当前位置: 首页 > news >正文

Feapder 爬虫集群部署指南

🧩 Feapder 应用场景和原理

Feapder 是一个高度模块化的 Python 爬虫框架,特别适用于需要高并发和大规模数据采集的场景。它支持异步爬取、分布式爬虫、任务调度、以及多种存储方案的集成,设计目的是为了提供高效、灵活的数据采集解决方案。Feapder 的核心原理基于事件驱动的异步编程模型,通过事件循环实现高效的任务调度和并发处理。该框架能够根据任务的优先级动态调整任务的执行,确保资源的高效利用。

Feapder 的工作流程大致包括以下几个步骤:

  1. 任务调度:任务调度系统负责将爬取任务分发到各个工作节点。调度系统会根据任务的复杂程度、优先级等因素来决定任务的执行顺序。
  2. 任务执行:任务在工作节点上并发执行。Feapder 使用异步 IO 模型来处理网络请求,从而实现高并发的任务执行。
  3. 结果处理:爬取到的数据会被存储到指定的数据库或文件中,Feapder 支持多种存储后端,包括 MySQL、MongoDB 和文件系统等。

Feapder 的设计理念包括:

  • 高并发:通过异步编程和事件驱动模型,Feapder 能够同时处理大量的网络请求,提高数据采集的效率。
  • 灵活性:Feapder 支持多种数据存储方式和任务调度策略,可以根据不同的需求进行配置和扩展。
  • 可靠性:框架内置了任务重试机制和异常处理机制,能够处理网络波动和任务失败的问题。

总之,Feapder 通过高效的任务调度和并发处理机制,能够满足大规模数据采集的需求,并提供了灵活的配置选项来适应不同的使用场景。

🐳 Feapder 镜像拉取

在 Docker 环境中部署 Feapder 可以显著简化环境配置和管理的复杂度。Feapder 提供了预构建的 Docker 镜像,包含了 Feapder 及其所有依赖项。这使得部署过程变得更加便捷和高效。为了在 Docker 中使用 Feapder,需要首先拉取 Feapder 的 Docker 镜像。以下命令可以从 Docker Hub 拉取最新的 Feapder 镜像:

docker pull feapder/feapder:latest

这条命令会从 Docker Hub 下载 Feapder 的最新版本镜像。下载完成后,可以使用该镜像创建 Docker 容器,并在容器中进行 Feapder 的配置和任务管理。拉取镜像的速度取决于网络连接以及 Docker Hub 的服务器响应时间,通常在几分钟内完成。

在拉取镜像之后,可以使用以下命令来检查本地镜像是否成功下载:

docker images

这个命令会列出所有本地存在的 Docker 镜像,包括刚刚下载的 Feapder 镜像。确认镜像存在后,可以基于该镜像创建容器,并进行进一步的配置和管理操作。镜像的使用大大简化了环境配置过程,确保了 Feapder 的运行环境一致性。

🏗️ Docker 部署 Feapder 环境

在 Docker 中部署 Feapder 环境的过程包括创建 Docker 容器、配置环境、以及运行 Feapder 服务。以下是一个示例 Dockerfile,用于构建自定义的 Feapder 环境:

# 使用 Feapder 的基础镜像
FROM feapder/feapder:latest# 设置工作目录
WORKDIR /usr/src/app# 复制项目文件到工作目录
COPY . .# 安装项目依赖
RUN pip install -r requirements.txt# 启动 Feapder 服务
CMD ["feapder", "run"]

在这个 Dockerfile 中,首先基于 Feapder 的官方镜像创建新的镜像。接着设置工作目录为 /usr/src/app,并将项目文件复制到该目录。使用 pip 安装项目的 Python 依赖,并通过 CMD 指令启动 Feapder 服务。构建镜像后,可以使用以下命令来创建和运行 Docker 容器:

docker build -t my-feapder-project .
docker run -d --name feapder-container my-feapder-project

这些命令首先构建一个名为 my-feapder-project 的 Docker 镜像,然后启动一个名为 feapder-container 的容器,并在容器中运行 Feapder 服务。这种方式可以确保 Feapder 环境的一致性和可靠性,简化了部署和管理的过程。

🧩 Feapder 部署爬虫脚本

在 Feapder 环境中部署爬虫脚本时,需要编写爬虫脚本并将其放入 Docker 容器中。Feapder 提供了强大的 API 用于定义和管理爬虫任务。以下是一个简单的 Feapder 爬虫脚本示例:

import feapderclass MySpider(feapder.AirSpider):def start_requests(self):urls = ['https://example.com']for url in urls:yield feapder.Request(url, callback=self.parse)def parse(self, response):print(response.text)if __name__ == "__main__":feapder.start_spider(MySpider, "my_project")

在这个示例中,MySpider 继承自 feapder.AirSpider,并实现了 start_requestsparse 方法。start_requests 方法用于生成初始请求,parse 方法处理响应数据并输出结果。通过 feapder.start_spider 启动爬虫,Feapder 会自动管理任务调度和执行。将该脚本复制到 Docker 容器中的指定目录,并通过 Docker 容器的命令行工具运行爬虫:

docker cp my_spider.py feapder-container:/usr/src/app/
docker exec -it feapder-container feapder run my_spider.py

📦 Feapder 部署 Scrapy 项目

Feapder 可以与 Scrapy 项目集成,提供更加灵活和高效的爬虫管理功能。在 Docker 环境中部署 Scrapy 项目,可以通过以下步骤实现:

  1. 复制 Scrapy 项目到 Docker 容器

    将 Scrapy 项目文件复制到 Docker 容器中,使用以下命令:

    docker cp /path/to/scrapy/project feapder-container:/usr/src/app/
    

    这会将本地的 Scrapy 项目文件复制到容器的工作目录。

  2. 运行 Scrapy 爬虫

    在 Docker 容器中运行 Scrapy 爬虫,使用以下命令:

    docker exec -it feapder-container scrapy crawl my_spider
    

    这条命令会启动 Scrapy 爬虫,并利用 Feapder 的任务调度和管理功能来处理爬取任务。Scrapy 爬虫的运行结果会被 Feapder 收集和管理,从而实现高效的数据采集和处理。

🛠️ Feapder 部署本框架项目

对于 Feapder 框架项目,可以按照以下步骤进行部署。首先,确保项目结构符合 Feapder 的要求,通常包括 feapder_project.pyrequirements.txtsettings.py 文件。feapder_project.py 文件包含爬虫逻辑,settings.py 文件配置 Feapder 的相关参数,requirements.txt 文件列出项目依赖。

以下是一个示例 Dockerfile,用于构建 Feapder 框架项目的 Docker 镜像:

# 使用 Feapder 的基础镜像
FROM feapder/feapder:latest# 设置工作目录
WORKDIR /usr/src/app# 复制项目文件到工作目录
COPY . .# 安装项目依赖
RUN pip install -r requirements.txt# 启动 Feapder 服务
CMD ["feapder", "run", "feapder_project.py"]

构建镜像后,使用以下命令运行 Docker 容器:

docker build -t my-feapder-framework .
docker run -d --name feapder-framework-container my-feapder-framework

这会启动 Feapder 框架项目,并在容器中运行 Feapder 服务。通过 Docker,可以高效地管理 Feapder 的环境配置和爬虫任务,确保系统的高可用性和稳定性。

相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • STM32-USART时序与寄存器状态分析
  • 【区块链+乡村振兴】森林食品认证溯源平台 | FISCO BCOS应用案例
  • Redis02——缓存(缓存更新策略、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存工具封装)
  • Boost搜索引擎:项目整体代码及布局
  • 贝叶斯优化算法(Bo)与门控循环单元(GRU)结合的预测模型(Bo-GRU)及其Python和MATLAB实现
  • Haskell HTTP请求:如何解读响应状态
  • 片上POR和BOR的区别
  • 20240809 每日AI必读资讯
  • 大模型快速部署,以浪潮源2.0为例
  • linux中的库的概念、动态库与静态库
  • 如何在 Windows 11/10/8/7 中恢复已删除和未保存的记事本文本文件
  • 爬虫解析代码结构
  • 培训第二十一天(mysql用户创建与授权、角色创建)
  • 【踩坑】TypeScript 中使用 sass 动态设置样式
  • 李宏毅老师机器学习常见英语词汇
  • Google 是如何开发 Web 框架的
  • 【vuex入门系列02】mutation接收单个参数和多个参数
  • 【从零开始安装kubernetes-1.7.3】2.flannel、docker以及Harbor的配置以及作用
  • 2017年终总结、随想
  • canvas 绘制双线技巧
  • Date型的使用
  • ES10 特性的完整指南
  • Gradle 5.0 正式版发布
  • java架构面试锦集:开源框架+并发+数据结构+大企必备面试题
  • Python中eval与exec的使用及区别
  • SpringCloud(第 039 篇)链接Mysql数据库,通过JpaRepository编写数据库访问
  • UMLCHINA 首席专家潘加宇鼎力推荐
  • 浮动相关
  • 关于Java中分层中遇到的一些问题
  • 数组的操作
  • 学习笔记TF060:图像语音结合,看图说话
  • 用mpvue开发微信小程序
  • 支付宝花15年解决的这个问题,顶得上做出十个支付宝 ...
  • ​14:00面试,14:06就出来了,问的问题有点变态。。。
  • ​渐进式Web应用PWA的未来
  • ​批处理文件中的errorlevel用法
  • !! 2.对十份论文和报告中的关于OpenCV和Android NDK开发的总结
  • #我与Java虚拟机的故事#连载12:一本书带我深入Java领域
  • (11)MSP430F5529 定时器B
  • (23)Linux的软硬连接
  • (8)STL算法之替换
  • (Redis使用系列) Springboot 整合Redisson 实现分布式锁 七
  • (回溯) LeetCode 77. 组合
  • (计算机网络)物理层
  • (六)DockerCompose安装与配置
  • (区间dp) (经典例题) 石子合并
  • (十八)devops持续集成开发——使用docker安装部署jenkins流水线服务
  • (转)大型网站的系统架构
  • .Net Core 中间件验签
  • .NET Standard / dotnet-core / net472 —— .NET 究竟应该如何大小写?
  • .net遍历html中全部的中文,ASP.NET中遍历页面的所有button控件
  • /var/spool/postfix/maildrop 下有大量文件
  • @column注解_MyBatis注解开发 -MyBatis(15)
  • [ A*实现 ] C++,矩阵地图
  • [ Linux ] Linux信号概述 信号的产生