Scrapyd部署爬虫项目
GitHub：https://github.com/scrapy/scrapyd
API 文档：http://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/api.html
1、新建虚拟环境(方便管理)，并在虚拟环境中安装scrapy项目需要使用到的包。
创建虚拟环境：
python3 -m venv scrapySpider
查找：which python
激活虚拟环境：
source scrapySpider/bin/activate
删除虚拟环境： rm -rf venv
2、安装scrapyd模块，scrapyd模块是专门用于部署scrapy项目的，可以部署和管理scrapy项目。
pip install scrapyd
3、输入scrapyd启动scrapyd服务、浏览器输入127.0.0.1:6800 即可查看。
远程连接需要修改
所以这个时候就要改一下scrapyd配置*\Lib\site-packages\scrapyd中的default_scrapyd.conf：
将bind_address = 127.0.0.1改为bind_address = 0.0.0.0
4、如果连接成功先关闭服务，可以看到此时虚拟环境中多出了一个dbs文件夹，是用来存放爬虫项目的数据文件。
5、安装scrapyd-client模块。
Scrapyd-Client：GitHub：https://github.com/scrapy/scrapyd-client
scrapyd-client模块是专门打包scrapy爬虫项目到scrapyd服务中的，
进入虚拟环境，执行命令pip install scrapyd-client，
安装完成后，在虚拟环境的scripts中会出现scrapyd-deploy无后缀文件，这个scrapyd-deploy无后缀文件是启动文件。
6、进入虚拟环境，进入到你的爬虫项目中，进入带有scrapy.cfg文件的目录，执行scrapyd-deploy，测试scrapyd-deploy是否可以运行，如果出现以下则正常
7、打开爬虫项目中的scrapy.cfg文件，这个文件就是给scrapyd-deploy使用的，将url这行代码解掉注释，并且设置你的部署名称。
8、再次执行scrapyd-deploy -l 启动服务，可以看到设置的名称.
9、开始打包前，执行一个命令：scrapy list ，这个命令执行成功说明可以打包了，如果没执行成功说明还有工作没完成。
10、执行打包命令： scrapyd-deploy 部署名称 -p 项目名称
如：scrapyd-deploy bk -p baike
不用管，多提交几次，直到你的egg文件夹中有项目即可
11、部署scrapy
curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=项目名称 -d spider=爬虫名称
如：
curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=baike -d spider=mybaike
可以去网页中127.0.0.1::6800查看爬虫运行状态
12、停止爬虫
curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=项目名称 -d job=运行ID
13、删除scrapy项目
注意：一般删除scrapy项目，需要先执行命令停止项目下已在远行的爬虫
curl http://localhost:6800/delproject.json -d project=scrapy项目名称
14、查看有多少个scrapy项目在api中
curl http://localhost:6800/listprojects.json
15、查看指定的scrapy项目中有多少个爬虫
curl http://localhost:6800/listspiders.json?project=项目名称
16、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://localhost:6800')
scrapyd.list_jobs('project_name')
返回结果：
{
'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'
}
]
}分布式爬虫管理框架Gerapy
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
gerapy runserver 0.0.0.0:8000 【如果你是在本地，执行 gerapy runserver即可，如果你是在远程上，你就要改成前面这样来执行】
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，IP，端口为scrapyd端口，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。
如果你没有修改配置，应该这里会打不开，clients那里配置的时候，也应该会显示为error，就像这样：
所以这个时候就要改一下scrapyd配置*\Lib\site-packages\scrapyd中的default_scrapyd.conf：
将bind_address = 127.0.0.1改为bind_address = 0.0.0.0
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 baike，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。
