初学者必备Scrapyd资料详解

Scrapyd 是一个用于分布式运行 Scrapy 任务的系统，允许用户通过简单的 HTTP API 在远程服务器上部署和管理 Scrapy 项目。它支持多服务器部署，提供详细的日志记录和插件扩展功能。本文详细介绍了Scrapyd的安装、配置、基本使用方法和常见问题解决方案。

Scrapyd 是一个为 Scrapy 设计的分布式爬虫调度服务。它允许用户将 Scrapy 项目部署到远程服务器，并通过一个简单的 HTTP API 来控制这些项目。Scrapy 是一个强大的 Python 网页抓取框架，而 Scrapyd 则提供了在多个服务器上运行和管理这些爬虫的能力。通过安装 Scrapyd，用户可以将 Scrapy 项目部署到远程服务器，并通过 HTTP API 发送请求来启动、调度和监控这些项目。

• 多服务器支持：支持在多个服务器上部署和运行 Scrapy 项目。
• 远程控制：通过 HTTP API 远程管理爬虫任务，包括启动、停止和删除任务。
• 并发执行：可以设置并发任务数量，提高效率。
• 日志记录：提供详细的日志记录，便于调试和监控任务执行情况。
• 插件支持：可扩展性强，支持各种插件和扩展。

• 大规模数据采集：适用于需要大规模抓取网页数据的场景，例如新闻网站、论坛等。
• 分布式爬虫任务：适合需要将任务分布在多个服务器上执行的场景，以提高效率和可靠性。
• 监控和日志管理：适合需要实时监控爬虫任务执行情况，并能详细记录日志的需求。
• 定时任务调度：Scrapyd 可以被配置为定时运行，适用于需要定期更新数据的需求。

Scrapyd 的安装和配置主要包括两个步骤：安装 Scrapy 框架和配置 Scrapyd 服务。

安装Scrapy框架的准备

在安装 Scrapyd 之前，首先需要确保已经安装了 Python 和 Scrapy 框架。

安装 Python

Python 是 Scrapy 框架的运行环境。为了确保安装正确，可以使用如下命令安装 Python：

# 在 Ubuntu 上安装 Python
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip

安装 Scrapy

安装 Scrapy 需要使用 Python 的包管理工具 pip。在成功安装 Python 后，可以通过以下步骤安装 Scrapy：

# 使用 pip 安装 Scrapy
pip install scrapy

安装Scrapyd服务

Scrapyd 本身需要单独安装，它是一个用于部署和管理 Scrapy 项目的服务器。

安装 Scrapyd

Scrapyd 也是通过 pip 命令安装的。安装步骤如下：

pip install scrapyd

启动 Scrapyd 服务

安装完成后，可以通过如下命令启动 Scrapyd 服务：

scrapyd

默认情况下，Scrapyd 服务将在端口 6800 上运行，并监听所有可用的 IP 地址。可以通过命令行参数更改这些设置，例如：

scrapyd -p 6801 --bind-address 127.0.0.1

配置Scrapyd服务

安装完成后，需要对 Scrapyd 进行一些基本配置，以便其能够运行和管理 Scrapy 项目。

配置文件

Scrapyd 提供了一个配置文件（通常位于 /etc/scrapyd/scrapyd.conf 或自定义路径），可以对其进行编辑以更改默认设置。例如，以下是一些常用的配置项：

[scrapyd]
dbscheme = file
dbschema = %Y/%m/%d
eggs_dir = eggs
log_dir = logs
pid_dir = pids
statefile = state.pickle
bindaddress =
port = 6800
http_port = 6800
num_proc = 1
user_agent = Scrapyd
default_tweaks = 
    concurrent_jobs = 8
    download_timeout = 600

• dbscheme: 数据库方案，默认使用文件存储。
• dbschema: 数据库模式。
• eggs_dir: 用于存储 egg 文件的目录。
• log_dir: 用于存储日志文件的目录。
• pid_dir: 用于存储进程标识符文件的目录。
• statefile: 保存状态的文件。
• bindaddress: 绑定地址，可以指定特定 IP 地址。
• port: 监听的端口，通常为 6800。
• num_proc: 并发进程数，提高效率。
• user_agent: 发送请求时使用的 User-Agent。

Scrapyd 的基本使用包括创建 Scrapy 项目、将其部署到 Scrapyd 服务器并启动、停止或删除项目。

创建Scrapy项目

创建 Scrapy 项目是使用 Scrapyd 的第一步。需要确保已经成功安装了 Scrapy。

使用命令行创建项目

使用 Scrapy 提供的命令行工具 scrapy 创建一个新的项目。例如，创建名为 myproject 的项目：

scrapy startproject myproject

这将生成一个基本的 Scrapy 项目结构，包括必要的配置文件和初始脚本。

项目结构

Scrapy 项目的基本结构如下：

myproject/
├── myproject
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

• items.py: 定义用于存储爬取数据的数据模型。
• pipelines.py: 可以对爬取的数据进行预处理或保存。
• settings.py: 项目设置，如配置 Scrapy 用户代理、日志级别等。
• spiders 目录：包含爬虫定义的 Python 文件。
• scrapy.cfg: 项目配置文件。

定义爬虫

在 spiders 目录下定义爬虫，例如创建一个简单的爬虫 myspider.py：

# myproject/spiders/myspider.py
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('h1::text').get(),
                'link': item.css('a::attr(href)').get(),
            }

部署Scrapy项目到Scrapyd服务器

部署 Scrapy 项目到 Scrapyd 服务器是将本地项目上传到远程服务器的过程。

打包项目

首先，需要将 Scrapy 项目的文件打包为一个 egg 文件。egg 文件是 Python 的安装包格式，Scrapyd 可以直接安装和运行这种格式的文件。

cd myproject
python setup.py bdist_egg

这将生成一个名为 dist/myproject-1.0.0-py3.8.egg 的 egg 文件。

向 Scrapyd 服务器上传 egg 文件

使用 scrapyd 命令将 egg 文件部署到 Scrapyd 服务器上。假设服务器地址为 http://127.0.0.1:6800，可以使用以下命令进行部署：

curl http://127.0.0.1:6800/delproject.json -d project=myproject
curl http://127.0.0.1:6800/addversion.json -d project=myproject -d version=1.0.0 -F egg=@myproject-1.0.0-py3.8.egg

前一条命令用于删除旧版本，确保新版本能够被正确部署。第二条命令将 egg 文件上传到 Scrapyd 服务器上。

启动、停止和删除Scrapy项目

启动、停止和删除 Scrapy 项目是通过 Scrapyd 提供的 HTTP API 来实现的。

启动项目

启动 Scrapy 项目需要指定项目名称和爬虫名称。

curl http://127.0.0.1:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=myspider

这将启动名为 myspider 的爬虫，并将其部署到 Scrapyd 服务器上。

停止项目

如果需要停止正在运行的项目，可以使用 cancel.json API。

curl http://127.0.0.1:6800/cancel.json -d project=myproject -d job=jobid

这将停止指定 job id 的任务。

删除项目

如果需要删除整个项目，可以使用 delproject.json API。

curl http://127.0.0.1:6800/delproject.json -d project=myproject

这将删除所有与 myproject 相关的文件和数据。

Scrapyd 提供了多种服务管理功能，包括查看服务状态、监控任务执行情况和通过 API 进行远程控制。

查看Scrapyd服务状态

查看 Scrapyd 服务状态可以帮助了解服务器运行情况。

检查 Scrapyd 运行状态

可以通过访问 Scrapyd 的 HTTP 接口来查看服务状态。

curl http://127.0.0.1:6800/status

这将返回一个 JSON 格式的响应，包含服务器的运行状态信息：

{
    "status": "ok",
    "version": "1.2.0"
}

查看项目状态

也可以通过访问特定项目的服务状态来查看特定项目的信息。

curl http://127.0.0.1:6800/dump.json -d project=myproject

这将返回一个 JSON 格式的响应，包含 myproject 项目的详细信息：

{
    "myproject": {
        "versions": ["1.0.0"]
    }
}

监控Scrapy任务的执行情况

监控任务执行情况是保证爬虫任务正常运行的重要手段。

查看任务日志

Scrapyd 提供了查看任务日志的功能，可以通过访问特定项目和任务的日志地址来获取日志文件。

curl http://127.0.0.1:6800/log.json -d project=myproject -d job=jobid

这将返回一个 JSON 格式的响应，包含指定任务的日志信息：

{
    "log": "2023-01-01 00:00:00 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.4.1 started (bot: myproject)\n2023-01-01 00:00:00 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: ...\n"
}

使用实时监控工具

可以使用第三方监控工具来实时监控 Scrapyd 服务器上任务的执行情况。例如，可以使用 scrapydweb 这样的工具，它提供了一个 Web 界面来监控和管理 Scrapyd 任务。

Scrapyd 提供了一个简单的 HTTP API，可以用来启动、停止、删除任务等。

启动任务

通过 schedule.json API 可以启动任务。

curl http://127.0.0.1:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=myspider

停止任务

通过 cancel.json API 可以停止任务。

curl http://127.0.0.1:6800/cancel.json -d project=myproject -d job=jobid

删除任务

通过 delversion.json 或 delproject.json API 可以删除任务。

curl http://127.0.0.1:6800/delversion.json -d project=myproject -d version=1.0.0
curl http://127.0.0.1:6800/delproject.json -d project=myproject

使用 Scrapyd 时可能会遇到一些常见的问题，下面是一些常见错误及解决办法、Scrapy 项目部署时的注意事项以及性能优化建议。

常见错误及解决办法

404 错误

• 问题：访问 Scrapyd API 时返回 404 错误。
• 解决办法：确保 Scrapyd 服务已正确启动，并且使用正确的 URL 地址和端口号。

500 错误

• 问题：访问 Scrapyd API 时返回 500 错误。
• 解决办法：检查 Scrapyd 服务器日志，查找具体错误信息，并根据错误信息进行排查和修复。

任务未启动

• 问题：通过 API 启动任务后，任务没有启动或没有返回预期结果。
• 解决办法：检查任务配置是否正确，确保任务定义无误，并且 Scrapyd 服务已正确启动。

Scrapy项目部署时的注意事项

• 确保网络连接：确保部署服务器和运行 Scrapyd 服务的服务器之间有良好的网络连接。
• 配置正确：确保配置文件中的设置正确无误，特别是服务器地址、端口等。
• 权限问题：确保 Scrapyd 服务有足够的权限读取和写入 egg 文件以及日志文件。

性能优化建议

• 优化爬虫配置：调整 Scrapy 配置文件中的设置，如 DOWNLOAD_DELAY 来加快抓取速度。
• 增加并发数：通过调整 CONCURRENT_REQUESTS 设置来提高并发抓取能力。
• 使用中间件：自定义中间件来对请求和响应进行预处理或过滤。
• 高效的数据处理：优化数据处理逻辑，减少不必要的计算和 I/O 操作。

了解和使用 Scrapyd 还需要参考一些相关文档和其他学习资料。

官方文档与社区资源

• 官网文档：Scrapyd 的官方网站提供了详细的技术文档和使用指南，包括安装、配置、API 使用等。
• 社区支持：Scrapy 拥有一个活跃的社区，可以通过 GitHub 仓库、Stack Overflow 等渠道获取帮助和交流经验。

其他相关学习资料

• 慕课网：提供 Scrapy 和 Scrapyd 的课程资料，适合初学者入门学习。
• Scrapy 知识库：Scrapy 官方网站提供了丰富的教程和技术文章，帮助用户更好地理解和使用 Scrapy 及其相关工具。
• Scrapy 官方论坛：在 Scrapy 官方论坛上可以找到大量的问题和解决方案，还可以与其他开发者交流经验。

常用工具与扩展推荐

• Scrapyd Web：Scrapyd Web 是一个基于 Web 的界面，提供了管理和监控 Scrapyd 服务的功能。
• Scrapy-Redis：Scrapy-Redis 是一个 Scrapy 的扩展，它使用 Redis 作为存储，允许 Scrapy 在分布式环境中运行。
• Scrapyd Server：Scrapyd Server 是一个轻量级的 Scrapyd 服务器，支持更灵活的部署方式。

通过学习和使用这些资源，可以更好地掌握 Scrapyd 的特性和使用方法，提高爬虫任务的管理和执行效率。