跟繁琐的命令行说拜拜！Gerapy分布式爬虫管理框架来袭！

内容简介：跟繁琐的命令行说拜拜！Gerapy分布式爬虫管理框架来袭！

背景

用 Python 做过爬虫的小伙伴可能接触过 Scrapy，GitHub： https://github.com/scrapy/scrapy 。Scrapy 的确是一个非常强大的爬虫框架，爬取效率高，扩展性好，基本上是使用 Python 开发爬虫的必备利器。如果使用 Scrapy 做爬虫，那么在爬取时，我们当然完全可以使用自己的主机来完成爬取，但当爬取量非常大的时候，我们肯定不能在自己的机器上来运行爬虫了，一个好的方法就是将 Scrapy 部署到远程服务器上来执行。

所以，这时候就出现了另一个库 Scrapyd，GitHub： https://github.com/scrapy/scrapyd ，有了它我们只需要在远程服务器上安装一个 Scrapyd，启动这个服务，就可以将我们写的 Scrapy 项目部署到远程主机上了，Scrapyd 还提供了各种操作 API，可以自由地控制 Scrapy 项目的运行，API 文档： http://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/api.html ，例如我们将 Scrapyd 安装在 IP 为 88.88.88.88 的服务器上，然后将 Scrapy 项目部署上去，这时候我们通过请求 API 就可以来控制 Scrapy 项目的运行了，命令如下：

curl http://88.88.88.88:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=somespider

这样就相当于启动了 myproject 项目的 somespider 爬虫，而不用我们再用命令行方式去启动爬虫，同时 Scrapyd 还提供了查看爬虫状态、取消爬虫任务、添加爬虫版本、删除爬虫版本等等的一系列 API，所以说，有了 Scrapyd，我们可以通过 API 来控制爬虫的运行，摆脱了命令行的依赖。

另外爬虫部署还是个麻烦事，因为我们需要将爬虫代码上传到远程服务器上，这个过程涉及到打包和上传两个过程，在 Scrapyd 中其实提供了这个部署的 API，叫做 addversion，但是它接受的内容是 egg 包文件，所以说要用这个接口，我们必须要把我们的 Scrapy 项目打包成 egg 文件，然后再利用文件上传的方式请求这个 addversion 接口才可以完成上传，这个过程又比较繁琐了，所以又出现了一个 工具 叫做 Scrapyd-Client，GitHub： https://github.com/scrapy/scrapyd-client ，利用它的 scrapyd-deploy 命令我们便可以完成打包和上传的两个功能，可谓是又方便了一步。

这样我们就已经解决了部署的问题，回过头来，如果我们要想实时查看服务器上 Scrapy 的运行状态，那该怎么办呢？像刚才说的，当然是请求 Scrapyd 的 API 了，如果我们想用 Python 程序来控制一下呢？我们还要用 requests 库一次次地请求这些 API ？这就太麻烦了吧，所以为了解决这个需求，Scrapyd-API 又出现了，GitHub： https://github.com/djm/python-scrapyd-api ，有了它我们可以只用简单的 Python 代码就可以实现 Scrapy 项目的监控和运行：

from scrapyd_api import ScrapydAPI
scrapyd = ScrapydAPI('http://88.888.88.88:6800')
scrapyd.list_jobs('project_name')

这样它的返回结果就是各个 Scrapy 项目的运行情况。

例如：

{
    'pending': [
    ],
    'running': [
        {
            'id': u'14a65...b27ce',
            'spider': u'spider_name',
            'start_time': u'2018-01-17 22:45:31.975358'
        },
    ],
    'finished': [
        {
            'id': '34c23...b21ba',
            'spider': 'spider_name',
            'start_time': '2018-01-11 22:45:31.975358',
            'end_time': '2018-01-17 14:01:18.209680'
        }
    ]
}

这样我们就可以看到 Scrapy 爬虫的运行状态了。

所以，有了它们，我们可以完成的是：

• 通过 Scrapyd 完成 Scrapy 项目的部署
• 通过 Scrapyd 提供的 API 来控制 Scrapy 项目的启动及状态监控
• 通过 Scrapyd-Client 来简化 Scrapy 项目的部署
• 通过 Scrapyd-API 来通过 Python 控制 Scrapy 项目

是不是方便多了？

可是？真的达到最方便了吗？肯定没有！如果这一切的一切，从 Scrapy 的部署、启动到监控、日志查看，我们只需要鼠标键盘点几下就可以完成，那岂不是美滋滋？更或者说，连 Scrapy 代码都可以帮你自动生成，那岂不是爽爆了？

有需求就有动力，没错，Gerapy 就是为此而生的，GitHub： https://github.com/Gerapy/Gerapy 。

本节我们就来简单了解一下 Gerapy 分布式爬虫管理框架的使用方法。

安装

Gerapy 是一款分布式爬虫管理框架，支持 Python 3，基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Splash、Jinjia2、Django、Vue.js 开发，Gerapy 可以帮助我们：

• 更方便地控制爬虫运行
• 更直观地查看爬虫状态
• 更实时地查看爬取结果
• 更简单地实现项目部署
• 更统一地实现主机管理
• 更轻松地编写爬虫代码

安装非常简单，只需要运行 pip3 命令即可：

$ pip3 install gerapy

安装完成之后我们就可以使用 gerapy 命令了，输入 gerapy 便可以获取它的基本使用方法：

$ gerapy
Usage:
  gerapy init [--folder=<folder>]
  gerapy migrate
  gerapy createsuperuser
  gerapy runserver [<host:port>]
  gerapy makemigrations

如果出现上述结果，就证明 Gerapy 安装成功了。

初始化

接下来我们来开始使用 Gerapy，首先利用如下命令进行一下初始化，在任意路径下均可执行如下命令：

$ gerapy init

执行完毕之后，本地便会生成一个名字为 gerapy 的文件夹，接着进入该文件夹，可以看到有一个 projects 文件夹，我们后面会用到。

紧接着执行数据库初始化命令：

cd gerapy
gerapy migrate

这样它就会在 gerapy 目录下生成一个 SQLite 数据库，同时建立数据库表。

接着我们只需要再运行命令启动服务就好了：

gerapy runserver

这样我们就可以看到 Gerapy 已经在 8000 端口上运行了。

全部的操作流程截图如下：

接下来我们在浏览器中打开 http://localhost:8000/，就可以看到 Gerapy 的主界面了：

这里显示了主机、项目的状态，当然由于我们没有添加主机，所以所有的数目都是 0。

如果我们可以正常访问这个页面，那就证明 Gerapy 初始化都成功了。

主机管理

接下来我们可以点击左侧 Clients 选项卡，即主机管理页面，添加我们的 Scrapyd 远程服务，点击右上角的创建按钮即可添加我们需要管理的 Scrapyd 服务：

需要添加 IP、端口，以及名称，点击创建即可完成添加，点击返回即可看到当前添加的 Scrapyd 服务列表，样例如下所示：

这样我们可以在状态一栏看到各个 Scrapyd 服务是否可用，同时可以一目了然当前所有 Scrapyd 服务列表，另外我们还可以自由地进行编辑和删除。

项目管理

Gerapy 的核心功能当然是项目管理，在这里我们可以自由地配置、编辑、部署我们的 Scrapy 项目，点击左侧的 Projects ，即项目管理选项，我们可以看到如下空白的页面：

假设现在我们有一个 Scrapy 项目，如果我们想要进行管理和部署，还记得初始化过程中提到的 projects 文件夹吗？这时我们只需要将项目拖动到刚才 gerapy 运行目录的 projects 文件夹下，例如我这里写好了一个 Scrapy 项目，名字叫做 zhihusite，这时把它拖动到 projects 文件夹下：

这时刷新页面，我们便可以看到 Gerapy 检测到了这个项目，同时它是不可配置、没有打包的：

这时我们可以点击部署按钮进行打包和部署，在右下角我们可以输入打包时的描述信息，类似于 Git 的 commit 信息，然后点击打包按钮，即可发现 Gerapy 会提示打包成功，同时在左侧显示打包的结果和打包名称：

打包成功之后，我们便可以进行部署了，我们可以选择需要部署的主机，点击后方的部署按钮进行部署，同时也可以批量选择主机进行部署，示例如下：

可以发现此方法相比 Scrapyd-Client 的命令行式部署，简直不能方便更多。

监控任务

部署完毕之后就可以回到主机管理页面进行任务调度了，任选一台主机，点击调度按钮即可进入任务管理页面，此页面可以查看当前 Scrapyd 服务的所有项目、所有爬虫及运行状态：

我们可以通过点击新任务、停止等按钮来实现任务的启动和停止等操作，同时也可以通过展开任务条目查看日志详情：

另外我们还可以随时点击停止按钮来取消 Scrapy 任务的运行。

这样我们就可以在此页面方便地管理每个 Scrapyd 服务上的 每个 Scrapy 项目的运行了。

项目编辑

同时 Gerapy 还支持项目编辑功能，有了它我们不再需要 IDE 即可完成项目的编写，我们点击项目的编辑按钮即可进入到编辑页面，如图所示：

这样即使 Gerapy 部署在远程的服务器上，我们不方便用 IDE 打开，也不喜欢用 Vim 等编辑软件，我们可以借助于本功能方便地完成代码的编写。

代码生成

上述的项目主要针对的是我们已经写好的 Scrapy 项目，我们可以借助于 Gerapy 方便地完成编辑、部署、控制、监测等功能，而且这些项目的一些逻辑、配置都是已经写死在代码里面的，如果要修改的话，需要直接修改代码，即这些项目都是不可配置的。

在 Scrapy 中，其实提供了一个可配置化的爬虫 CrawlSpider，它可以利用一些规则来完成爬取规则和解析规则的配置，这样可配置化程度就非常高，这样我们只需要维护爬取规则、提取逻辑就可以了。如果要新增一个爬虫，我们只需要写好对应的规则即可，这类爬虫就叫做可配置化爬虫。

Gerapy 可以做到：我们写好爬虫规则，它帮我们自动生成 Scrapy 项目代码。

我们可以点击项目页面的右上角的创建按钮，增加一个可配置化爬虫，接着我们便可以在此处添加提取实体、爬取规则、抽取规则了，例如这里的解析器，我们可以配置解析成为哪个实体，每个字段使用怎样的解析方式，如 XPath 或 CSS 解析器、直接获取属性、直接添加值等多重方式，另外还可以指定处理器进行数据清洗，或直接指定正则表达式进行解析等等，通过这些流程我们可以做到任何字段的解析。

再比如爬取规则，我们可以指定从哪个链接开始爬取，允许爬取的域名是什么，该链接提取哪些跟进的链接，用什么解析方法来处理等等配置。通过这些配置，我们可以完成爬取规则的设置。

最后点击生成按钮即可完成代码的生成。

生成的代码示例结果如图所示，可见其结构和 Scrapy 代码是完全一致的。

生成代码之后，我们只需要像上述流程一样，把项目进行部署、启动就好了，不需要我们写任何一行代码，即可完成爬虫的编写、部署、控制、监测。

结语

以上便是 Gerapy 分布式爬虫管理框架的基本用法，如需了解更多，可以访问其 GitHub： https://github.com/Gerapy/Gerapy 。

如果觉得此框架有不足的地方，欢迎提 Issue，也欢迎发 Pull Request 来贡献代码，如果觉得 Gerapy 有所帮助，还望赐予一个 Star！非常感谢！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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