标签：数据 png 基于 固定 包含 学习 target 其他 redis安装
首先介绍一下这个标题吧~
1. Scrapy：是一个基于Twisted的异步IO框架，有了这个框架，我们就不需要等待当前URL抓取完毕之后在进行下一个URL的抓取，抓取效率可以提高很多。
2. Scrapy-redis：虽然Scrapy框架是异步加多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限的，Scrapy-redis库为我们提供了Scrapy分布式的队列，调度器，去重等等功能，有了它，我们就可以将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，抓取的效率又提高了。
3. Scrapyd：分布式爬虫完成之后，接下来就是代码部署，如果我们有很多主机，那就要逐个登录服务器进行部署，万一代码有所改动..........可以想象，这个过程是多么繁琐。Scrapyd是专门用来进行分布式部署的工具，它提供HTTP接口来帮助我们部署，启动，停止，删除爬虫程序，利用它我们可以很方便的完成Scrapy爬虫项目的部署。
4. Gerapy：是一个基于Scrapyd，Scrapyd API，Django，Vue.js搭建的分布式爬虫管理框架。简单点说，就是用上述的Scrapyd工具是在命令行进行操作，而Gerapy将命令行和图形界面进行了对接，我们只需要点击按钮就可完成部署，启动，停止，删除的操作。
项目的结构如下：（这个项目里包含了多个spider，接下来，就以我圈出来的为例讲解）
因为我这个需要用到固定的代理，在这个讲一下代理如何使用：
代理在middlewares.py这个模块中的process_request方法中进行配置（如果想知道为什么在这里配置，可以去google一下scrapy框架爬虫的整体结构流程），如下：
然后在settings.py中指定具体的代理是什么：如 PROXY_URL=‘http://10.10.10.10:8080‘
如果要设置动态代理，参考这里：https://github.com/Damon-zln/ProxyPool
1. 首先，确认Scrapy-redis库已经安装~
未安装，可以 pip install scrapy-redis 进行安装。
2. 搭建Redis服务器，如果未安装redis数据库的，请自行google~
Redis安装完成后，就可以远程连接了，如果不能，可能是服务器上没有开放端口（redis默认端口6379）
记录服务器的IP，端口（默认是6379），密码为foobared，供后面分布式爬虫使用。
3. 配置Scrapy-redis（只需要修改settings.py文件即可）
将调度器的类和去重的类替换为Scrapy-redis提供的类，在settings.py中配置如下：
SCHEDULER = ‘scrapy_redis.scheduler.Scheduler‘
DUPEFILTER_CLASS = ‘scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter‘
Redis连接配置：
REDIS_URL = ‘redis://[:password]@host:port/db‘
其他的都使用默认配置（如：调度对列，持久化，重爬，管道）
5. 配置存储目标：
搭建一个MongoDB服务，将多台主机的数据都存在同一个MongoDB数据库中
配置如下：
MONGO_URI = ‘host‘
MONGO_DB = ‘webscrape‘
所有配置截图如下：
1. 安装：pip install scrapyd
2. 配置：安装完毕后，需要新建一个配置文件/etc/scrapyd/scrapyd.conf，scrapyd在运行时会读取此配置文件。
在Scrapyd1.2版本后，不会自动创建该文件，需要我们自行添加。
首先，执行如下命令新建文件：
sudo mkdir /etc/scrapyd
sudo vi /etc/scrapyd/scrapyd.conf
接着写入如下内容：
[scrapyd]
eggs_dir = eggs
logs_dir = logs
items_dir =
jobs_to_keep = 5
dbs_dir = dbs
max_proc = 0
max_proc_per_cpu = 10
finished_to_keep = 100
poll_interval = 5.0
bind_address = 0.0.0.0
http_port = 6800
debug = off
runner = scrapyd.runner
application = scrapyd.app.application
launcher = scrapyd.launcher.Launcher
webroot = scrapyd.website.Root
[services]
schedule.json = scrapyd.webservice.Schedule
cancel.json = scrapyd.webservice.Cancel
addversion.json = scrapyd.webservice.AddVersion
listprojects.json = scrapyd.webservice.ListProjects
listversions.json = scrapyd.webservice.ListVersions
listspiders.json = scrapyd.webservice.ListSpiders
delproject.json = scrapyd.webservice.DeleteProject
delversion.json = scrapyd.webservice.DeleteVersion
listjobs.json = scrapyd.webservice.ListJobs
daemonstatus.json = scrapyd.webservice.DaemonStatus
配置文件内容参见官方文档：https://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/config.html#example-configuration-file
这里的配置文件有所修改：max_proc_per_cpu官方默认是4，即一台主机每个CPU最多运行4个Scrapy任务，在此提高为10，另外，bind_address，默认为本地127.0.0.1，在此修改为0.0.0.0,这样外网可以访问。
3. 后台运行scrapyd：
scrapyd > /dev/null &
运行之后，便可在浏览器的6800端口访问WEB UI了，如下：
1. 安装：pip install gerapy
2. 使用说明：
利用gerapy命令创建一个项目：
gerapy init
在当前目录下生成一个gerapy文件夹，进入gerapy文件夹，会发现一个空的projects文件夹，后面后用到。
初始化：
gerapy migrate
这样会生成一个SQLite数据库，用于保存各个主机的配置信息等。
启动Gerapy服务：
gerapy runserver host:port (默认是端口8000)
这样，我们就可以通过http://host:8000进入Gerapy管理页面。
在主机管理中添加scrapyd运行的地址和端口，如下：
在projects文件夹中，放入你的Scrapy项目：
可以点击上图中的编辑，在线编辑项目，如果项目没有问题，可以点击部署进行打包和部署，在部署之前要打包项目（打包成一个egg文件），可以部署到多台主机。
部署完毕后，可以回到主机管理页面进行任务调度。点击调度即可进入任务管理页面，可以查看当前主机所有任务的运行状态：
通过点击运行，停止按钮来实现任务的启动和停止，同时可以展开任务条目查看日志详情。
下面是抓取的数据存入MongoDB数据库：
Scrapy+Scrapy-redis+Scrapyd+Gerapy 分布式爬虫框架整合
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原文地址：https://www.cnblogs.com/dazhan/p/9605449.html
