Python 爬虫之 Scrapy 分布式原理以及部署

Scrapy分布式原理

关于Scrapy工做流程

Scrapy单机架构

上图的架构其实就是一种单机架构，只在本机维护一个爬取队列，Scheduler进行调度，而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列。

分布式架构

我将上图进行再次更改

这里重要的就是个人队列经过什么维护？

这里通常咱们经过Redis为维护，Redis，非关系型数据库，Key-Value形式存储，结构灵活。

而且redis是内存中的数据结构存储系统，处理速度快，提供队列集合等多种存储结构，方便队列维护

如何去重？

这里借助redis的集合，redis提供集合数据结构，在redis集合中存储每一个request的指纹

在向request队列中加入Request前先验证这个Request的指纹是否已经加入集合中。若是已经存在则不添加到request队列中，若是不存在，则将request加入到队列并将指纹加入集合

如何防止中断？若是某个slave由于特殊缘由宕机，如何解决？

这里是作了启动判断，在每台slave的Scrapy启动的时候都会判断当前redis request队列是否为空

若是不为空，则从队列中获取下一个request执行爬取。若是为空则从新开始爬取，第一台丛集执行爬取向队列中添加request

如何实现上述这种架构？

这里有一个scrapy-redis的库，为咱们提供了上述的这些功能

scrapy-redis改写了Scrapy的调度器，队列等组件，利用他能够方便的实现Scrapy分布式架构

关于scrapy-redis的地址：https://github.com/rmax/scrapy-redis

搭建分布式爬虫

参考官网地址：https://scrapy-redis.readthedocs.io/en/stable/

前提是要安装scrapy_redis模块：pip install scrapy_redis

这里的爬虫代码是用的以前写过的爬取知乎用户信息的爬虫

修改该settings中的配置信息：

替换scrapy调度器

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

添加去重的class

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

添加pipeline

若是添加这行配置，每次爬取的数据也都会入到redis数据库中，因此通常这里不作这个配置

ITEM_PIPELINES = {

'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300

}

共享的爬取队列，这里用须要redis的链接信息

这里的user:pass表示用户名和密码，若是没有则为空就能够

REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'

设置为为True则不会清空redis里的dupefilter和requests队列

这样设置后指纹和请求队列则会一直保存在redis数据库中，默认为False，通常不进行设置

SCHEDULER_PERSIST = True

设置重启爬虫时是否清空爬取队列

这样每次重启爬虫都会清空指纹和请求队列,通常设置为False

SCHEDULER_FLUSH_ON_START=True

分布式

将上述更改后的代码拷贝的各个服务器，固然关于数据库这里能够在每一个服务器上都安装数据，也能够共用一个数据，我这里方面是链接的同一个mongodb数据库，固然各个服务器上也不能忘记：

全部的服务器都要安装scrapy,scrapy_redis,pymongo

这样运行各个爬虫程序启动后，在redis数据库就能够看到以下内容，dupefilter是指纹队列，requests是请求队列

Scrapy分布式部署

这个scrapyd的github地址：https://github.com/scrapy/scrapyd

当在远程主机上安装了scrapyd并启动以后，就会再远程主机上启动一个web服务，默认是6800端口，这样咱们就能够经过http请求的方式，经过接口的方式管理咱们scrapy项目，这样就不须要在一个一个电脑链接拷贝过着经过git，关于scrapyd官方文档地址：http://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/

安装scrapyd

安装scrapyd：pip install scrapyd

这里我在另一台ubuntu linux虚拟机中一样安装scrapy以及scrapyd等包，保证所要运行的爬虫须要的包都完成安装，这样咱们就有了两台linux，包括上篇文章中咱们已经有的linux环境

在这里有个小问题须要注意，默认scrapyd启动是经过scrapyd就能够直接启动，这里bind绑定的ip地址是127.0.0.1端口是：6800，这里为了其余虚拟机访问讲ip地址设置为0.0.0.0

scrapyd的配置文件：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scrapyd/default_scrapyd.conf

这样咱们就能够经过浏览器访问：

关于部署

如何经过scrapyd部署项目，这里官方文档提供一个地址：https://github.com/scrapy/scrapyd-client，即经过scrapyd-client进行操做

这里的scrapyd-client主要实现如下内容：

把咱们本地代码打包生成egg文件

根据咱们配置的url上传到远程服务器上

咱们将咱们本地的scrapy项目中scrapy.cfg配置文件进行配置：

咱们其实还能够设置用户名和密码，不过这里没什么必要，只设置了url

这里设置url必定要注意：url = http://192.168.1.9:6800/addversion.json

最后的addversion.json不能少

咱们在本地安装pip install scrapy_client,安装完成后执行：scrapyd-deploy

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ scrapyd-deployPacking version 1502177138Deploying to project "zhihu_user" in http://192.168.1.9:6800/addversion.jsonServer response (200):{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "version": "1502177138", "spiders": 1, "project": "zhihu_user"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$看到status:200表示已经成功

关于经常使用操做API

listprojects.json列出上传的项目列表

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listprojects.json{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "projects": ["zhihu_user"]}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$listversions.json列出有某个上传项目的版本

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listversions.json?project=zhihu_user{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "versions": ["1502177138"]}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$schedule.json远程任务的启动

下面咱们启动的三次就表示咱们启动了三个任务，也就是三个调度任务来运行zhihu这个爬虫

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "97f1b5027c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "99595aa87c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "9abb1ba27c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$同时当启动完成后，咱们能够经过页面查看jobs，这里由于我远端服务器并无安装scrapy_redis，因此显示任务是完成了，我点开日志并能看到详细的日志状况：

这里出错的缘由就是我上面忘记在ubuntu虚拟机安装scrapy_redis以及pymongo模块，进行

pip install scrapy_redis pymongo安装后从新启动,就能够看到已经在运行的任务，同时点开Log日志也能看到爬取到的内容：

listjobs.json列出全部的jobs任务

上面是经过页面显示全部的任务，这里是经过命令获取结果

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listjobs.json?project=zhihu_user{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "running": [], "pending": [], "finished": [{"start_time": "2017-08-08 15:53:00.510050", "spider": "zhihu", "id": "97f1b5027c0e11e7b07a080027bbde73", "end_time": "2017-08-08 15:53:01.416139"}, {"start_time": "2017-08-08 15:53:05.509337", "spider": "zhihu", "id": "99595aa87c0e11e7b07a080027bbde73", "end_time": "2017-08-08 15:53:06.627125"}, {"start_time": "2017-08-08 15:53:10.509978", "spider": "zhihu", "id": "9abb1ba27c0e11e7b07a080027bbde73", "end_time": "2017-08-08 15:53:11.542001"}]}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$cancel.json取消全部运行的任务

这里能够将上面启动的全部jobs均可以取消：

zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=0f5cdabc7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=63f8e12e7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=63f8e12f7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}这样当咱们再次经过页面查看，就能够看到全部的任务都是finshed状态：

我相信看了上面这几个方法你必定会以为真不方便还须要输入那么长,因此有人替你干了件好事把这些API进行的再次封装：https://github.com/djm/python-scrapyd-api

关于python-scrapyd-api

该模块可让咱们直接在python代码中进行上述那些api的操做

首先先安装该模块：pip install python-scrapyd-api

使用方法以下,这里只演示了简单的例子，其余方法其实使用很简单按照规则写就行：

from scrapyd_api import ScrapydAPIscrapyd = ScrapydAPI('http://192.168.1.9:6800')res = scrapyd.list_projects()res2 = scrapyd.list_jobs('zhihu_user')print(res)print(res2)Cancel a scheduled job

scrapyd.cancel('project_name', '14a6599ef67111e38a0e080027880ca6')

Delete a project and all sibling versions

scrapyd.delete_project('project_name')

Delete a version of a project

scrapyd.delete_version('project_name', 'version_name')

Request status of a job

scrapyd.job_status('project_name', '14a6599ef67111e38a0e080027880ca6')

List all jobs registered

scrapyd.list_jobs('project_name')

List all projects registered

scrapyd.list_projects()

List all spiders available to a given project

scrapyd.list_spiders('project_name')

List all versions registered to a given project

scrapyd.list_versions('project_name')

Schedule a job to run with a specific spider

scrapyd.schedule('project_name', 'spider_name')

Schedule a job to run while passing override settings

settings = {'DOWNLOAD_DELAY': 2}

Schedule a job to run while passing extra attributes to spider initialisation

scrapyd.schedule('project_name', 'spider_name', extra_attribute='value')

以上是所有代码，只是善于分享，不足之处请包涵！爬虫基本的原理就是，获取源码，进而获取网页内容。通常来讲，只要你给一个入口，经过分析，能够找到无限个其余相关的你须要的资源，进而进行爬取。