# 1.9.2 Scrapyd的安裝
## 1.說明
Scrapyd是一個用于布署和運行的Scrapy的工具,可以利用它將寫好的Scrapy項目上傳到云主機并通過API來控制運行
## 2.相關鏈接
* GitHub:[https://github.com/scrapy/scrapyd](https://github.com/scrapy/scrapyd)
* PyPi:[https://pypi.python.org/pypi/scrapyd](https://pypi.python.org/pypi/scrapyd)0
* 官方文檔:[https://scrapyd.readthedocs.io](https://scrapyd.readthedocs.io/)
## 3.安裝
```text
pip install scrapyd
```
## 4.配置
## windows
windows下已經配置好了:
如:E:\Python36\Lib\site-packages\scrapyd\default\_scrapyd.conf
```text
[scrapyd]
eggs_dir = eggs
logs_dir = logs
items_dir =
jobs_to_keep = 5
dbs_dir = dbs
max_proc = 0
max_proc_per_cpu = 4
finished_to_keep = 100
poll_interval = 5.0
bind_address = 127.0.0.1
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
```
## Linux
安裝完畢之后需要新建一個配置文件 /etc/scrapyd/scrapyd.conf,Scrapyd 在運行的時候會讀取此配置文件。
因為在 Scrapyd 1.2 版本之后不會自動創建該文件,需要我們自行添加。
執行命令新建文件:
```text
sudo mkdir /etc/scrapyd
sudo vim /etc/scrapyd/scrapyd.conf
```
寫入windows下的default\_scrapyd.conf的內容
最后輸入:wq退出
配置文件的內容可以參見[官方文檔](https://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/config.html#example-configuration-file):在這里的配置文件有所修改,其中之一是 max\_proc\_per\_cpu 官方默認為 4,即一臺主機每個 CPU 最多運行 4 個Scrapy Job,另外一個是 bind\_address,默認為本地 127.0.0.1,在此修改為 0.0.0.0,外網可以訪問。
## 5. 后臺運行 {#4-后臺運行}
由于 Scrapyd 是一個純 Python 項目,在這里可以直接調用 scrapyd 來運行,為了使程序一直在后臺運行,Linux 和 Mac 可以使用如下命令:
```text
(scrapyd > /dev/null &)
```
這樣 Scrapyd 就會在后臺持續運行了,控制臺輸出直接忽略,當然如果想記錄輸出日志可以修改輸出目標,如:
```text
(scrapyd > ~/scrapyd.log &)
```
則會輸出 Scrapyd 運行輸出到 ~/scrapyd.log 文件中。
運行之后便可以在瀏覽器的 6800 訪問 WebUI 了,可以簡略看到當前 Scrapyd 的運行 Job、Log 等內容
運行 Scrapyd 更佳的方式是使用 Supervisor 守護進程運行,如果感興趣可以參考:[http://supervisord.org/](http://supervisord.org/)。
## 6. 訪問認證 {#5-訪問認證}
限制配置完成之后 Scrapyd 和它的接口都是可以公開訪問的,如果要想配置訪問認證的話可以借助于 Nginx 做反向代理,在這里需要先安裝 Nginx 服務器。
在此以 Ubuntu 為例進行說明,安裝命令如下:
```text
sudo apt-get install nginx
```
然后修改 Nginx 的配置文件 nginx.conf,增加如下配置:
```text
http {
server {
listen 6801;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:6800/;
auth_basic "Restricted";
auth_basic_user_file /etc/nginx/conf.d/.htpasswd;
}
}
}
```
在這里使用的用戶名密碼配置放置在 /etc/nginx/conf.d 目錄,我們需要使用 htpasswd 命令創建,例如創建一個用戶名為 admin 的文件,命令如下:
```text
htpasswd -c .htpasswd admin
```
接下就會提示我們輸入密碼,輸入兩次之后,就會生成密碼文件,查看一下內容:
```text
cat .htpasswd
admin:5ZBxQr0rCqwbc
```
配置完成之后我們重啟一下 Nginx 服務,運行如下命令:
```text
sudo nginx -s reload
```
這樣就成功配置了 Scrapyd 的訪問認證了。
- 介紹
- 1.開發環境配置
- 1.1 python3的安裝
- 1.1.1 windows下的安裝
- 1.1.2 Linux下的安裝
- 1.1.3 Mac下的安裝
- 1.2 請求庫的安裝
- 1.2.1 requests的安裝
- 1.2.2 selenium的安裝
- 1.2.3 ChromeDriver的安裝
- 1.2.4 GeckoDriver 的安裝
- 1.2.5 PhantomJS的安裝
- 1.2.6 aiohttp的安裝
- 1.3 解析庫的安裝
- 1.3.1 lxml的安裝
- 1.3.2 Beautiful Soup的安裝
- 1.3.3 pyquery的安裝
- 1.3.4 tesserocr的安裝
- 1.4 數據庫的安裝
- 1.4.1 MySQL的安裝
- 1.4.2 MongoDB的安裝
- 1.4.3 Redis的安裝
- 1.5 存儲庫的安裝
- 1.5.1 PyMySQL的安裝
- 1.5.2 PyMongo的安裝
- 1.5.3 redis-py的安裝
- 1.5.4 RedisDump的安裝
- 1.6 Web庫的安裝
- 1.6.1 Flask的安裝
- 1.6.2 Tornado的安裝
- 1.7 App爬取相關庫的安裝
- 1.7.1 Charles的安裝
- 1.7.2 mitmproxy的安裝
- 1.7.3 Appium的安裝
- 1.8 爬蟲框架的安裝
- 1.8.1 pyspider的安裝
- 1.8.2 Scrapy的安裝
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安裝
- 1.8.4 ScrapyRedis的安裝
- 1.9 布署相關庫的安裝
- 1.9.1 Docker的安裝
- 1.9.2 Scrapyd的安裝
- 1.9.3 ScrapydClient的安裝
- 1.9.4 ScrapydAPI的安裝
- 1.9.5 Scrapyrt的安裝
- 1.9.6-Gerapy的安裝
- 2.爬蟲基礎
- 2.1 HTTP 基本原理
- 2.1.1 URI和URL
- 2.1.2 超文本
- 2.1.3 HTTP和HTTPS
- 2.1.4 HTTP請求過程
- 2.1.5 請求
- 2.1.6 響應
- 2.2 網頁基礎
- 2.2.1網頁的組成
- 2.2.2 網頁的結構
- 2.2.3 節點樹及節點間的關系
- 2.2.4 選擇器
- 2.3 爬蟲的基本原理
- 2.3.1 爬蟲概述
- 2.3.2 能抓怎樣的數據
- 2.3.3 javascript渲染的頁面
- 2.4 會話和Cookies
- 2.4.1 靜態網頁和動態網頁
- 2.4.2 無狀態HTTP
- 2.4.3 常見誤區
- 2.5 代理的基本原理
- 2.5.1 基本原理
- 2.5.2 代理的作用
- 2.5.3 爬蟲代理
- 2.5.4 代理分類
- 2.5.5 常見代理設置
- 3.基本庫使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 發送請求
- 3.1.2 處理異常
- 3.1.3 解析鏈接
- 3.1.4 分析Robots協議
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高級用法
- 3.3 正則表達式
- 3.4 抓取貓眼電影排行
- 4.解析庫的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.數據存儲
- 5.1 文件存儲
- 5.1.1 TXT 文件存儲
- 5.1.2 JSON文件存儲
- 5.1.3 CSV文件存儲
- 5.2 關系型數據庫存儲
- 5.2.1 MySQL的存儲
- 5.3 非關系數據庫存儲
- 5.3.1 MongoDB存儲
- 5.3.2 Redis存儲
- 6.Ajax數據爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax結果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日頭條街拍美圖
- 7.動態渲染頁面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash負載均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘寶商品
- 8.驗證碼的識別
- 8.1 圖形驗證碼的識別
- 8.2 極驗滑動驗證碼的識別
- 8.3 點觸驗證碼的識別
- 8.4微博宮格驗證碼的識別
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的設置
- 9.2 代理池的維護
- 9.3 付費代理的使用
- 9.4 ADSL撥號代理
- 9.5 使用代理爬取微信公總號文章
- 10.模擬登錄
- 10.1 模擬登陸并爬去GitHub
- 10.2 Cookies池的搭建
- 11.App的爬取
- 11.1 Charles的使用
- 11.2 mitmproxy的使用
- 11.3 mitmdump“得到”App電子書信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京東商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介紹
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法詳解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介紹
- 13.2 入門
- 13.3 selector的用法
- 13.4 spider的用法
- 13.5 Downloader Middleware的用法
- 13.6 Spider Middleware的用法
- 13.7 Item Pipeline的用法
- 13.8 Scrapy對接Selenium
- 13.9 Scrapy對接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬蟲
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy對接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬蟲
- 14.1 分布式爬蟲原理
- 14.2 Scrapy-Redis源碼解析
- 14.3 Scrapy分布式實現
- 14.4 Bloom Filter的對接
- 15.分布式爬蟲的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd對接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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