前言

今天讲述Python框架源码专题最后一个部分，爬虫集群部署，前面更新了十五个从零开始学python的系列文章，分别是：
1.编程语法必修篇
2.网络编程篇
3.多线程/多进程/协程篇
4.MySQL数据库篇
5.Redis数据库篇
6.MongoDB数据库篇
7.机器学习篇
8.全栈开发篇
9.Numpy/pandas/matplotlib篇
10.Hadoop篇
11.Spark篇
12.爬虫工程师篇
13.爬虫工程师自动化和抓包篇
14.scrapy框架篇
15.feapder框架篇

本系列文根据以下学习路线展开讲述：

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适用于零基础学习和进阶人群的python资源：
① 腾讯认证python完整项目实战教程笔记PDF
② 十几个大厂python面试专题PDF
③ python全套视频教程（零基础-高级进阶JS逆向）
④ 百个项目实战+源码+笔记
⑤ 编程语法-机器学习-全栈开发-数据分析-爬虫-APP逆向等全套项目+文档

三丶爬虫集群部署

一丶scrapyd框架

1.环境部署

Scrapyd是一个基于Twisted的Python框架，用于部署和运行Scrapy爬虫。它提供了一个Web服务，可以通过API来管理Scrapy爬虫的部署和运行。在Scrapyd中，爬虫可以被打包成一个egg文件，然后通过API上传到Scrapyd服务器上进行部署和运行。

以下是Scrapyd框架环境部署的详细步骤：

安装Python和pip

Scrapyd是基于Python的框架，因此需要先安装Python和pip。可以从Python官网下载Python安装包，然后使用命令行安装pip。

安装Scrapy和Scrapyd

使用pip安装Scrapy和Scrapyd：

pip install scrapy
pip install scrapyd

配置Scrapyd

Scrapyd的配置文件位于/etc/scrapyd/scrapyd.conf。可以使用以下命令来编辑配置文件：

sudo nano /etc/scrapyd/scrapyd.conf

在配置文件中，可以设置Scrapyd的端口号、日志文件路径、爬虫项目路径等。

启动Scrapyd

使用以下命令启动Scrapyd：

scrapyd

Scrapyd将会在默认端口6800上启动。可以在浏览器中访问http://localhost:6800/来查看Scrapyd的Web界面。

部署Scrapy爬虫

将Scrapy爬虫打包成一个egg文件，然后使用以下命令将其部署到Scrapyd服务器上：

curl -F project=myproject -F spider=myspider \
    -F eggfile=@myproject.egg \
    http://localhost:6800/schedule.json -o result.json

其中，project和spider参数分别指定爬虫所在的项目和爬虫名称，eggfile参数指定要上传的egg文件路径，最后的URL是Scrapyd的API地址。

查看爬虫运行状态

可以在Scrapyd的Web界面上查看爬虫的运行状态。也可以使用以下命令来查看爬虫的运行日志：

curl http://localhost:6800/logs/myproject/myspider/001

其中，myproject和myspider分别是爬虫所在的项目和爬虫名称，001是爬虫运行的任务ID。

以上就是Scrapyd框架环境部署的详细步骤。

2.scrapyd API处理爬虫

Scrapyd是一个用于部署和运行Scrapy爬虫的Python框架，它提供了一个基于HTTP的API，可以通过API管理和控制爬虫的运行。通过Scrapyd API，你可以与Scrapyd服务器进行通信，发送指令来管理爬虫的启动、停止、查看爬虫状态等操作。

下面是对Scrapyd API处理爬虫的详细解释：

安装Scrapyd：

首先，需要安装Scrapyd框架。可以使用pip命令进行安装：pip install scrapyd

启动Scrapyd服务器：

使用命令scrapyd启动Scrapyd服务器。默认情况下，Scrapyd服务器将在6800端口上运行。

创建Scrapy爬虫：

在使用Scrapyd API之前，需要先创建一个Scrapy爬虫。可以使用Scrapy命令行工具创建一个新的爬虫项目，并编写爬虫代码。

部署爬虫：

在项目根目录下运行命令scrapyd-deploy，将爬虫部署到Scrapyd服务器上。这将会生成一个scrapy.cfg配置文件，并将项目上传到Scrapyd服务器。

使用Scrapyd API：

Scrapyd API提供了一系列接口用于管理爬虫，包括启动爬虫、停止爬虫、获取爬虫状态等。

• 启动爬虫：使用/schedule.json接口来启动一个爬虫。需要提供爬虫名称和可选的参数。例如：http://localhost:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=myspider

• 停止爬虫：使用/cancel.json接口可以停止正在运行的爬虫。需要提供爬虫任务的ID。例如：http://localhost:6800/cancel.json -d project=myproject -d job=12345

• 查看爬虫状态：使用/listjobs.json接口可以获取当前运行中的爬虫任务列表及其状态。例如：http://localhost:6800/listjobs.json?project=myproject

解析API响应：

Scrapyd API的响应是JSON格式的数据。可以使用Python的requests库或其他HTTP请求库来发送API请求，并解析返回的JSON数据。

通过Scrapyd API，你可以通过程序化的方式管理和控制Scrapy爬虫的运行。这使得你可以方便地远程启动和监控爬虫任务。

3.scrapyd多任务管理

在Scrapyd中，多任务管理是指同时运行和管理多个Scrapy爬虫任务的能力。Scrapyd提供了一组API和工具，可以轻松地管理多个爬虫任务，包括启动、停止、监视任务状态以及获取任务结果等。下面是对Scrapyd多任务管理的详细解释：

创建多个爬虫项目：

首先，你需要创建多个独立的Scrapy爬虫项目。每个项目都在独立的目录中，并具有自己的爬虫代码、配置文件和依赖项。

部署爬虫项目：

使用Scrapyd的部署工具（如scrapyd-deploy命令）将各个爬虫项目部署到Scrapyd服务器上。确保你为每个项目指定唯一的项目名称。

启动多个任务：

使用Scrapyd API的/schedule.json接口来启动多个任务。你可以通过发送多个HTTP请求，每个请求对应一个任务，来实现同时启动多个任务。在每个请求中，指定项目名称和要启动的爬虫名称。

监视任务状态：

使用Scrapyd API的/listjobs.json接口来获取当前运行中的任务列表及其状态。你可以周期性地发送API请求以获取最新的任务状态信息。根据任务状态，可以判断任务是正在运行、已完成还是出现错误。

获取任务结果：

当任务完成后，可以使用Scrapyd API的/listjobs.json接口或/jobq/{job_id}/items.json接口来获取任务的结果数据。这些接口将返回爬虫任务的输出数据，如爬取的数据项或日志信息。

停止任务：

如果需要停止正在运行的任务，可以使用Scrapyd API的/cancel.json接口。提供项目名称和任务ID，即可停止相应的任务。

通过Scrapyd的多任务管理能力，你可以同时运行和管理多个独立的爬虫任务。这使得你可以处理大规模的爬取任务，提高效率并降低管理成本。

二丶gerapy部署爬虫

1.gerapy环境搭建

Gerapy是一个基于Scrapy的分布式爬虫管理框架，可以方便地管理多个Scrapy爬虫，并提供了Web界面进行可视化操作。下面是Gerapy环境搭建的详细讲解：

安装Python

Gerapy是基于Python开发的，因此需要先安装Python。可以从官网下载Python安装包，也可以使用包管理工具进行安装。

安装Scrapy

Gerapy是基于Scrapy的，因此需要先安装Scrapy。可以使用pip进行安装：

pip install scrapy

安装Gerapy

可以使用pip进行安装：

pip install gerapy

安装Redis

Gerapy使用Redis作为分布式任务队列和数据存储，因此需要先安装Redis。可以从官网下载Redis安装包，也可以使用包管理工具进行安装。

配置Gerapy
Gerapy的配置文件位于~/.gerapy/config.json，可以使用以下命令进行初始化：

gerapy init

然后编辑~/.gerapy/config.json文件，配置Redis和Gerapy的用户名和密码等信息。

启动Gerapy
可以使用以下命令启动Gerapy：

gerapy

然后在浏览器中访问http://localhost:8000，输入用户名和密码登录Gerapy的Web界面。

创建Scrapy项目

在Gerapy的Web界面中，可以创建Scrapy项目，并在项目中创建爬虫。Gerapy会自动将爬虫添加到任务队列中，可以在Web界面中查看任务状态和日志。

2.gerapy服务器部署

安装Python和Scrapy

在服务器上安装Python和Scrapy，可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip
sudo pip3 install scrapy

安装Gerapy

使用以下命令安装Gerapy：

sudo pip3 install gerapy

初始化Gerapy

使用以下命令初始化Gerapy：

gerapy init

这将创建一个名为gerapy的文件夹，其中包含Gerapy的配置文件和其他必要文件。

配置Gerapy

在gerapy文件夹中，打开config.py文件，配置Gerapy的相关参数，例如数据库连接信息、管理员账号等。

启动Gerapy

使用以下命令启动Gerapy：

gerapy runserver

这将启动Gerapy的Web界面，可以在浏览器中访问http://localhost:8000来管理爬虫。

部署爬虫

在Gerapy的Web界面中，可以添加、编辑和删除爬虫，并且可以在多台服务器上部署爬虫，实现分布式爬取。

3.gerapy打包框架项目

Gerapy是一个基于Scrapy的分布式爬虫管理框架，可以方便地管理多个Scrapy爬虫，并提供了Web界面进行操作和监控。在实际项目中，我们可能需要将Gerapy打包成可执行文件，以便在其他机器上部署和运行。本文将介绍如何打包Gerapy框架项目。

安装pyinstaller

pyinstaller是一个用于将Python代码打包成可执行文件的工具，可以通过pip进行安装：

pip install pyinstaller

打包Gerapy

在Gerapy项目根目录下执行以下命令：

pyinstaller -F gerapy.spec

其中，gerapy.spec是一个配置文件，用于指定打包的参数和选项。如果没有该文件，可以通过以下命令生成：

pyinstaller --name=gerapy -y --clean --windowed --icon=gerapy.ico --add-data=gerapy.ico;. gerapy/__main__.py

该命令将生成一个名为gerapy的可执行文件，使用了以下参数和选项：

• –name：指定生成的可执行文件名为gerapy；
• -y：自动覆盖已存在的输出目录；
• –clean：在打包前清理输出目录；
• –windowed：生成窗口应用程序，不显示命令行窗口；
• –icon：指定应用程序图标；
• –add-data：将gerapy.ico文件打包到可执行文件中。

运行Gerapy

打包完成后，在dist目录下会生成一个名为gerapy的可执行文件。将该文件复制到其他机器上，即可在该机器上运行Gerapy框架项目。

三丶feapder部署

1.feapder应用场景和原理

Feapder是一个基于Python开发的轻量级分布式爬虫框架，旨在提供简单、易用且高效的爬虫解决方案。它具有以下应用场景和原理：

应用场景：

• 数据采集：Feapder可以用于从各种网站和数据源中采集数据。无论是爬取结构化数据还是非结构化数据，Feapder都提供了丰富的功能和灵活的配置选项来满足不同数据采集的需求。

• 网站监测：Feapder可以周期性地监测网站内容的变化，并及时提醒用户。这在需要实时监控目标网站的情况下非常有用，比如新闻更新、价格变动等。

• 数据清洗和处理：Feapder支持自定义处理函数和管道来对爬取的数据进行清洗和处理。你可以使用Feapder提供的数据处理功能，比如去重、编码转换、数据过滤等，将爬取的原始数据转化为可用的结构化数据。

• 数据存储和导出：Feapder提供了多种数据存储选项，包括数据库存储、文件存储和消息队列等。你可以根据需求选择适合的存储方式，并支持数据导出到各种格式，如CSV、JSON等。

原理解析：

Feapder的核心原理是基于分布式的异步任务调度和处理。以下是Feapder的原理解析：

• 分布式架构：Feapder使用分布式架构来提高爬取效率和可扩展性。任务调度和数据处理分布在多个节点上，每个节点可以独立运行爬虫任务，并通过消息队列进行通信和数据传输。

• 异步任务调度：Feapder使用异步任务调度框架（比如Celery）来实现任务的并发执行。每个爬虫任务都被封装为一个可执行的异步任务，可以独立运行在任务调度器中，并通过消息队列接收和发送任务相关的消息。

• 任务调度和监控：Feapder提供了任务调度和监控的功能，可以实时监控任务的状态、进度和错误信息。你可以通过Feapder的管理界面或API，对任务进行启动、停止、暂停和重新调度等操作，以及实时查看任务的日志和统计信息。

• 数据处理和存储：Feapder支持自定义的数据处理函数和处理管道，可以对爬取的数据进行清洗、转换和处理。同时，Feapder提供了多种数据存储选项，可以将处理后的数据存储到数据库、文件系统或消息队列中，并支持数据导出和导入。

总结来说，Feapder通过分布式异步任务调度和处理的方式，实现了高效、灵活和可扩展的爬虫框架。它的设计使得用户可以简单地配置和管理爬虫任务，并方便地进行数据处理和存储。无论是小规模的数据采集还是大规模的分布式爬虫任务，Feapder都是一个强大的选择。

2.feapder镜像拉取

feapder是一个基于Python的分布式爬虫框架，它可以帮助用户快速构建高效、稳定的爬虫系统。在使用feapder之前，需要先拉取feapder的镜像。

镜像拉取命令如下：

docker pull feapder/feapder

这个命令会从Docker Hub上拉取feapder的最新版本镜像。拉取完成后，可以使用以下命令查看已经拉取的镜像：

docker images

feapder的镜像包含了所有需要的依赖和配置，可以直接使用。在使用feapder时，可以通过Docker运行feapder镜像，也可以将镜像部署到Kubernetes集群中。

使用Docker运行feapder镜像的命令如下：

docker run -it --name feapder feapder/feapder

这个命令会在Docker容器中启动feapder，并进入容器的交互式终端。在容器中可以使用feapder提供的命令行工具来创建、管理爬虫任务。

总之，feapder的镜像拉取非常简单，只需要执行一条命令即可。同时，feapder的镜像也非常方便使用，可以直接在Docker容器中运行，也可以部署到Kubernetes集群中。

3.docker部署feapder部署环境

feapder是一个基于Python的分布式爬虫框架，可以用于快速开发各种类型的爬虫。在使用feapder时，可以选择使用docker进行部署，以便更方便地管理和部署爬虫。

以下是使用docker部署feapder的详细步骤：

安装docker和docker-compose

在开始之前，需要先安装docker和docker-compose。可以参考官方文档进行安装。

拉取feapder镜像

可以使用以下命令从Docker Hub上拉取feapder镜像：

docker pull feapder/feapder

创建docker-compose.yml文件

在本地创建一个docker-compose.yml文件，用于定义feapder的容器和相关配置。以下是一个示例文件：

version: '3'

services:
  redis:
    image: redis:latest
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - ./redis-data:/data

  mysql:
    image: mysql:latest
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: feapder
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./mysql-data:/var/lib/mysql

  feapder:
    image: feapder/feapder
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
      - MYSQL_HOST=mysql
      - MYSQL_USER=root
      - MYSQL_PASSWORD=root
      - MYSQL_DATABASE=feapder
    volumes:
      - ./feapder-data:/app/data
    depends_on:
      - redis
      - mysql

在这个文件中，定义了三个服务：redis、mysql和feapder。其中，redis和mysql分别用于存储爬虫的任务队列和数据，feapder则是爬虫的运行环境。

启动容器

在本地的项目目录下，运行以下命令启动容器：

docker-compose up -d
这个命令会启动所有定义在docker-compose.yml文件中的服务，并在后台运行。

进入feapder容器

可以使用以下命令进入feapder容器：

docker exec -it feapder_feapder_1 /bin/bash

其中，feapder_feapder_1是容器的名称，可以使用docker ps命令查看。

运行爬虫

在feapder容器中，可以使用feapder命令来运行爬虫。例如，可以使用以下命令运行一个简单的爬虫：

feapder run spider demo

这个命令会运行名为demo的爬虫。

以上就是使用docker部署feapder的详细步骤。通过使用docker，可以更方便地管理和部署feapder爬虫。

4.feapder部署scrapy项目

Feapder是基于Scrapy框架开发的分布式爬虫框架，因此部署Feapder项目也需要先部署Scrapy项目。下面是部署Scrapy项目的详细步骤：

1. 创建Scrapy项目

使用Scrapy命令行工具创建一个新的Scrapy项目，例如：

scrapy startproject myproject

2. 编写Spider

在Scrapy项目中，Spider是爬虫的核心部分，负责定义如何抓取网站的数据。在Scrapy项目中，Spider通常是一个Python类，需要继承Scrapy提供的Spider类，并实现一些必要的方法。

例如，下面是一个简单的Spider示例：

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        # 解析网页内容
        pass

3. 配置Scrapy项目

Scrapy项目的配置文件是settings.py，其中包含了一些Scrapy的配置选项，例如爬虫的User-Agent、下载延迟等等。在配置文件中，还可以设置Scrapy使用的中间件、管道等等。

例如，下面是一个简单的配置文件示例：

BOT_NAME = 'myproject'

SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'

DOWNLOAD_DELAY = 3

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

4. 运行Spider

使用Scrapy命令行工具运行Spider，例如：

scrapy crawl myspider

以上就是部署Scrapy项目的详细步骤。在部署Feapder项目时，可以将Scrapy项目作为Feapder的一个子项目，然后在Feapder中调用Scrapy项目的Spider来完成具体的爬取任务。

适用于零基础学习和进阶人群的python资源：
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