# 1.9.2 Scrapyd的安装
## 1.说明
Scrapyd是一个用于布署和运行的Scrapy的工具,可以利用它将写好的Scrapy项目上传到云主机并通过API来控制运行
## 2.相关链接
* 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
* 官方文档:[https://scrapyd.readthedocs.io](https://scrapyd.readthedocs.io/)
## 3.安装
```text
pip install scrapyd
```
## 4.配置
## windows
windows下已经配置好了:
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
安装完毕之后需要新建一个配置文件 /etc/scrapyd/scrapyd.conf,Scrapyd 在运行的时候会读取此配置文件。
因为在 Scrapyd 1.2 版本之后不会自动创建该文件,需要我们自行添加。
执行命令新建文件:
```text
sudo mkdir /etc/scrapyd
sudo vim /etc/scrapyd/scrapyd.conf
```
写入windows下的default\_scrapyd.conf的内容
最后输入:wq退出
配置文件的内容可以参见[官方文档](https://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/config.html#example-configuration-file):在这里的配置文件有所修改,其中之一是 max\_proc\_per\_cpu 官方默认为 4,即一台主机每个 CPU 最多运行 4 个Scrapy Job,另外一个是 bind\_address,默认为本地 127.0.0.1,在此修改为 0.0.0.0,外网可以访问。
## 5. 后台运行 {#4-后台运行}
由于 Scrapyd 是一个纯 Python 项目,在这里可以直接调用 scrapyd 来运行,为了使程序一直在后台运行,Linux 和 Mac 可以使用如下命令:
```text
(scrapyd > /dev/null &)
```
这样 Scrapyd 就会在后台持续运行了,控制台输出直接忽略,当然如果想记录输出日志可以修改输出目标,如:
```text
(scrapyd > ~/scrapyd.log &)
```
则会输出 Scrapyd 运行输出到 ~/scrapyd.log 文件中。
运行之后便可以在浏览器的 6800 访问 WebUI 了,可以简略看到当前 Scrapyd 的运行 Job、Log 等内容
![](https://box.kancloud.cn/512845428a18606ccb1bdbec9739eb0f_1164x691.png)运行 Scrapyd 更佳的方式是使用 Supervisor 守护进程运行,如果感兴趣可以参考:[http://supervisord.org/](http://supervisord.org/)。
## 6. 访问认证 {#5-访问认证}
限制配置完成之后 Scrapyd 和它的接口都是可以公开访问的,如果要想配置访问认证的话可以借助于 Nginx 做反向代理,在这里需要先安装 Nginx 服务器。
在此以 Ubuntu 为例进行说明,安装命令如下:
```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;
}
}
}
```
在这里使用的用户名密码配置放置在 /etc/nginx/conf.d 目录,我们需要使用 htpasswd 命令创建,例如创建一个用户名为 admin 的文件,命令如下:
```text
htpasswd -c .htpasswd admin
```
接下就会提示我们输入密码,输入两次之后,就会生成密码文件,查看一下内容:
```text
cat .htpasswd
admin:5ZBxQr0rCqwbc
```
配置完成之后我们重启一下 Nginx 服务,运行如下命令:
```text
sudo nginx -s reload
```
这样就成功配置了 Scrapyd 的访问认证了。
- 介绍
- 1.开发环境配置
- 1.1 python3的安装
- 1.1.1 windows下的安装
- 1.1.2 Linux下的安装
- 1.1.3 Mac下的安装
- 1.2 请求库的安装
- 1.2.1 requests的安装
- 1.2.2 selenium的安装
- 1.2.3 ChromeDriver的安装
- 1.2.4 GeckoDriver 的安装
- 1.2.5 PhantomJS的安装
- 1.2.6 aiohttp的安装
- 1.3 解析库的安装
- 1.3.1 lxml的安装
- 1.3.2 Beautiful Soup的安装
- 1.3.3 pyquery的安装
- 1.3.4 tesserocr的安装
- 1.4 数据库的安装
- 1.4.1 MySQL的安装
- 1.4.2 MongoDB的安装
- 1.4.3 Redis的安装
- 1.5 存储库的安装
- 1.5.1 PyMySQL的安装
- 1.5.2 PyMongo的安装
- 1.5.3 redis-py的安装
- 1.5.4 RedisDump的安装
- 1.6 Web库的安装
- 1.6.1 Flask的安装
- 1.6.2 Tornado的安装
- 1.7 App爬取相关库的安装
- 1.7.1 Charles的安装
- 1.7.2 mitmproxy的安装
- 1.7.3 Appium的安装
- 1.8 爬虫框架的安装
- 1.8.1 pyspider的安装
- 1.8.2 Scrapy的安装
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安装
- 1.8.4 ScrapyRedis的安装
- 1.9 布署相关库的安装
- 1.9.1 Docker的安装
- 1.9.2 Scrapyd的安装
- 1.9.3 ScrapydClient的安装
- 1.9.4 ScrapydAPI的安装
- 1.9.5 Scrapyrt的安装
- 1.9.6-Gerapy的安装
- 2.爬虫基础
- 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请求过程
- 2.1.5 请求
- 2.1.6 响应
- 2.2 网页基础
- 2.2.1网页的组成
- 2.2.2 网页的结构
- 2.2.3 节点树及节点间的关系
- 2.2.4 选择器
- 2.3 爬虫的基本原理
- 2.3.1 爬虫概述
- 2.3.2 能抓怎样的数据
- 2.3.3 javascript渲染的页面
- 2.4 会话和Cookies
- 2.4.1 静态网页和动态网页
- 2.4.2 无状态HTTP
- 2.4.3 常见误区
- 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 爬虫代理
- 2.5.4 代理分类
- 2.5.5 常见代理设置
- 3.基本库使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 发送请求
- 3.1.2 处理异常
- 3.1.3 解析链接
- 3.1.4 分析Robots协议
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高级用法
- 3.3 正则表达式
- 3.4 抓取猫眼电影排行
- 4.解析库的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.数据存储
- 5.1 文件存储
- 5.1.1 TXT 文件存储
- 5.1.2 JSON文件存储
- 5.1.3 CSV文件存储
- 5.2 关系型数据库存储
- 5.2.1 MySQL的存储
- 5.3 非关系数据库存储
- 5.3.1 MongoDB存储
- 5.3.2 Redis存储
- 6.Ajax数据爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax结果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日头条街拍美图
- 7.动态渲染页面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash负载均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘宝商品
- 8.验证码的识别
- 8.1 图形验证码的识别
- 8.2 极验滑动验证码的识别
- 8.3 点触验证码的识别
- 8.4微博宫格验证码的识别
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的设置
- 9.2 代理池的维护
- 9.3 付费代理的使用
- 9.4 ADSL拨号代理
- 9.5 使用代理爬取微信公总号文章
- 10.模拟登录
- 10.1 模拟登陆并爬去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电子书信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京东商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介绍
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法详解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介绍
- 13.2 入门
- 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对接Selenium
- 13.9 Scrapy对接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬虫
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy对接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬虫
- 14.1 分布式爬虫原理
- 14.2 Scrapy-Redis源码解析
- 14.3 Scrapy分布式实现
- 14.4 Bloom Filter的对接
- 15.分布式爬虫的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd对接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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