概述

Scrapy部署管理教程涵盖了如何将Scrapy爬虫与Django和Flask集成，以及如何使用Celery和APScheduler等工具设置定时任务。教程还包括了Scrapy爬虫的日志记录和监控方法，帮助开发者更好地管理和维护爬虫。文章还提供了常见问题及其解决方案，确保爬虫能够稳定运行。

Scrapy简介与安装

Scrapy是什么

Scrapy是Python语言编写的一款快速、轻量级的Web爬虫框架。它提供了强大的数据处理能力以及灵活的扩展性，使得开发者可以方便地从网站上抓取信息。Scrapy的设计宗旨是用于获取网页数据，但也可以用于其他用途，例如API接口抓取。Scrapy本身不含任何用于抓取或者缓存文件的代码，但提供了多种扩展插件，可以根据需要进行定制。

Scrapy的特性包括但不限于：

• 基于Twisted异步网络框架构建，可以高效地处理大量并发请求。
• 支持多种输出格式，如JSON、XML等。
• 强大的数据提取和处理能力，包括CSS选择器、XPath表达式等。
• 自动处理重定向、Cookies和登录等常见网站行为。
• 支持多种下载器中间件和爬虫中间件，方便扩展功能。
• 强大的异常处理机制，能够自动处理各种网络错误。

Scrapy框架适合于网站信息采集、数据挖掘、网络监控等场景，广泛应用于各种商业和科研项目中。对于需要频繁抓取互联网数据的开发者来说，Scrapy是一个不可或缺的工具。

Scrapy的安装方法

安装Scrapy通常需要Python环境已经搭建好。可以在Python官方网站（https://www.python.org/）下载安装最新版本的Python。安装完成后，可以利用pip工具来安装Scrapy。在命令行中执行以下命令：

pip install scrapy

安装过程中可能需要管理员权限，可以在命令前加上sudo（对于Linux和Mac用户）或者使用管理员权限打开命令行窗口（对于Windows用户）。安装完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

scrapy version

如果安装成功，该命令会输出Scrapy的版本信息。

Scrapy项目结构

Scrapy项目的目录结构

Scrapy项目通常包含一系列文件和目录，每个文件和目录都有特定的作用。以下是常见的Scrapy项目结构及其内容：

• myproject/：项目的根目录，包含其他文件和子目录。
• myproject/spiders/：存放爬虫文件的目录。每个爬虫文件都是一个Python文件，通常以.py为扩展名。
• myproject/items.py：定义要爬取的结构化数据的类，通常定义为Item类。
• myproject/settings.py：包含项目配置信息，如下载器设置、日志级别、中间件和管道等。
• myproject/pipelines.py：定义数据处理流程，数据经过解析后会传递给管道，用于清洗、存储等操作。
• myproject/middlewares.py：定义爬虫中间件，可以修改或扩展Scrapy请求和响应的行为。
• myproject/utils.py：存放自定义的工具函数或类。
• myproject/requirements.txt：列出项目依赖的Python库，便于其他开发者安装项目依赖。
• myproject/README.md：项目说明文件，通常包含项目描述、安装说明、运行指南等信息。
• myproject/requirements.txt：列出项目依赖的Python库，便于其他开发者安装项目依赖。
• myproject/.gitignore：列出不需要版本控制的文件或目录。
• myproject/scraper.py：自定义的爬虫脚本，可以定义在spiders/目录下或者单独存放。

主要文件说明

• settings.py：包含项目的配置信息。可以设置下载延迟、重试次数、用户代理等。例如：

# settings.py

DOWNLOAD_DELAY = 1  # 每次请求之间间隔1秒
RETRY_TIMES = 5  # 重试次数
USER_AGENT = 'scrapy/2.4.1 (+http://docs.scrapy.org)'  # 设置User-Agent

• items.py：定义爬取的数据结构。每个爬虫定义的数据结构通常包含一些字段。例如：

# items.py

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

• pipelines.py：定义处理爬取数据的流程。数据经过爬虫解析后会传递给管道进行处理，例如清洗、过滤、存储等操作。例如：

# pipelines.py

class MyPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 清洗数据
        item['name'] = item['name'].strip()
        item['price'] = float(item['price'])
        return item

• spiders/：存放爬虫文件。每个爬虫文件都是一个Python类，通常以.py为扩展名。爬虫类继承自scrapy.Spider。例如：

# myproject/spiders/example_spider.py

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        # 解析页面，提取数据
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'name': item.css('a::text').get(),
                'url': item.css('a::attr(href)').get(),
                'price': item.css('span.price::text').get(),
            }

这些文件和目录共同构成了一个完整的Scrapy项目结构。通过定义爬虫、设置配置、编写管道，开发者可以高效地抓取和处理数据。

Scrapy爬虫编写基础

创建简单的Scrapy爬虫

为了更好地理解Scrapy的工作流程，下面以一个简单的爬虫示例开始。这个示例将抓取一个网站的HTML页面，并提取页面中的某些数据。

爬虫的创建步骤

1. 创建新的Scrapy项目
2. 编写爬虫代码
3. 运行爬虫
4. 输出抓取结果

首先，在命令行中创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject tutorial

这会创建一个名为tutorial的目录，里面包含一个简单的Scrapy项目结构，如上一节所述。

接下来，在spiders目录下创建一个新的爬虫文件example_spider.py，并编写爬虫代码。以下是抓取"quotes.toscrape.com"网站的示例代码：

# tutorial/spiders/example_spider.py

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

该爬虫会访问http://quotes.toscrape.com/网站，并使用CSS选择器解析页面结构，提取出每条引用的文本、作者和标签。

运行爬虫

在命令行中，进入项目根目录后，运行以下命令以启动爬虫：

scrapy crawl example

这将启动名为example的爬虫，从start_urls中定义的URL开始抓取数据。Scrapy会自动解析响应，执行parse方法，并根据CSS选择器提取数据。在控制台输出中，可以看到抓取的数据。

输出抓取结果

默认情况下，Scrapy将输出抓取的数据到控制台。抓取的数据将显示在命令行输出中。如下所示：

2020-09-01 12:34:56 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/>
{'text': '“The world as we have created it is a projection of our
minds... Thoughts are the prima materia for the physics that
alchemizes the dream world of men into the bleak fact of the
real.”', 'author': 'Terry Pratchett', 'tags': ['inspirational']}
2020-09-01 12:34:56 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/>
{'text': '“The greatest glory of
flame is not the heat it generates, but the light it produces.”', 'author': 'John Wooden', 'tags': ['inspirational']}

爬虫运行时输出的内容包括每个抓取对象的时间戳、响应码、抓取的URL以及抓取的数据内容。

常用的Scrapy指令与设置

常用Scrapy指令

Scrapy提供了多个命令行指令，用于启动、停止或管理爬虫。以下是常用的Scrapy命令：

• scrapy crawl <spider_name>：启动指定的爬虫。
• scrapy startproject <project_name>：创建一个新的Scrapy项目。
• scrapy genspider <spider_name> <domain>：生成一个新的爬虫文件。
• scrapy list：列出项目中的所有爬虫名称。
• scrapy view <url>：在默认浏览器中打开指定的URL。
• scrapy shell <url>：启动Scrapy shell，进入交互式命令行。
• scrapy check <spider_name>：检查指定爬虫的合法性。

Scrapy的配置设置

Scrapy的各种设置可以在settings.py文件中定义，这些设置会覆盖默认的Scrapy配置。以下是一些常用的设置：

• USER_AGENT：定义爬取时使用的User-Agent。例如：

USER_AGENT = 'MyScrapySpider'

• DOWNLOAD_DELAY：定义每个请求之间的延迟时间（以秒为单位）。例如：

DOWNLOAD_DELAY = 2.0  # 每个请求之间间隔2秒

• CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN：定义对每个域名的最大并发请求数量。例如：

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16

• LOG_LEVEL：设置日志级别。例如：

LOG_LEVEL = 'WARNING'

设置完成后，这些配置将影响到Scrapy的运行行为。开发者可以根据具体需求调整这些设置，以优化爬虫的性能和稳定性。

Scrapy爬虫进阶

使用Item和Item Pipeline处理数据

在Scrapy中，Item用于定义爬取的数据结构，而Pipeline则用于数据清洗和存储等操作。以下是如何在项目中使用Item和Pipeline的示例。

定义Item

Item是用于定义爬取的数据结构。通常定义在items.py文件中。例如：

# tutorial/items.py

import scrapy

class QuoteItem(scrapy.Item):
    text = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

上述代码定义了一个QuoteItem类，包含text, author和tags三个字段。

使用Item

在爬虫中，使用yield关键字返回一个Item实例。例如：

# tutorial/spiders/example_spider.py

import scrapy
from tutorial.items import QuoteItem

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            item = QuoteItem()
            item['text'] = quote.css('span.text::text').get()
            item['author'] = quote.css('span small::text').get()
            item['tags'] = quote.css('div.tags a.tag::text').getall()
            yield item

定义Pipeline

Pipeline是处理Item的管道，可以进行数据清洗、过滤、存储等操作。通常定义在pipelines.py文件中。例如：

# tutorial/pipelines.py

class QuotesPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 清洗数据
        item['author'] = item['author'].strip()
        item['text'] = item['text'].strip()
        return item

上述代码定义了一个QuotesPipeline类，用于清洗数据。

使用Pipeline

在settings.py中设置启用的管道。例如：

# tutorial/settings.py

ITEM_PIPELINES = {
    'tutorial.pipelines.QuotesPipeline': 300,
}

设置完成后，爬虫抓取的数据会传递给QuotesPipeline进行处理。

处理登录验证和Cookies

在某些网站中，需要进行登录验证才能访问某些页面或内容。Scrapy提供了处理登录验证和Cookies的方法。

处理登录验证

登录验证通常需要发送登录表单数据。Scrapy可以通过自定义爬虫的start_requests方法发送登录请求，获取登录后的Cookies。例如：

# tutorial/spiders/example_spider.py

import scrapy
from scrapy.http import FormRequest
from tutorial.items import QuoteItem

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    login_url = 'http://quotes.toscrape.com/login'
    start_urls = [login_url]

    def parse(self, response):
        return FormRequest(
            self.login_url,
            formdata={'username': 'user', 'password': 'pass'},
            callback=self.after_login
        )

    def after_login(self, response):
        # 登录后访问需要登录才能访问的页面
        yield scrapy.Request('http://quotes.toscrape.com/user', self.parse_user_page)

    def parse_user_page(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            item = QuoteItem()
            item['text'] = quote.css('span.text::text').get()
            item['author'] = quote.css('span small::text').get()
            item['tags'] = quote.css('div.tags a.tag::text').getall()
            yield item

上述代码通过FormRequest发送登录请求，获取登录后的Cookies，然后访问需要登录才能访问的页面。

处理Cookies

Scrapy默认不保存登录后的Cookies，可以使用中间件来处理Cookies。例如：

# tutorial/middlewares.py

from scrapy import signals
from scrapy.http import Request

class LoginMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        # 获取登录后的Cookies
        cookies = spider.cookies
        if cookies:
            request.cookies = cookies
            return request

在settings.py中启用中间件：

# tutorial/settings.py

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'tutorial.middlewares.LoginMiddleware': 543,
}

运行爬虫时，登录后的Cookies会被注入到后续请求中。

Scrapy爬虫部署

Scrapy项目的部署方法

为了将Scrapy爬虫部署到生产环境，通常需要将其与Web应用框架（如Django、Flask）或任务调度器（如Celery）结合使用。以下是几种常见的部署方法：

使用Scrapy与Django集成

1. 安装Django和Scrapy
2. 创建Django项目和应用
3. 在应用中导入Scrapy
4. 创建Django管理命令来运行Scrapy爬虫
5. 配置Django项目以运行Scrapy爬虫

以下是具体步骤：

1. 安装Django和Scrapy

   先确保已安装Python环境，然后使用pip安装Django和Scrapy：

   pip install django scrapy

2. 创建Django项目和应用

   使用Django命令创建一个新的Django项目和应用：

   django-admin startproject myproject
   cd myproject
   python manage.py startapp myapp

3. 在应用中导入Scrapy

   在myapp目录下创建一个scrapy.py文件，并导入Scrapy：

   # myapp/scrapy.py
   
   import os
   import sys
   sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.dirname(__file__) + '/..'))
   
   from scrapy.crawler import CrawlerProcess
   from scrapy.utils.project import get_project_settings
   from scrapy.utils.log import configure_logging
   
   def run_spider(spider_name):
      configure_logging()
      process = CrawlerProcess(get_project_settings())
      process.crawl(spider_name)
      process.start()

4. 创建Django管理命令

   在myapp目录下创建一个management/commands文件夹，并在其中创建runspider.py文件：

   # myapp/management/commands/runspider.py
   
   from django.core.management.base import BaseCommand
   from myapp.scrapy import run_spider
   
   class Command(BaseCommand):
      help = 'Run a Scrapy spider'
   
      def add_arguments(self, parser):
          parser.add_argument('spider_name', type=str)
   
      def handle(self, *args, **options):
          run_spider(options['spider_name'])

5. 配置Django项目

   修改myproject/settings.py文件，导入Scrapy设置：

   # myproject/settings.py
   
   import os
   from scrapy.crawler import CrawlerProcess
   from scrapy.utils.project import get_project_settings
   
   def run_spider(spider_name):
      configure_logging()
      process = CrawlerProcess(get_project_settings())
      process.crawl(spider_name)
      process.start()

   然后在myproject/urls.py中添加一个URL路由，用于启动爬虫：

   # myproject/urls.py
   
   from django.contrib import admin
   from django.urls import path
   from myapp.management.commands.runspider import Command
   
   urlpatterns = [
      path('admin/', admin.site.urls),
      path('run-spider/<spider_name>/', Command().run, name='run_spider'),
   ]

使用Scrapy与Flask集成

1. 安装Flask和Scrapy
2. 创建Flask应用
3. 在应用中导入Scrapy
4. 创建Flask路由来启动Scrapy爬虫
5. 配置Flask应用以运行Scrapy爬虫

以下是具体步骤：

1. 安装Flask和Scrapy

   使用pip安装Flask和Scrapy：

   pip install flask scrapy

2. 创建Flask应用

   创建一个新的Flask应用，并在应用中导入Scrapy：

   # myapp/app.py
   
   from flask import Flask
   from scrapy.crawler import CrawlerProcess
   from scrapy.utils.project import get_project_settings
   from scrapy.utils.log import configure_logging
   
   app = Flask(__name__)
   
   def run_spider(spider_name):
      configure_logging()
      process = CrawlerProcess(get_project_settings())
      process.crawl(spider_name)
      process.start()
   
   @app.route('/run-spider/<spider_name>')
   def run_spider_route(spider_name):
      run_spider(spider_name)
      return f'Spider {spider_name} started'

3. 创建Flask路由

   在app.py中创建一个Flask路由来启动Scrapy爬虫：

   @app.route('/run-spider/<spider_name>')
   def run_spider_route(spider_name):
      run_spider(spider_name)
      return f'Spider {spider_name} started'

4. 配置Flask应用

   在app.py中配置Flask应用以运行Scrapy爬虫：

   if __name__ == '__main__':
      app.run()

Scrapy爬虫的定时任务设置

为了定期执行Scrapy爬虫，可以使用任务调度器如Celery、APScheduler或简单的cron作业。以下是使用Celery和APScheduler的示例。

使用Celery

1. 安装Celery和Scrapy

   使用pip安装Celery和Scrapy：

   pip install celery scrapy

2. 创建Celery任务

   创建一个新的Celery任务，并在任务中导入Scrapy：

   # myapp/tasks.py
   
   from celery import Celery
   from scrapy.crawler import CrawlerProcess
   from scrapy.utils.project import get_project_settings
   from scrapy.utils.log import configure_logging
   
   app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
   
   @app.task
   def run_spider(spider_name):
      configure_logging()
      process = CrawlerProcess(get_project_settings())
      process.crawl(spider_name)
      process.start()

3. 配置Celery

   在myproject/settings.py中配置Celery：

   # myproject/settings.py
   
   import os
   from celery import Celery
   
   os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')
   
   app = Celery('myproject')
   app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
   app.autodiscover_tasks()

4. 创建定时任务

   在myapp/tasks.py中创建一个定时任务：

   from celery.schedules import crontab
   
   app.conf.beat_schedule = {
      'run-spider-every-day': {
          'task': 'myapp.tasks.run_spider',
          'schedule': crontab(hour=12, minute=0),
          'args': ('example',),
      },
   }

使用APScheduler

1. 安装APScheduler和Scrapy

   使用pip安装APScheduler和Scrapy：

   pip install apscheduler scrapy

2. 创建APScheduler任务

   创建一个新的APScheduler任务，并在任务中导入Scrapy：

   # myapp/apscheduler.py
   
   from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
   from scrapy.crawler import CrawlerProcess
   from scrapy.utils.project import get_project_settings
   from scrapy.utils.log import configure_logging
   
   scheduler = BlockingScheduler()
   
   @scheduler.scheduled_job('interval', hour=12, minute=0)
   def run_spider():
      configure_logging()
      process = CrawlerProcess(get_project_settings())
      process.crawl('example')
      process.start()

3. 运行APScheduler

   在myapp/apscheduler.py中运行APScheduler：

   if __name__ == '__main__':
      scheduler.start()

Scrapy爬虫管理

Scrapy爬虫的日志与监控

为了更好地管理和维护Scrapy爬虫，可以使用日志记录和监控工具。

日志记录

Scrapy默认使用Python的logging模块来进行日志记录。可以通过修改settings.py来调整日志级别和输出位置。例如：

# tutorial/settings.py

LOG_LEVEL = 'WARNING'
LOG_FILE = 'scrapy.log'

设置日志级别为WARNING级别，并将日志输出到项目根目录下的scrapy.log文件中。

监控

Scrapy自带的监控插件scrapy-redis可以用于监控爬虫的运行情况。需要安装scrapy-redis库：

pip install scrapy-redis

在settings.py中启用scrapy-redis：

# tutorial/settings.py

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_KEY = "your-duplicate-filter-key"
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379/0'

这会将调度器和去重过滤器存储到Redis中，以便监控爬虫的运行情况。

Scrapy爬虫的常见问题与解决方案

在使用Scrapy过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是一些常见的问题及其解决方案：

问题1：Scrapy爬虫抓取速度过快

如果抓取速度过快，可能会导致网站服务器拒绝服务（DDoS）。可以通过设置下载延迟来限制抓取速度：

# tutorial/settings.py

DOWNLOAD_DELAY = 1.0

问题2：爬虫被网站封杀

某些网站会检测爬虫行为，如果被检测到，可能会封杀IP地址。为了避免这种情况，可以使用代理IP：

# tutorial/settings.py

HTTP_PROXY = 'http://127.0.0.1:8111'
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 1,
}

问题3：抓取的数据不完整或错误

如果抓取的数据不完整或错误，可以通过修改解析规则来解决。例如，使用CSS选择器或XPath表达式提取正确的数据：

# tutorial/spiders/example_spider.py

def parse(self, response):
    for quote in response.css('div.quote'):
        yield {
            'text': quote.css('span.text::text').get(),
            'author': quote.css('span small::text').get(),
            'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
        }

问题4：爬虫运行异常

如果爬虫运行时出现异常，可以通过查看日志文件来定位问题。可以通过设置日志级别为DEBUG来获取详细的日志信息：

# tutorial/settings.py

LOG_LEVEL = 'DEBUG'

通过以上方法，可以有效管理和维护Scrapy爬虫，确保其稳定运行。