原文链接：http://blog.csdn.net/Marksinoberg/article/details/79546273

[图片上传失败…(image-7a4563-1520953147513)]

昨天用Shell配合Python做了一个离线的作业控制系统，功能是有了，但是拓展性着实有点差，对小脚本小工具来说效果还可以，但是对于大型的爬虫类以及需要灵活控制的项目，可能就不太适合了。

毕设要做的课题已经确定是“网络爬虫程序”了，所以对爬虫的控制这一点是必不可少的，因此来总结一下今天学习的Scrapy以及Scrapyd。从开发，到部署一条龙的实现一下。

既然是一条龙，那么就把整体的流程走一下，详见下文。

环境

我的编码环境如下：

• OS： windows10
• Python：Python3.6
• Scrapy: Scrapy 1.5.0
• Scrapyd: twistd (the Twisted Windows runner) 17.9.0

具体的安装方式很简单，Python3.6自带了超好用的包管理工具pip，因此安装起来就很方便了。

pip install scrapy
# 如果已经安装了scrapy ,现在想升级的话也可以使用下面的命令
#pip install scrapy --upgrade

pip install scrapyd
pip install scrapyd-client

经过一段时间的等待，我们环境所依赖的应该就安装好了。

Scrapy爬虫框架

Scrapy有一个中文的Docs，讲的已经是很清晰了。需要参考细节的可以看看下面的链接 http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/overview.html

环境已经搭建好了，下面开始正式的编码。完成目标： 统计CSDN博客部分文章的信息（如标题，发表时间，浏览量，评论量等）。

创建项目

随便找一个目录，就可以开始了。具体的命令如下：

scrapy startproject csdn
# 意思是使用scrapy自带的templates下的basic模板创建一个project名为csdn的爬虫项目

创建完之后，我们会发现刚才的文件夹下多了一些文件，目录结构大致如下：

E:\CODE\PYTHON\ENVS\SCRAPYLEARN\CODES\CSDN
│  scrapy.cfg
│
└─csdn
    │  csdn.article.json
    │  items.py
    │  middlewares.py
    │  pipelines.py
    │  settings.py
    │  __init__.py
    │
    ├─spiders
    │  │  csdn_spider.py
    │  │  __init__.py

scrapy.cfg文件以windows下的ini格式存储了我们的项目的配置信息，一般不怎么用改动，但是里面的信息很重要，这一点明确下还是比较好的。比如：

[settings]
default = csdn.settings

[deploy]
#url = http://localhost:6800/  # 部署爬虫项目的时候这个注释记得打开
project = csdn

剩下的文件，基本功能如下：

settings.py # 爬虫细节配置，基本上默认的就够了。但是有些可能也要手动改下，比如ROBOT协议是否要遵守（默认遵守，我们也可以手动打开来无视这个“君子协议”）
items.py    # 定义爬取目标的数据结构，注意是结构哈。拓展部分见文档，
pipelines.py # 数据持久化的问题，具体是文件系统，数据库还是web存储服务商视具体情况而定
middlewares.py # 中间件服务，对这个例子来说，用不到
spider/ # 这个目录是我们要特别注意的，因为我们的爬虫代码的细节都要在这里面实现。

创建爬虫

因为今天我们要做的是关于CSDN文章的爬虫，所以这里为了见名之意，就起了个名为csdn_spider.py，这一步可以手动创建，也可以借助scrapy的genspider自命令来实现。后者实际上是使用的scrapy的自带的爬虫模板自动生成的。

# 记得在爬虫的根目录（包含了scrapy.cfg文件的那层哈）
scrapy genspider csdn

具体的继承细节这类的直接看文档来的更清晰，这不再过多赘述，就直接贴代码了。

import scrapy
from csdn.items import CsdnItem


class CsdnSpider(scrapy.Spider):
    name = "csdn"
    allowed_domains = ["csdn.net"]

    start_urls = ["http://blog.csdn.net/marksinoberg/"]

    def parse(self, response):
        # print(response.request)
        # //*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li
        # urls = response.xpath('//*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li')
        pageurls = response.xpath('//*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li/a/@href').extract()
        for url in pageurls:
            pageurl = "http:" + url
            yield scrapy.Request(url=pageurl, callback=self.parse_out_article_url)
    
    def parse_out_article_url(self, response):
        # //*[@id="article_list"]/div[18]/div
        articleurls = response.xpath('//*[@id="article_list"]/div/div/h1/span/a/@href').extract()
        for url in articleurls:
            articleurl = "http:" + url
            yield scrapy.Request(articleurl, callback=self.parse_each_article)
    
    def parse_each_article(self, response):
        title = response.xpath("/html/head/title/text()").extract_first()
        postdate = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[1]/text()').extract_first()
        watches = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[2]/text()').extract_first()
        comments = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[3]/text()').extract()[1]
        # comments = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[3]/text()').extract[0]
        item = CsdnItem()
        item['title'] = title
        item['url'] = response.url
        item['postdate'] = postdate
        item['watches'] = watches
        item['comments'] = comments
        print(title + " | " + postdate  + " | " + watches  + " | " + comments)
        return item

具体的思路就是，通过start_urls指定的URL。抓到页面后提取出里面的博客页码对应的链接（每一页里面都会有很多篇具体的文章）。对每一个页进行抓取，然后再对每一篇博客进行具体的解析。

这里start_urls下只能看到5个页面（实际上是4个，CSDN的当前页没有链接，这一点没做处理，其实直接处理也是很方便的，受益于yield嘛，哈哈）。

思路很清晰，但是要理解request和response的工作流程还是有点绕的。这里也简单描述下。
scrapy 通过start_urls创建request对象，同时callback方法（默认是parse）会被作为一个参数传给Request构造方法，这样，底层完成Request后，将返回的response作为一个结果集传给callback方法，这样的异步处理，不仅方便而且不会阻塞，可谓是有很多好处。

至此，爬虫已经编写完毕了。

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapy list
csdn

运行爬虫

现在代码也已经编写完毕了。直接运行爬虫就好。运行爬虫有很多种方式。我们可以通过指定py爬虫文件的方式，或者爬虫名称的方式来运行刚才编写完毕的爬虫。

# 需要进入到spider目录哈
scrapy runspider csdn_spider.py

scrapy crawl csdn # 会输出爬虫整个生命流程的所有输出，便于调试
scrapy crawl csdn --nolog # 只打印爬虫内部的输出信息，不会有调试信息输出，看起来更加简洁。
scrapy crawl --nolog csdn -o csdn.article.json # 将爬虫信息重定向输出到文件中

这里我就以第二个命令作为示例吧。

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapy crawl --nolog csdn -o csdn.article.json
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至此，整个爬虫已经全部调试通过。至于xpath和css这些Selector，我个人建议还是看官方文档来得实惠。而且讲的也更加的清晰。

Scrapyd爬虫部署服务

windows 下部署命令不识别的问题

下面进入第二个阶段，部署我们刚才已经完成的爬虫项目。安装好了scrapyd和scrapd-client后，我们可能会遇到scrapyd-deploy不是windows下的命令的问题。这是由于环境变量找不到导致的。
解决办法也很简单。在python的安装目录下创建俩同名的bat批处理文件即可。

[图片上传失败…(image-ccfd56-1520953147514)]

开启scrapyd服务

这样就可以正常使用部署爬虫的命令了。在部署爬虫之前，先开启scrapyd的服务。具体的命令如下：

developer@aliyun~#scrapyd
2018-03-13T21:54:45+0800 [-] Loading d:\software\python3\lib\site-packages\scrapyd\txapp.py...
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Scrapyd web console available at http://127.0.0.1:6800/
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Loaded.
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.application.app.AppLogger#info] twistd 17.9.0 (d:\software\python3\python.exe 3.6.0) starting up.
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.application.app.AppLogger#info] reactor class: twisted.internet.selectreactor.SelectReactor.
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Site starting on 6800
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.web.server.Site#info] Starting factory <twisted.web.server.Site object at 0x0000019D2BDFC320>
2018-03-13T21:54:46+0800 [Launcher] Scrapyd 1.2.0 started: max_proc=16, runner='scrapyd.runner'

部署爬虫

服务已经开启，这个时候要记得打开scrapy.cfg中的deploy的url参数。否则scrapy爬虫部署可能就失败了。

[deploy:csdndeploy]
url = http://localhost:6800/
project = tutorial

注意[deploy:csdndeploy] 的格式，意思是target为csdndeploy的部署配置。有其他的部署可以通过冒号后面的target名称进行单独设置。

然后具体的部署命令是：

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapyd-deploy csdndeploy -p csdn
Packing version 1520952421
Deploying to project "csdn" in http://localhost:6800/addversion.json
Server response (200):
{"node_name": "DESKTOP-5U5QNB2", "status": "ok", "project": "csdn", "version": "1520952421", "spiders": 1}

按照输出信息的提示，我们只需要访问http://localhost:6800/addversion.json 资源就可以看到具体的部署信息了。

作业控制

scrapyd的官方文档也是很详细，我们可以通过对schedule.json，cancle.json等资源来实现以HTTP服务的方式控制爬虫。具体的文档为http://scrapyd.readthedocs.io/en/latest/api.html

比如下面的开启爬虫：

$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=csdn -d spider=csdn

然后的下面的结果就说明已经成功开启了一个爬虫。

biao@DESKTOP-5U5QNB2 MINGW64 /e/Code/Python/envs/scrapylearn/codes/csdn
$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=csdn -d spider=csdn
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   118  100    94  100    24     31      7  0:00:03  0:00:03 --:--:--    31{"node_name": "DESKTOP-5U5QNB2", "status": "ok", "jobid": "4b39330c26ce11e8834a74d02bba7257"}

然后就可以看到具体的爬虫运行信息了。http://localhost:6800/jobs
我这里的结果如下：
[图片上传失败…(image-ae0004-1520953147514)]

点击“Log”超链接，就可以看到爬虫的具体的输出信息了。
[图片上传失败…(image-7ee05-1520953147514)]

其他HTTP操作类似，就不再过多的赘述了。参考官方文档即可。

总结

上一篇文章写了制作一个离线的作业控制系统，而今天这里用到的scrapyd就是一个底层使用了twisted的集成了的IPC服务套件（注意即使是同一个spider，两次run也要放到不同的JOBDIR，具体可以参考文档），很方便。然而自己去实现的话，对这块的内容也会理解的更深刻。