Comment Scrapy implémente-t-il la conteneurisation et le déploiement Docker ?

Avec le développement continu et la complexité croissante des applications Internet modernes, les robots d'exploration Web sont devenus un outil important pour l'acquisition et l'analyse de données. En tant que l'un des frameworks d'exploration les plus populaires en Python, Scrapy possède des fonctions puissantes et des interfaces API faciles à utiliser, qui peuvent aider les développeurs à explorer et à traiter rapidement les données des pages Web. Cependant, face à des tâches d'analyse à grande échelle, une seule instance de robot d'exploration Scrapy est facilement limitée par les ressources matérielles. Scrapy doit donc généralement être conteneurisé et déployé dans un conteneur Docker pour permettre une expansion et un déploiement rapides.

Cet article se concentrera sur la façon de mettre en œuvre la conteneurisation et le déploiement de Scrapy. Le contenu principal comprend :

1. L'architecture de base et le principe de fonctionnement de Scrapy
2. Introduction et avantages de la conteneurisation Docker
3. Comment Scrapy implémente la conteneurisation Docker
4. Scrapy Comment exécuter et déployer dans un conteneur Docker
5. Application pratique du déploiement conteneurisé Scrapy
6. Architecture de base et principe de fonctionnement de Scrapy

Scrapy est un framework de robot d'exploration Web basé sur le langage Python, principalement utilisé pour explorer des données sur Internet . Il se compose de plusieurs composants, notamment des planificateurs, des téléchargeurs, des middlewares et des analyseurs, etc., qui peuvent aider les développeurs à créer rapidement un système d'exploration de pages Web.

L'architecture de base de Scrapy est présentée dans la figure ci-dessous :

启动器（Engine）：负责控制和协调整个爬取过程。
调度器（Scheduler）：负责将请求（Request）按照一定的策略传递给下载器（Downloader）。
下载器（Downloader）：负责下载并获取Web页面的响应数据。
中间件（Middleware）：负责对下载器和调度器之间进行拦截、处理和修改。
解析器（Parser）：负责对下载器所获取的响应数据进行解析和提取。

L'ensemble du processus est à peu près le suivant :

1. 启动者对目标网站进行初始请求。
2. 调度器将初始请求传递给下载器。
3. 下载器对请求进行处理，获得响应数据。
4. 中间件对响应数据进行预处理。
5. 解析器对预处理后的响应数据进行解析和提取。
6. 解析器生成新的请求，并交给调度器。
7. 上述过程不断循环，直到达到设定的终止条件。

2. Introduction et avantages de la conteneurisation Docker

Docker est une technologie de conteneurisation légère qui peut convertir les applications et leurs les dépendances sont regroupées dans un package exécutable autonome. Docker permet d'obtenir un environnement d'exploitation plus stable et plus fiable en isolant les applications et les dépendances, et fournit une série de fonctions de gestion du cycle de vie, telles que la construction, la publication, le déploiement et la surveillance.

Avantages de la conteneurisation Docker :

1. 快速部署：Docker可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的可执行软件包，方便快速部署和迁移。
2. 节省资源：Docker容器采用隔离技术，可以共享主机操作系统的资源，从而节省硬件资源和成本。
3. 高度可移植：Docker容器可以在不同的操作系统和平台上运行，提高了应用程序的可移植性和灵活性。
4. 简单易用：Docker提供了一系列简单和易用的API接口和工具，可供开发人员和运维人员快速理解和使用。

3. Comment Scrapy implémente la conteneurisation Docker

Avant d'implémenter la conteneurisation Scrapy Docker, nous devons comprendre certains concepts et opérations de base.

Image Docker (Image) : l'image Docker est un modèle en lecture seule qui peut être utilisé pour créer des conteneurs Docker. Une image Docker peut contenir un système d'exploitation complet, des applications, des dépendances, etc.

Conteneur Docker (Container) : Un conteneur Docker est une instance exécutable créée par une image Docker et contient toutes les applications et dépendances. Un conteneur Docker peut être démarré, arrêté, mis en pause, supprimé, etc.

Entrepôt Docker (registre) : l'entrepôt Docker est un endroit utilisé pour stocker et partager des images Docker, comprenant généralement des entrepôts publics et des entrepôts privés. Docker Hub est l'un des référentiels Docker publics les plus populaires.

Dans le processus de Scrapy Dockerization, nous devons effectuer les opérations suivantes :

1. 创建Dockerfile文件
2. 编写Dockerfile文件内容
3. 构建Docker镜像
4. 运行Docker容器

Ci-dessous, nous présenterons étape par étape comment implémenter Scrapy Dockerization.

1. Créer un Dockerfile

Un Dockerfile est un fichier texte utilisé pour créer une image Docker. Dockerfile contient une série d'instructions pour identifier les images de base, ajouter des bibliothèques dépendantes, copier des fichiers et d'autres opérations.

Créez un Dockerfile dans le répertoire racine du projet :

$ touch Dockerfile

2. Écrivez le contenu du Dockerfile

Nous devons écrire une série d'instructions dans le Dockerfile pour configurer l'environnement Scrapy et empaqueter l'application dans Miroir Docker. Le contenu spécifique est le suivant :

FROM python:3.7-stretch

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 把Scrapy所需的依赖项添加到环境中
RUN apt-get update && apt-get install -y 
    build-essential 
    git 
    libffi-dev 
    libjpeg-dev 
    libpq-dev 
    libssl-dev 
    libxml2-dev 
    libxslt-dev 
    python3-dev 
    python3-pip 
    python3-lxml 
    zlib1g-dev

# 安装Scrapy和其他依赖项
RUN mkdir /app/crawler
COPY requirements.txt /app/crawler
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/crawler/requirements.txt

# 拷贝Scrapy程序代码
COPY . /app/crawler

# 启动Scrapy爬虫
CMD ["scrapy", "crawl", "spider_name"]

Les fonctions des instructions ci-dessus sont les suivantes :

FROM：获取Python 3.7及其中的Stretch的Docker镜像；
WORKDIR：在容器中创建/app目录，并将其设置为工作目录；
RUN：在容器中安装Scrapy的依赖项；
COPY：将应用程序代码和依赖项复制到容器的指定位置；
CMD：在容器中启动Scrapy爬虫。

Parmi elles, veillez à modifier les instructions CMD en fonction de vos propres besoins.

3. Construire une image Docker

Construire une image Docker est une opération relativement simple Il vous suffit d'utiliser la commande docker build dans le répertoire racine du projet :

$ docker build -t scrapy-crawler .

Parmi elles, scrapy-crawler est le nom de l'image. , et . est le répertoire actuel, faites attention à ajouter le point décimal.

4. Exécuter le conteneur Docker

L'exécution du conteneur Docker est la dernière étape du processus de Dockerisation Scrapy et la clé de l'ensemble du processus. Vous pouvez utiliser la commande docker run pour démarrer l'image créée, comme suit :

$ docker run -it scrapy-crawler:latest

Où, scrapy-crawler est le nom de l'image et Latest est le numéro de version.

4. Comment Scrapy est exécuté et déployé dans un conteneur Docker

Avant de Dockeriser Scrapy, nous devons installer Docker et Docker Compose. Docker Compose est un outil permettant de définir et d'exécuter des applications Docker multi-conteneurs capables de créer et de gérer rapidement des applications conteneurisées Scrapy.

Ci-dessous, nous présenterons étape par étape comment déployer Scrapy Dockerization via Docker Compose.

1. Créez le fichier docker-compose.yml

Créez le fichier docker-compose.yml dans le répertoire racine du projet :

$ touchez docker-compose.yml

2. Écrivez le contenu du fichier docker-compose.yml

dans Configure in docker-compose.yml, la configuration est la suivante :

version: '3'
services:
  app:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - .:/app
    command: scrapy crawl spider_name

Dans la configuration ci-dessus, nous définissons un service nommé app et utilisons l'instruction de construction pour indiquer à Docker Compose de créer l'image de l'application, puis d'utiliser les volumes instruction pour spécifier les fichiers et répertoires partagés.

3. Démarrez Docker Compose

Exécutez la commande suivante dans le répertoire racine du projet pour démarrer Docker Compose :

$ docker-compose up -d

Parmi elles, l'option -d permet d'exécuter le conteneur Docker en arrière-plan.

4. Afficher l'état d'exécution du conteneur

Nous pouvons utiliser la commande docker ps pour vérifier l'état d'exécution du conteneur. La commande suivante répertoriera les conteneurs Scrapy en cours d'exécution :

$ docker ps

5. 查看容器日志

我们可以使用docker logs命令来查看容器日志。如下命令将列出Scrapy容器的运行日志：

$ docker logs <CONTAINER_ID>

其中，CONTAINER_ID是容器ID。

5. Scrapy容器化部署的实践应用

Scrapy Docker化技术可以应用于任何需要爬取和处理Web页面数据的场景。因此，我们可以将其应用于各种数据分析和挖掘任务中，如电商数据分析、舆情分析、科学研究等。

举例来说，我们可以利用Scrapy Docker容器已有的良好扩展性，搭建大规模爬虫系统，同时使用Docker Swarm实现容器的快速扩展和部署。我们可以设定预先定义好的Scrapy容器规模，根据任务需求动态地进行扩容或缩容，以实现快速搭建、高效运行的爬虫系统。

总结

本文介绍了Scrapy Docker化的基本流程和步骤。我们首先了解了Scrapy的基本架构和工作原理，然后学习了Docker容器化的优势和应用场景，接着介绍了如何通过Dockerfile、Docker Compose实现Scrapy容器化和部署。通过实践应用，我们可以将Scrapy Docker化技术应用到任何需要处理和分析Web页面数据的应用场景中，从而提高工作效率和系统扩展性。

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