Gerapy的简单使用

 

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。

 

Gerapy的操作

本次操作是基于，

1.开启Gerapy 服务，前提是已经安装好了，Gerapy ,安装方法见：

 

 2. 远程的scrapyd 需要开启了服务

主机管理

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

 

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。

如果显示不正常或者错误

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 。

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 jd，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：

 填写描述：

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：

上面部署失败的原因，可能是 scrapy 京东项目文件夹中的配置文件没有，绑定该远程服务器，

 

 

下面是网上的部署成功的案例：

 

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。

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来源： https://www.cnblogs.com/andy0816/p/15245216.html