scrapyd

1. 安装服务器： pip install scrapyd 启动： scrapyd 访问：127.0.0.1:6800 2. 安装客户端 pip install scrapyd-client 3. 进入爬虫项目根目录：找到 scrapy.cfg 文件 修改如下 [settings] default = blog.settings [deploy:zwb] url = http://localhost:6800/ project = blog 4. 发布项目 scrapyd-deploy target -p prject 这里target 为你的服务器命令，prject是你项目的名字，发布项目之前我们的scrapyd.cfg必须修改，上面我们已经修改过了， 因此我的命令是：scrapyd-deploy zwb -p blog scrapyd-deploy < target> -p < project> --version < version> 4.2 启动爬虫 curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=blog -d spider=demo 4.3 停止爬虫 curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=blog -d job=demo blog：你爬虫项目的名字

ScrapydManage GitHub地址： https://github.com/kanadeblisst/ScrapydManage 码云： https://gitee.com/kanadeblisst/ScrapydManage scrapyd的Windows管理客户端，软件只是将scrapyd的api集成到exe文件中，软件是由aardio写的，GitHub有源码，可以自行编译，也可以下载GitHub中release已编译的exe文件。 主机管理界面 右键菜单： 添加主机 添加主机顾名思义就是添加scrapyd的api地址，例如127.0.0.1:6800。不理解scrapyd怎么使用的可以参考官方文档： https://scrapyd.readthedocs.io/en/stable/index.html。其实很简单，pip install scrapyd，然后命令行输入scrapyd，或者先在当前目录创建scrapyd.conf，修改一些配置参数然后在输入scrapyd运行。 【参考配置】： [scrapyd] eggs_dir = D:/scrapyd/eggs logs_dir = D:/scrapyd/logs items_dir = D:/scrapyd/items jobs_to_keep = 5 dbs_dir = D:/scrapyd/dbs max

Python爬虫入门教程 82-100 写在前面 编写一个简单的scrapy爬虫 发布scrapy爬虫到scrapyd中 再次查看scrapy.cfg文件，并上传项目到scrapyd上 scrapyd运行你的项目 写在后面 梦想橡皮擦：2020年如果你还在用windows7系统的电脑写程序，那么你会碰到跟我一样的好多问题，幸运的是解决问题的过程是充满快乐的~ 爬虫百例教程导航链接 ： https://blog.csdn.net/hihell/article/details/86106916 写在前面 完成这篇博客之前，你需要再次认识几个新的词语，第一个是 scrapy ，这个比较简单了，爬虫框架，我们可以用它写爬虫，第二个 scrapyd 就是今天标题里面的新单词，它相当于 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4378879/blog/4541889

Ajax爬虫 浏览器中可看到正常显示的数据,但使用requests得到的结果并没有。 这是什么原因呢? requests获取的是原始的HTML文档,而浏览器中的页面是经过JS处理数据后生成的结果。 这些数据的来源有哪些情况呢? Ajax加载、包含在HTML文档中、经过JavaScript和特定算法计算后生成 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)异步的JS和XML。原理是: 利用JS在保证页面 不被刷新、页面链接不改变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术。 Ajax如何分析页面? 拖动刷新的内容由Ajax加载且页面的URL无变化,那么应该到哪里去查看这些Ajax请求呢? 开发者工具(F12)->Network选项卡, 获取页面加载过程中Browser与Server之间请求和响 应。 筛选出所有的Ajax请求。在请求的上方有一层筛选栏,直接点击XHR(Ajax特殊的响应类型) 模拟Ajax请求,提取我们所需要的信息。 打开Ajax的XHR过滤器,然后一直滑动页面以加载新的微博内容。可以看到,会不断有 Ajax请求发出。请求的参数有4个:type、value、containerid和page。 基于Ajax和requests采集器的微博爬虫 import os import requests from colorama import Fore

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

1.新建一个django项目， 2.前端展示一个按钮 <form action="/start/" method="POST"> {% csrf_token %} <input type="submit" value="启动爬虫"> </form> 3.在django项目的根目录创建scrapy项目 4.cmd命令行运行：scrapyd 启动服务 5.将scrapy项目部署到当前工程：scrapyd-deploy 爬虫名称 -p 项目名称 6.views.py # 首页 def index(request): return render(request,'index.html',locals()) def start(request): if request.method == 'POST': # 启动爬虫 url = 'http://localhost:6800/schedule.json' data = {'project': 'ABCkg', 'spider': 'abckg'} print(requests.post(url=url, data=data)) return JsonResponse({'result':'ok'}) 7.在本地6800端口点击jobs当前爬虫项目就在运行了。 8.写一个按钮，点击停止scrapy爬虫 def stop(request): if