Crawlab v0.5.x 使用教程(Python)

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简介

  • Crawlab是基于Golang的分布式爬虫管理平台，支持多种编程语言以及多种爬虫框架。
  • 本教程是针对Python用户来写的一份Crawlab简单上手指南！
  • 另外附上 宝塔下安装 Crawlab 教程，有需要的可以看一看！
  • 如果还有什么不懂得也可以参考Crawlab官网文档！

通用 Python 爬虫脚本

通用Python爬虫脚本(单文件)的使用教程

  1. 添加代码

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    # 引入保存结果方法
    from crawlab import save_item

    # 这是一个结果，需要为 dict 类型
    result = {'name': 'crawlab'}

    # 调用保存结果方法
    save_item(result)

    将以上代码加入到您爬虫中的结果保存部分。

  2. 添加依赖文件

    • 如果您脚本中用到了Crawlab默认没有安装的依赖包，你需要手动新建依赖文件 requirements.txt，如果您不需要另外的依赖，则不用新建 requirements.txt 文件
    • 将您项目运行时必须的且 Crawlab 默认没有安装的依赖包添加到 requirements.txt 中，如：jsonpath==0.82
    • ⚠️注意：依赖包必须指定版本，否则无法安装
    • Crawlab 会自动扫描代码目录，如果存在 requirements.txt，就会自动执行对应的安装程序，将指定的依赖安装到 Crawlab 节点上
    • Crawlab默认安装的依赖项
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      attrs
      automat
      beautifulsoup4
      bs4
      certifi
      cffi
      chardet
      click
      constantly
      crawlab-sdk
      cryptography
      cssselect
      elasticsearch
      hyperlink
      idna
      incremental
      itemadapter
      itemloaders
      jmespath
      kafka-python
      lxml
      parsel
      pathspec
      prettytable
      protego
      psycopg2-binary
      pyasn1
      pyasn1-modules
      pycparser
      pydispatcher
      pyhamcrest
      pymongo
      pymysql
      pyopenssl
      queuelib
      requests
      scrapy
      scrapy-splash
      service-identity
      six
      soupsieve
      twisted
      urllib3
      w3lib
      zope.interface

  3. 打包为 Zip 文件

    • 在通过Web界面上传之前，需要将爬虫项目文件打包成 zip 格式
    • ⚠️注意：如果您在上一步新建了依赖文件 requirements.txt，打包的时候需要将其一起打包

  4. 上传爬虫文件

    • 首先，您需要导航到爬虫列表页，然后点击【添加爬虫】
    • 选择【自定义爬虫】(默认)，将出现以下界面
    • 输入相应的参数：【爬虫名称】、【显示名称】、【项目】(如果没有项目可留空)、【执行命令】和【结果】
    • 它们的定义如下：
      • 爬虫名称：爬虫的唯一识别名称，将会在爬虫根目录中创建一个该名称的文件目录，因此建议为没有空格和特殊符号的 小写英文，可以带 下划线
      • 显示名称：爬虫显示在前端的名称，可以为任何字符串(如：中文等)
      • 项目：爬虫所属的项目，没有所属项目可以留空
      • 执行命令：爬虫将在 shell 中执行的命令，最终被执行的命令将为 执行命令 和 参数 的组合
      • 结果：【结果集】的意思，爬虫抓取结果储存在 MongoDB 数据库里的集合（Collection），类似于 SQL 数据库中的表（Table）

  5. 运行爬虫文件

    • 上传完爬虫文件后，会跳转到爬虫详情页，在这里你可以修改该爬虫文件的一些详细信息，如：项目、备注等等
    • 修改完后，点击【保存】，最后点击【运行】，即可运行项目，开始抓取数据

  6. 查看结果集

    • 在爬虫列表页点击运行过的爬虫名称，进入【爬虫详情页】
    • 在【爬虫详情页】点击【创建时间】，进入【任务详情页】
    • 在【任务详情页】查看运行【结果】，同时还可以查看【日志】和【概览】
    • 你也可以使用Robo 3T等工具连接数据库，查看数据集

Scrapy 爬虫

  1. 修改配置文件

    • 在 settings.py 中找到 ITEM_PIPELINES（dict 类型的变量），在其中添加如下内容
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      ITEM_PIPELINES = {
          'crawlab.pipelines.CrawlabMongoPipeline': 888,
      }

  2. 添加依赖文件

    • 如果您的Scrapy爬虫项目中用到了 Crawlab 默认没有安装的依赖包，你需要手动在Scrapy项目目录中新建依赖文件 requirements.txt，如果您不需要另外的依赖，则不用新建 requirements.txt 文件
    • 将您项目运行时必须的且 Crawlab 默认没有安装依包添加到 requirements.txt 中，如：jsonpath==0.82

  3. 打包为 Zip 文件

    • 在通过Web界面上传之前，需要将爬虫项目文件打包成zip格式
    • ⚠️注意：您需要在爬虫项目根目录下打包，意思是您需要进入到项目的第一层，将所有文件和文件夹打包成 zip 文件。

  4. 上传爬虫文件

    • 上传步骤同上，只需要在创建爬虫或修改爬虫时开启是否为 Scrapy，如图
    • ⚠️注意：在开启这个选项前，请保证您的爬虫项目为一个 Scrapy 爬虫，最好的检测方式，就是检查您爬虫项目的根目录下是否有 scrapy.cfg 文件。如果您的爬虫项目根目录没有 scrapy.cfg 文件，请尝试用 CLI 工具 上传您的 Scrapy 爬虫

  5. 设置Scrapy

    • 如果上传成功，您将看到爬虫详情里有 Scrapy 设置 标签，点开标签您能看到如下界面

    • 设置

      • 第一个默认标签是【设置】，这是 Scrapy 爬虫的设置界面，也就是配置 settings.py 的地方。Crawlab 会将您 Scrapy 爬虫项目中的 settings.py 中的变量读取并显示出来。在这里，您可以添加、删除修改任何 settings.py 中的变量。在修改变量时，别忘记确定 变量类型。
      • 点击【保存】按钮后，您的设置就保存在 settings.py 里去了，您可以到【文件】标签中检查 settings.py 是否生效。

    • 爬虫

      • 第二个标签是【爬虫】，这是在 spiders 文件夹里定义的爬虫，是继承了 scrapy.Spider 的类。
      • 您可以点击【添加爬虫】来创建一个新的 Scrapy 爬虫，这相当于是执行了 scrapy genspider 的操作。
      • 同时，如果您点击 Scrapy 爬虫列表中的一个爬虫，可以自动跳转到对应的爬虫文件。

    • Items

      • 第三个标签是【Items】，这里是定义爬虫抓取项的地方，会将 items.py 中的继承了 scrapy.Item 的类以及其字段列表读取并展现出来，如下图。
      • 在这里，您可以添加、删除以及修改 Item 的字段。
      • 点击【保存】按钮操作成功后，您将看到所修改的 Item 并且字段已经在 items.py 中生效了。

    • Pipelines

      • 第四个标签是【Pipelines】，在这里您可以看到 Pipeline 的列表，点击之后跳转到 pipelines.py 文件。

  6. 运行爬虫文件

    • 运行爬虫文件步骤同上

  7. 查看结果集

    • 查看结果集步骤同上
本文结束 感谢您的阅读
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