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Python3网络爬虫实战-13、部署相

2023-01-31 07:58

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在将 Scrapy 代码部署到远程 Scrapyd 的时候,其第一步就是要将代码打包为 Egg 文件,其次需要将 Egg 文件上传到远程主机,这个过程如果我们用程序来实现是完全可以的,但是我们并不需要做这些工作,因为 ScrapydClient 已经为我们实现了这些功能。
下面我们就来过一下 ScrapydClient 的安装过程。

1. 相关链接

2. Pip安装

推荐使用 Pip 安装,命令如下:

pip3 install scrapyd-client

3. 验证安装

安装成功后会有一个可用命令,叫做 scrapyd-deploy,即部署命令。
我们可以输入如下测试命令测试 ScrapydClient 是否安装成功:

scrapyd-deploy -h

如果出现如图 1-87 类似输出则证明 ScrapydClient 已经成功安装:
Python3网络爬虫实战-13、部署相关库ScrapydClient、ScrapydAPI

图 1-87 运行结果
在后文我们会详细了解它的用法。

安装好了 Scrapyd 之后,我们可以直接请求它提供的 API 即可获取当前主机的 Scrapy 任务运行状况。

如某台主机的 IP 为 192.168.1.1,则可以直接运行如下命令获取当前主机的所有 Scrapy 项目:

curl http://localhost:6800/listprojects.json
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包,PDF,学习视频,这里是Python学习者的聚集地,零基础,进阶,都欢迎

运行结果:

{"status": "ok", "projects": ["myproject", "otherproject"]}

返回结果是 Json 字符串,通过解析这个字符串我们便可以得到当前主机所有项目。

但是用这种方式来获取任务状态还是有点繁琐,所以 ScrapydAPI 就为它做了一层封装,下面我们来看下它的安装方式。

1. 相关链接

2. Pip安装

推荐使用 Pip 安装,命令如下:

pip install python-scrapyd-api

3. 验证安装

安装完成之后便可以使用 Python 来获取主机状态了,所以如上的操作便可以用 Python 代码实现:

from scrapyd_api import ScrapydAPI
scrapyd = ScrapydAPI('http://localhost:6800')
print(scrapyd.list_projects())

运行结果:

["myproject", "otherproject"]
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包,PDF,学习视频,这里是Python学习者的聚集地,零基础,进阶,都欢迎

这样我们便可以用 Python 直接来获取各个主机上 Scrapy 任务的运行状态了。

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