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scrapy教程-本人实测

时间：2024-05-27 19:55:55浏览次数：24  
标签：教程 redis self request 实测 scrapy splash docker

scrapyd

scrapyd介绍

Scrapyd是一个用于部署和运行Scrapy爬虫项目的应用程序，由Scrapy的开发者开发。以下是Scrapyd的主要用法和作用：

用法：

安装Scrapyd服务器：使用pip命令安装Scrapyd，然后在命令行中启动Scrapyd服务。
安装Scrapyd客户端：同样使用pip命令安装Scrapyd的客户端，这样你就可以使用客户端来部署和管理你的Scrapy项目。
配置Scrapy项目：进入你的Scrapy项目根目录，找到scrapy.cfg文件并进行相应的配置。你需要在[deploy]部分指定Scrapyd服务器的URL，以及项目的名称。
发布项目：使用Scrapyd的客户端命令来发布你的Scrapy项目到Scrapyd服务器。你需要指定目标服务器和项目的名称。
作用：

部署Scrapy项目：Scrapyd允许你通过简单的JSON API将Scrapy项目上传到服务器，这使得部署过程变得简单且高效。
运行和控制爬虫：一旦项目被部署到Scrapyd服务器，你就可以通过API来控制爬虫的运行，包括启动、停止和调度爬虫任务。
管理多个项目和版本：Scrapyd可以管理多个Scrapy项目，并且每个项目还可以上传多个版本。但只有最新版本的项目会被使用，这有助于保持项目的更新和迭代。
监听和处理爬虫请求：Scrapyd作为一个守护进程，会监听爬虫的运行和请求，并根据请求为每一个爬虫启用一个进程来运行。它还支持同时运行多个进程，可以根据需要进行配置。
总的来说，Scrapyd为Scrapy爬虫项目的部署和运行提供了方便和高效的解决方案，使得开发者能够更轻松地管理和控制他们的爬虫任务。

deploy
0.11 新版功能.

语法: scrapy deploy [ <target:project> | -l <target> | -L ]
是否需要项目: yes
将项目部署到Scrapyd服务。查看 部署您的项目 。

scrapy 增量式爬取方式

# 如何来进行去除重复的问题
1、 使用Python自带的set集合去重。
2、 推荐使用redis的set集合去除重复
	使用redis有两个方案去除重复
    1. url, 优点：简单，缺点，如果URL内部(详情页)进行了更新，你可能会忽略掉一些数据
    2. 数据，优点：准确性搞，缺点，如果数据非常庞大，对于redis而言是非常不利的
    
 先在init方法写red 初始化redis
result = self.red.sadd("tianya:ty:detail:url",detail_url)
if result:
    yield scrapy.Request(
    	url = detail_url,
        callback = self.parse_detail
    )
else:
    print("已经爬取过")

img

redis相关配置
# redis
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 301 # 可选项
}
# redis相关配置
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_DB = 13
REDIS_PARAMS = {
    "password":'chen'
}

# scrapy_redis相关配置
# scrapy-redis配置信息  # 固定的
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True  # 如果为真，在关闭时自动保存请求信息，如果为假，则不保存请求信息
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

因为redis太渺小，万一平常要爬取的数据非常的庞大，这时候默认的过滤器就不灵验了，所以此时需要一个特殊的过滤器

布隆过滤器

平时，我们如果需要对数据进行去重操作可以有以下方案：

  1. 直接用set结合来存储url
  2. 用redis来存储hash过的url，scrapy默认就是这样做的
  3. 用redis来存储hash过的请求，scrapy-redis默认就是这样做的，如果请求非常非常多，redis压力是很大的
  4. 用布隆过滤器

布隆过滤器的原理：其实它里面就是一个改良版的bitmap. 何为bitmap，假设我提前准备好一个数组，然后把源数据经过hash计算，会计算出一个数字，我们按照下标来找到该下标对应的位置，然后设置成1.

在scrapy-redis中想要使用布隆过滤器是非常简单的，你可以自己去写这个布隆过滤器的逻辑，不过我建议直接使用第三方的就可以了

# 安装布隆过滤器
pip install scrapy_redis_bloomfilter

# 去重类，要使用 BloomFilter 请替换 DUPEFILTER_CLASS
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 哈希函数的个数，默认为6，可以自行修改
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6
# bloomfilter 的bit参数，默认30，占用128M空间，去重量级 1 亿
BLOOMFILTER_BIT = 30

scrapy-splash的使用

安装docker

yum install docker

配置docker的源

vim /etc/docker/daemon.json

# 写入内容
{
	"registry-mirrors":["https://cr.console.aliyun.com"]
}


{
	"registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com/"]
}

systemctl start docker

docker ps

安装splash

  1. 拉取splash镜像

    docker pull scrapinghub/splash

    slpash有2个G左右

  2. 运行splash

    docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

  3. 打开浏览器访问splash

  4. http://192.168.86.151:8050/

​ 能访问上方网址即可表示splash启动成功

报错解决注意

# 1、先关闭selinux模式
# 2、关闭防火墙
# 3、更新yum 注意安装的docker版本

sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine


sudo yum install -y yum-utils \
  device-mapper-persistent-data \
  lvm2


sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo


sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io


sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker


sudo docker run hello-world
splash执行API

image-20240507160501019

重要内如(splash连接)：192.168.86.151:8050/render.html?url=(这里填写要渲染的url)[&wait=1&time_out=1]

爬取网易新闻，进行滚轮下拉页面

function main(splash, args)
  assert(splash:go("https://news.163.com/"))
  assert(splash:wait(2))
  
  -- 准备一个js函数，预加载
  get_btn_display = splash:jsfunc([[
    function(){
    
    return document.getElementsByClassName("load_more_btn")[0].style.display
    
  }
    ]])
  
  
  while(true)
  do
  splash:runjs("document.getElementsByClassName('load_more_btn')[0].scrollIntoView(true)")
  splash:select(".load_more_btn").click()
  splash:wait(1)
  -- 判断load_more_btn是否是none
  display_value = get_btn_display()
  if(display_value == 'none')
     then
       break
     end
  
  end
  
  return {
    html = splash:html(),
    png = splash:png(),
    har = splash:har(),
  }
end
使用scrapy框架结合splash需要使用设置

先安装包： pip install scrapy_splash

# scrapy_splash
# 渲染服务的url，这里换成你自己的
SPLASH_URL = 'http://192.168.86.151:8050'
# 下载器中间件，这个必须要配置
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {  
    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,  
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,  
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, 
}  

# 这个可有可无
# SPIDER_MIDDLEWARES = {  
#    'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,   
# }  
# 去重过滤器，这个必须要配置
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'
# 使用Splash的Http缓存，这个如果不需要可以注释掉  
# HTTPCACHE_ENABLED = True  # 如果您要使用Http缓存，需要启用这个
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

当启动虚拟机ip突然消失

1. 方案一

和 NetworkManager 服务有冲突，这个好解决，直接关闭 NetworkManger 服务就好了，即：

首先：

# centos 7
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager

然后重启服务器，输入：reboot 重启即可

再次查看是否解决问题：

systemctl restart network

*** 想要使用分布式+Splash+bloom

1、第一步：先创建自己的过滤器文件duperfilter.py

from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter as BaseRFPDupeFilter
from scrapy.utils.url import canonicalize_url
from scrapy.utils.request import request_fingerprint
from scrapy_splash.utils import dict_hash
from copy import deepcopy
import logging
import time
from scrapy_redis_bloomfilter.defaults import BLOOMFILTER_HASH_NUMBER, BLOOMFILTER_BIT, DUPEFILTER_DEBUG
from scrapy_redis_bloomfilter import defaults
from scrapy_redis.connection import get_redis_from_settings
from scrapy_redis_bloomfilter.bloomfilter import BloomFilter
# from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter as BaseDupeFilter

logger = logging.getLogger(__name__)

# # TODO 下面这部分是scrapy_splash下的duperfilter 源码内容
def splash_request_fingerprint(request, include_headers=None):
    """ Request fingerprint which takes 'splash' meta key into account """

    fp = request_fingerprint(request, include_headers=include_headers)
    if 'splash' not in request.meta:
        return fp

    splash_options = deepcopy(request.meta['splash'])
    args = splash_options.setdefault('args', {})

    if 'url' in args:
        args['url'] = canonicalize_url(args['url'], keep_fragments=True)

    return dict_hash(splash_options, fp)

# 现在这个玩意已经可以兼容Splash和redis
# 继承RedisDupeFilter.
# 把Splash的东西，复制过来了
# 把bloom的东西全部拷贝过来
# TODO 需要注意 这里要继承的父类是 scrapy_redis下的(from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter as BaseRFPDupeFilter)
class MydupeFilter(BaseRFPDupeFilter):

    # TODO 下面这部分是scrapy_redis_bloom下的duperfilter 源码内容
    logger = logger

    def __init__(self, server, key, debug, bit, hash_number):
        """Initialize the duplicates filter.

        Parameters
        ----------
        server : redis.StrictRedis
            The redis server instance.
        key : str
            Redis key Where to store fingerprints.
        debug : bool, optional
            Whether to log filtered requests.

        """
        self.server = server
        self.key = key
        self.debug = debug
        self.bit = bit
        self.hash_number = hash_number
        self.logdupes = True
        self.bf = BloomFilter(server, self.key, bit, hash_number)

    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        """Returns an instance from given settings.

        This uses by default the key ``dupefilter:<timestamp>``. When using the
        ``scrapy_redis.scheduler.Scheduler`` class, this method is not used as
        it needs to pass the spider name in the key.

        Parameters
        ----------
        settings : scrapy.settings.Settings

        Returns
        -------
        RFPDupeFilter
            A RFPDupeFilter instance.


        """
        server = get_redis_from_settings(settings)
        # XXX: This creates one-time key. needed to support to use this
        # class as standalone dupefilter with scrapy's default scheduler
        # if scrapy passes spider on open() method this wouldn't be needed
        # TODO: Use SCRAPY_JOB env as default and fallback to timestamp.
        key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}
        debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG', DUPEFILTER_DEBUG)
        bit = settings.getint('BLOOMFILTER_BIT', BLOOMFILTER_BIT)
        hash_number = settings.getint('BLOOMFILTER_HASH_NUMBER', BLOOMFILTER_HASH_NUMBER)
        return cls(server, key=key, debug=debug, bit=bit, hash_number=hash_number)

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        """Returns instance from crawler.

        Parameters
        ----------
        crawler : scrapy.crawler.Crawler

        Returns
        -------
        RFPDupeFilter
            Instance of RFPDupeFilter.

        """
        instance = cls.from_settings(crawler.settings)
        return instance

    @classmethod
    def from_spider(cls, spider):
        """Returns instance from crawler.

        Parameters
        ----------
        spider :

        Returns
        -------
        RFPDupeFilter
            Instance of RFPDupeFilter.

        """
        settings = spider.settings
        server = get_redis_from_settings(settings)
        dupefilter_key = settings.get("SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY", defaults.SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY)
        key = dupefilter_key % {'spider': spider.name}
        debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG', DUPEFILTER_DEBUG)
        bit = settings.getint('BLOOMFILTER_BIT', BLOOMFILTER_BIT)
        hash_number = settings.getint('BLOOMFILTER_HASH_NUMBER', BLOOMFILTER_HASH_NUMBER)
        print(key, bit, hash_number)
        instance = cls(server, key=key, debug=debug, bit=bit, hash_number=hash_number)
        return instance

    def request_seen(self, request):
        """Returns True if request was already seen.

        Parameters
        ----------
        request : scrapy.http.Request

        Returns
        -------
        bool

        """
        fp = self.request_fingerprint(request)
        # This returns the number of values added, zero if already exists.
        if self.bf.exists(fp):
            return True
        self.bf.insert(fp)
        return False

    def log(self, request, spider):
        """Logs given request.

        Parameters
        ----------
        request : scrapy.http.Request
        spider : scrapy.spiders.Spider

        """
        if self.debug:
            msg = "Filtered duplicate request: %(request)s"
            self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider})
        elif self.logdupes:
            msg = ("Filtered duplicate request %(request)s"
                   " - no more duplicates will be shown"
                   " (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicates)")
            self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider})
            self.logdupes = False
        spider.crawler.stats.inc_value('bloomfilter/filtered', spider=spider)

    # TODO 下面这部分是scrapy_splash下的duperfilter 源码内容
    def request_fingerprint(self, request):
        return splash_request_fingerprint(request)

2、在scrapy的settings文件中要设置为

SPLASH_URL = 'http://192.168.86.151:8050'
# 下载器中间件，这个必须要配置
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}

# 这个可有可无
# SPIDER_MIDDLEWARES = {
#	'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMidd;eware':100,
#}

# 更换为自己的过滤器，同时兼容Redis，Splash，bloom
DUPEFILTER_CLASS = 'news.dupefilter.MydupeFilter'

# redis
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 301 # 可选项
}
# redis相关配置
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_DB = 12

# scrapy_redis 相关配置 固定的
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True  # 如果为真，在关闭时自动保存请求信息，如果为假，则不保存请求信息
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"  # 去重的逻辑，要用redis的

# 布隆过滤器
# 去重类，要使用 BloomFilter 请替换 DUPEFILTER_CLASS
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 哈希函数的个数，默认为6，可以自行修改
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6
# bloomfilter 的bit参数，默认30，占用128M空间，去重量级 1 亿
BLOOMFILTER_BIT = 30

3、scrapy代码注意点

  • RedisSpider： 类要改为继承RedisSpider(from scrapy_redis.spiders import RedisSpider)
import scrapy
from scrapy_splash.request import SplashRequest
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from ..items import NewsItem

lua_source = """  
function main(splash, args)  
  assert(splash:go(args.url))  
  assert(splash:wait(2))  

  -- 准备一个js函数，预加载  
  get_btn_display = splash:jsfunc([[  
    function(){  
      return document.getElementsByClassName("load_more_btn")[0].style.display;  
    }  
  ]])  

  while(true)  
  do  
    splash:runjs("document.getElementsByClassName('load_more_btn')[0].scrollIntoView(true)")  
    splash:select(".load_more_btn").click()  
    splash:wait(1)  
    -- 判断load_more_btn是否是none  
    display_value = get_btn_display()  
    if display_value == 'none' then  
      break  
    end  
  end  

  return {html = splash:html()}  
end  
"""


class WangyiSpider(RedisSpider):
    name = 'wangyi'
    allowed_domains = ['163.com']
    start_urls = ['https://news.163.com/']
    # redis_key = "wangyi:news:start_urls"

    # 重写start_request
    def start_requests(self):
        yield SplashRequest(
            url=self.start_urls[0],
            callback=self.parse,
            endpoint="execute",  # 终端表示你要执行的哪一个splash服务
            args={
                "lua_source": lua_source
            },
            dont_filter=True
        )

    def parse(self, response,**kwargs):
        divs = response.xpath('//div[@class="ndi_main"]/div[@class="data_row news_article clearfix "]')
        for div in divs:
            a = div.xpath('./div/div[@class="news_title"]/h3/a/@href').extract_first()
            b = div.xpath('./div/div[@class="news_title"]/h3/a/text()').extract_first()
            xw = NewsItem()
            xw['title'] = a
            xw['url'] = b
            print(xw)
            yield xw

标签：教程,redis,self,request,实测,scrapy,splash,docker
From： https://www.cnblogs.com/it-cyj/p/18216402/scrapy

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