Scrapy部署管理资料入门教程

概述

本文详细介绍了Scrapy部署和管理的相关知识，包括Scrapy的环境搭建、项目创建与使用、部署方式以及项目维护更新等内容，旨在帮助读者全面了解和掌握Scrapy部署管理资料。

Scrapy简介

Scrapy是什么

Scrapy 是一个高度模块化的异步爬虫框架，用于抓取网站并提取结构化的数据。它最初是由俄罗斯人 Simon Sapson 发明的，之后在 2010 年正式开源。Scrapy 拥有广泛的功能，如支持多种数据提取方法、内置的数据处理和存储机制、强大的中间件机制等。它适用于各种用途，从简单的网站数据抓取到复杂的网络爬虫任务。以下是一个简单的 Scrapy 爬虫示例：

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dmoz'
    allowed_domains = ['dmoz.org']
    start_urls = ['http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/']

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            title = sel.xpath('a/text()').extract()
            link = sel.xpath('a/@href').extract()
            desc = sel.xpath('text()').extract()
            print(title, link, desc)

Scrapy的主要特点和优势

• 高性能：Scrapy 采用了异步非阻塞的模型，能够快速地抓取大量数据，且占用资源较少。
• 灵活性：Scrapy 支持多种数据提取方法，如 XPath、CSS 和正则表达式。用户可以根据网页结构选择最适合的方法。
• 强大中间件：中间件机制允许用户扩展 Scrapy 的内置功能，如处理请求、响应、中间数据等，增强爬虫的灵活性。
• 维护和扩展性：Scrapy 项目结构清晰，易于维护和扩展，支持版本控制工具如 Git。
• 丰富的功能：内置数据处理、存储机制，支持包括 MongoDB、MySQL 等多种数据库存储，还支持多种文件格式的导出，如 CSV、Excel。
• 社区活跃：Scrapy 有一个活跃的社区，提供了丰富的文档、教程和插件，帮助快速开发和解决问题。

Scrapy环境搭建

安装Python环境

Scrapy 是基于 Python 语言开发的，因此需要先安装 Python 环境。Python 官方网站提供了 Python 的安装包，建议使用 Python 3.7 及以上版本。安装过程如下：

1. 访问 Python 官方网站（https://www.python.org/），进入下载页面，下载最新版本的 Python。
2. 运行下载的安装包，按照提示完成安装。安装过程中，请确保勾选 "Add Python to PATH" 选项，以便将 Python 添加到系统环境变量中。
3. 安装完成后，打开命令行（Windows 用户可以使用 CMD 或 PowerShell，macOS 和 Linux 用户可以使用终端），输入 python --version，确认 Python 是否安装成功。成功输出 Python 的版本号，表示安装成功。

使用pip安装Scrapy

安装完成后，使用 Python 的包管理工具 pip 安装 Scrapy。安装过程如下：

1. 打开命令行工具，输入以下命令安装 Scrapy：

   pip install scrapy

2. 如果安装过程中遇到权限不足的问题，可以使用管理员权限或在命令前加 sudo（macOS 和 Linux 用户）：

   sudo pip install scrapy

3. 安装完成后，输入 scrapy --version 验证 Scrapy 是否安装成功。成功输出 Scrapy 的版本号表示安装成功。以下是一个验证 Scrapy 安装成功的小示例：

   import scrapy
   print(scrapy.__version__)

Scrapy项目创建与基本使用

创建Scrapy项目

创建 Scrapy 项目非常简单，只需使用 scrapy startproject 命令即可。打开命令行工具，输入以下命令创建一个名为 tutorial 的 Scrapy 项目：

scrapy startproject tutorial

这将创建一个 tutorial 目录，包含以下几部分：

• tutorial/：Scrapy 项目根目录。
• tutorial/spiders/：存放爬虫（Spider）的目录。
• tutorial/items.py：定义用于存储爬取数据的类的文件。
• tutorial/settings.py：项目配置文件。
• tutorial/pipelines.py：数据处理管道文件。
• tutorial/：项目目录，存放 Scrapy 项目的配置文件和模块。

编写Spider爬虫

Spider 是 Scrapy 项目的核心组件，负责定义爬取规则、提取数据。接下来，我们将编写一个简单的 Spider，用于抓取 Dmoz 网站的数据。Scrapy 项目中的 spiders 目录用于存放所有自定义的 Spider 类。

在 tutorial/spiders 目录下新建一个 Python 文件 dmoz_spider.py，并编写如下内容：

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dmoz'
    allowed_domains = ['dmoz.org']
    start_urls = ['http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/']

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            title = sel.xpath('a/text()').extract()
            link = sel.xpath('a/@href').extract()
            desc = sel.xpath('text()').extract()
            print(title, link, desc)

• name：定义 Spider 的名称，用于区分不同的 Spider。
• allowed_domains：允许爬取的域名列表。
• start_urls：定义初始抓取的 URL 列表。
• parse 方法：定义解析函数，用于处理响应并提取数据。

数据存储与导出

Scrapy 内置了多种数据存储和导出机制，如将数据存储到文件、数据库或使用中间件自定义存储。本节将介绍如何使用 Scrapy 内置的存储方式存储抓取的数据，并将数据导出为 CSV 文件。

1. 定义Item

在 tutorial/items.py 文件中定义一个 DmozItem 类，用于存储抓取的数据。

import scrapy

class DmozItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

1. 配置Pipeline

在 tutorial/pipelines.py 文件中定义一个 DmozPipeline 类，用于处理数据，并将数据保存到文件。

class DmozPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open('dmoz_output.csv', 'a') as file:
            file.write(f'{item["title"][0]},{item["link"][0]},{item["description"][0]}\n')
        return item

1. 启用Pipeline

在 tutorial/settings.py 文件中启用 Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {'tutorial.pipelines.DmozPipeline': 1}

1. 爬虫实现

在 dmoz_spider.py 中修改解析函数，将数据传递给 Pipeline：

def parse(self, response):
    for sel in response.xpath('//ul/li'):
        item = DmozItem()
        item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
        item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
        item['description'] = sel.xpath('text()').extract()
        yield item

Scrapy部署基础

Scrapy项目的部署方式介绍

Scrapy 项目可以通过多种方式进行部署，常见的部署方式有：

1. 本地部署：直接运行 Scrapy 命令行工具，适用于小规模的测试或个人项目。
2. Scrapyd：Scrapyd 是一个用于管理 Scrapy 项目的 HTTP 服务，可以部署、删除和启动 Scrapy 项目，适用于生产环境。
3. Docker 容器：使用 Docker 容器封装 Scrapy 环境，可以方便地部署和管理 Scrapy 项目。

使用Scrapyd进行Scrapy项目的部署

Scrapyd 是 Scrapy 官方提供的部署工具，可以远程管理 Scrapy 项目。以下是使用 Scrapyd 部署 Scrapy 项目的步骤：

1. 安装Scrapyd

安装 Scrapyd 的过程相对简单，只需使用 pip 安装即可：

pip install scrapyd

1. 启动Scrapyd服务

启动 Scrapyd 服务，可以在本地环境中运行以下命令：

scrapyd

成功启动后，Scrapyd 会在默认端口 6800 上监听 HTTP 请求。

1. 部署Scrapy项目

使用 scrapyd-deploy 命令将 Scrapy 项目部署到 Scrapyd 服务器。首先，在 Scrapy 项目的根目录下安装 scrapyd-deploy：

pip install scrapyd-deploy

然后，创建一个 scrapyd-deploy 的配置文件 scrapyd.conf，内容如下：

[settings]
url = http://localhost:6800/
project = tutorial

最后，使用 scrapyd-deploy 命令部署项目：

scrapyd-deploy

成功部署后，Scrapyd 会将项目上传到服务器，并显示部署信息。以下是一个成功的部署输出示例：

{
    "status": "ok",
    "node_name": "localhost",
    "version": "1.0",
    "project": "tutorial",
    "spiders": 1
}

1. 启动Spider

部署完成后，可以使用 Scrapyd 提供的 HTTP API 来启动 Spider。以下是一个使用 Python 客户端启动 Spider 的示例代码：

import requests

url = "http://localhost:6800/schedule.json"
data = {
    "project": "tutorial",
    "spider": "dmoz"
}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())

Scrapy项目管理

Scrapy项目的版本控制

Scrapy 项目可以使用 Git 等版本控制系统进行版本管理，确保项目代码的可追踪性。以下是使用 Git 进行版本控制的基本步骤：

1. 初始化Git仓库

在 Scrapy 项目的根目录下，运行以下命令初始化 Git 仓库：

git init

1. 添加文件到Git仓库

使用 git add 命令将项目文件添加到 Git 仓库中：

git add .

1. 提交文件到Git仓库

使用 git commit 命令提交文件到 Git 仓库中，并添加提交信息：

git commit -m "Initial commit"

1. 克隆仓库

如果需要在其他机器上同步 Scrapy 项目代码，可以通过 Git 的 clone 命令从远程仓库克隆项目：

git clone <repo-url>

1. 推送代码

将本地代码推送到远程仓库，使用 git push 命令：

git push -u origin master

1. 拉取代码

从远程仓库拉取最新的代码到本地，使用 git pull 命令：

git pull

Scrapy项目维护与更新

Scrapy 项目在实际使用过程中，可能需要进行维护和更新，以应对数据变化、需求变更等问题。以下是项目维护与更新的基本步骤：

1. 代码维护

定期检查 Scrapy 项目代码，确保代码质量。可以使用代码审查工具如 PyLint、Flake8 保证代码规范。

1. 依赖更新

定期检查项目依赖，确保依赖的版本是最新的，使用 pip 命令更新依赖：

pip install --upgrade -r requirements.txt

1. 数据更新

当数据源发生变化时，需要更新爬虫代码以适应新的数据结构。可以通过增加新的解析规则、修改请求参数等方法更新爬虫。例如：

def parse(self, response):
    for sel in response.xpath('//ul/li'):
        title = sel.xpath('a/text()').extract()
        link = sel.xpath('a/@href').extract()
        desc = sel.xpath('text()').extract()
        # 这里可以添加新的解析规则
        yield item

1. 性能优化

定期进行性能优化，提高爬虫的抓取效率。可以通过调整请求间隔、优化解析规则等方法进行性能优化。

1. 环境管理

使用虚拟环境管理项目的依赖环境。可以使用 virtualenv 或 conda 等工具创建虚拟环境，确保环境的一致性和隔离性。

1. 日志记录

使用日志记录爬虫运行状态，有助于排查问题和优化爬虫。可以使用 logging 模块记录日志，如下所示：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Spider started")

Scrapy常见问题与解决方案

常见错误及解决方法

• ImportError: No module named 'scrapy'

  当出现此错误时，可能是因为 Python 环境未正确安装 Scrapy，或者环境变量设置不正确。可以通过重新安装 Scrapy 或者检查环境变量设置来解决。

  pip install scrapy
  python -m pip install --upgrade pip

• RuntimeError: Twisted requires Python 2.7 or 3.4+

  当出现此错误时，可能是因为 Python 版本不符合 Scrapy 的要求。需要确保 Python 版本符合要求，安装 Python 3.7 或更高版本。

• AttributeError: 'Selector' object has no attribute 'extract'

  当出现此错误时，可能是因为使用了旧版本的 Scrapy。需要更新 Scrapy 版本，确保使用最新版本。

  pip install --upgrade scrapy

• TypeError: 'str' does not support the buffer interface

  当出现此错误时，可能是因为 Scrapy 与某些第三方库不兼容。需要检查所有依赖库，并确保它们与 Scrapy 兼容。

• RuntimeError: twisted.internet.error.CannotListenError

  当出现此错误时，可能是因为 Scrapyd 服务端口被占用。需要检查是否有其他服务占用 Scrapyd 的端口，并更改 Scrapyd 的监听端口。

  scrapyd --port 6801

Scrapy性能优化技巧

• 减少请求频率

  减少对同一网站的请求频率，可以避免被封 IP，且提高抓取效率。可以通过设置请求间隔、使用代理等方式减少请求频率。

  import time
  
  def parse(self, response):
     time.sleep(1)  # 设置请求间隔
     for sel in response.xpath('//ul/li'):
         title = sel.xpath('a/text()').extract()
         link = sel.xpath('a/@href').extract()
         desc = sel.xpath('text()').extract()
         print(title, link, desc)

• 使用代理

  使用代理可以避免 IP 被封，提高抓取效率。可以使用 Scrapy 的 ProxyMiddleware 来设置代理。

  from scrapy import signals
  from scrapy.http import HtmlResponse
  
  class MyProxyMiddleware(object):
  
     def process_request(self, request, spider):
         request.meta['proxy'] = 'http://ip:port'
         # 设置代理地址
         pass
  
     def process_response(self, request, response, spider):
         # 处理响应
         return response

• 异步请求

  Scrapy 采用异步请求机制，但可以进一步优化以提高效率。可以在请求中设置 dont_filter=True，避免重复请求。

  from scrapy.http import Request
  
  def parse(self, response):
     for url in urls:
         yield Request(url, dont_filter=True)
         # 设置 dont_filter 为 True

• 循环异步

  使用 asyncio 或者 futures 实现循环异步抓取，提高抓取效率。

  import asyncio
  
  async def fetch(session, url):
     async with session.get(url) as response:
         return await response.text()
  
  async def main():
     urls = ['http://example.com', 'http://example.org']
     async with aiohttp.ClientSession() as session:
         tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
         htmls = await asyncio.gather(*tasks)
         return htmls
  
  asyncio.run(main())

• 缓存中间件

  使用缓存中间件来缓存已抓取的页面，避免重复抓取。可以使用 Scrapy-Cache 作为缓存中间件。

  from scrapy.contrib.downloadermiddleware.httpcache import HttpCacheMiddleware
  
  class MyHttpCacheMiddleware(HttpCacheMiddleware):
  
     def process_request(self, request, spider):
         if request.meta.get('dont_cache', False):
             return None
         cached_response = self.cache.fetch(request)
         if cached_response:
             cached_response.flags['cached'] = True
             return cached_response
         return None