原创丨更好的 Scrapy 项目部署和定时任务解决方案

之前我曾介绍过 Scrapy 和 Scrapyd 的用法，它解决了项目部署的一些问题，但是其实这种方案并没有真正解决环境配置的问题。比如 Scrapyd 中我们依然需要安装对应的依赖库，但免不了的还是会出现环境冲突和不一致的问题。

这里再介绍一种部署方案 —— Docker + Kubernetes。

Docker 可以提供操作系统级别的虚拟环境，一个 Docker 镜像一般都包含一个完整的操作系统，而这些系统内也有已经配置好的开发环境，如 Python 3.6 环境等。

我们可以直接使用此 Docker 的 Python 3 镜像运行一个容器，将项目直接放到容器里运行，就不用再额外配置 Python 3 环境了，这样就解决了环境配置的问题。

我们也可以进一步将 Scrapy 项目制作成一个新的 Docker 镜像，镜像里只包含适用于本项目的 Python 环境。如果要部署到其他平台，只需要下载该镜像并运行就好了，因为 Docker 运行时采用虚拟环境，和宿主机是完全隔离的，所以也不需要担心环境冲突问题。

如果我们能够把 Scrapy 项目制作成一个 Docker 镜像，只要其他主机安装了 Docker，那么只要将镜像下载并运行即可，而不必再担心环境配置问题或版本冲突问题。

因此，利用 Docker 我们就能很好地解决环境配置、环境冲突等问题。

接下来，我们尝试把一个 Scrapy 项目制作成一个 Docker 镜像。

目标

我们这里就以 Scrapy 的入门项目为例吧，把它打包成一个 Docker 镜像，然后后面部署到 Kubernetes。项目爬取的网址为：http://quotes.toscrape.com/，项目代码为：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapyTutorial，可以 Clone 下来。

准备工作

请确保已经安装好 Docker 并可以正常运行，如果没有安装可以参考 https://cuiqingcai.com/5438.html。

如果我们需要 Docker 镜像部署到 Kubernetes 上，需要我们现有一个 Kubernetes 集群，同时需要能使用 kubectl 命令。

Kubernetes 集群可以自行配置，也可以使用各种云服务提供的集群，如阿里云、腾讯云、AKS 等，另外也可以使用 Minikube 等来快速搭建，当然也可以使用 Docker 本身提供的 Kubernetes 服务。

如果仅仅作为演示和学习，那可以直接使用的 Docker Desktop 提供的 Kubernetes 服务，勾选 Enable 直接开启即可。

kubectl 是用来操作 Kubernetes 的命令行工具，可以参考 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/tools/install-kubectl/ 来安装。

如果以上都安装好了，可以运行下 kubectl 命令验证下能正常获取节点信息：

kubectl get nodes

运行结果类似如下：

NAME             STATUS   ROLES    AGE   VERSIONdocker-desktop   Ready    master   75d   v1.16.6-beta.0

创建 Dockerfile

首先在项目的根目录下新建一个 requirements.txt 文件，将整个项目依赖的 Python 环境包都列出来，如下所示：

scrapypymongo

如果库需要特定的版本，我们还可以指定版本号，如下所示：

scrapy>=1.4.0pymongo>=3.4.0

在项目根目录下新建一个 Dockerfile 文件，文件不加任何后缀名，修改内容如下所示：

FROM python:3.7ENV PATH /usr/local/bin:$PATHADD . /codeWORKDIR /codeRUN pip3 install -r requirements.txtCMD scrapy crawl quotes

第一行的 FROM 代表使用的 Docker 基础镜像，在这里我们直接使用 python:3.6 的镜像，在此基础上运行 Scrapy 项目。

第二行 ENV 是环境变量设置，将 /usr/local/bin:$PATH 赋值给 PATH，即增加 /usr/local/bin 这个环境变量路径。

第三行 ADD 是将本地的代码放置到虚拟容器中。它有两个参数：第一个参数是.，代表本地当前路径；第二个参数是 /code，代表虚拟容器中的路径，也就是将本地项目所有内容放置到虚拟容器的 /code 目录下，以便于在虚拟容器中运行代码。

第四行 WORKDIR 是指定工作目录，这里将刚才添加的代码路径设成工作路径。这个路径下的目录结构和当前本地目录结构是相同的，所以我们可以直接执行库安装命令、爬虫运行命令等。

第五行 RUN 是执行某些命令来做一些环境准备工作。由于 Docker 虚拟容器内只有 Python 3 环境，而没有所需要的 Python 库，所以我们运行此命令来在虚拟容器中安装相应的 Python 库如 Scrapy，这样就可以在虚拟容器中执行 Scrapy 命令了。

第六行 CMD 是容器启动命令。在容器运行时，此命令会被执行。在这里我们直接用 scrapy crawl quotes 来启动爬虫。

修改 MongoDB 连接

接下来我们需要修改 MongoDB 的连接信息。如果我们用 localhost 是无法找到 MongoDB 的，因为在 Docker 虚拟容器里 localhost 实际指向容器本身的运行 IP，而容器内部并没有安装 MongoDB，所以爬虫无法连接 MongoDB。

这里的 MongoDB 地址可以有如下两种选择。

•如果只想在本机测试，我们可以将地址修改为宿主机的 IP，也就是容器外部的本机 IP，一般是一个局域网 IP，使用 ifconfig 命令即可查看。•如果要部署到远程主机运行，一般 MongoDB 都是可公网访问的地址，修改为此地址即可。

但为了保证灵活性，我们可以将这个连接字符串通过环境变量传递进来，比如修改为：

import os
MONGO_URI = os.getenv('MONGO_URI')MONGO_DB = os.getenv('MONGO_DB', 'tutorial')

这样项目的配置就完成了。

构建镜像

接下来我们便可以构建镜像了，执行如下命令：

docker build -t quotes:latest .

这样的输出就说明镜像构建成功。这时我们查看一下构建的镜像，如下所示：

Sending build context to Docker daemon 191.5 kBStep 1/6 : FROM python:3.7 ---> 968120d8cbe8Step 2/6 : ENV PATH /usr/local/bin:$PATH ---> Using cache ---> 387abbba1189Step 3/6 : ADD . /code ---> a844ee0db9c6Removing intermediate container 4dc41779c573Step 4/6 : WORKDIR /code ---> 619b2c064ae9Removing intermediate container bcd7cd7f7337Step 5/6 : RUN pip3 install -r requirements.txt ---> Running in 9452c83a12c5...Removing intermediate container 9452c83a12c5Step 6/6 : CMD scrapy crawl quotes ---> Running in c092b5557ab8 ---> c8101aca6e2aRemoving intermediate container c092b5557ab8Successfully built c8101aca6e2a

出现类似输出就证明镜像构建成功了，这时执行如我们查看一下构建的镜像：

docker images

返回结果中其中有一行就是：

quotes  latest  41c8499ce210    2 minutes ago   769 MB

这就是我们新构建的镜像。

运行

我们可以先在本地测试运行，这时候我们需要指定 MongoDB 的连接信息，比如我在宿主机上启动了一个 MongoDB，找到当前宿主机的 IP 为 192.168.3.47，那么这里我就可以指定 MONGO_URI 并启动 Docker 镜像：

docker run -e MONGO_URI=192.168.3.47 quotes

当然我们也可以指定 MONGO_URI 为远程 MongoDB 连接字符串。

另外我们也可以利用 Docker-Compose 来启动，与此同时顺便 MongoDB 也可以使用 Docker 来新建一个。可以在项目目录新建 docker-compose.yaml 文件如下：

version: '3'services:  crawler:    build: .    image: quotes    depends_on:      - mongo    environment:      MONGO_URI: mongo:7017  mongo:    image: mongo    ports:      - 7017:27017

这里我们使用 Docker-Compose 配置了两个容器，二者需要配合启动。

首先是 crawler 这个容器，其 build 路径是当前路径，image 代表 build 生成的镜像名称，这里取名为 quotes，depends_on 代表容器的启动依赖顺序，这里依赖于 mongo 这个容器，environment 这里就是指定容器运行时的环境变量，这里指定为 mongo:7017。另外一个容器就是刚才的 crawler 这个容器所依赖的 MongoDB 数据库了，在这里我们直接指定了镜像为 mongo，运行端口配置为 7017:27017，这代表容器内的 MongoDB 运行在 27017 端口上，这个端口会映射到宿主机的 7017 端口上，所以我们在宿主机通过 7017 端口就能连接到这个 MongoDB 数据库。

好，这时候我们运行一下：

docker-compose up

这时候 Docker 会构建镜像并运行，运行结果如下：

Starting scrapytutorial_mongo_1 ... doneRecreating scrapytutorial_crawler_1 ... doneAttaching to scrapytutorial_mongo_1, scrapytutorial_crawler_1mongo_1    | {"t":{"$date":"2020-08-06T16:18:05.310+00:00"},"s":"I",  "c":"CONTROL",  "id":23285,   "ctx":"main","msg":"Automatically disabling TLS 1.0, to force-enable TLS 1.0 specify --sslDisabledProtocols 'none'"}mongo_1    | {"t":{"$date":"2020-08-06T16:18:05.312+00:00"},"s":"W",  "c":"ASIO",     "id":22601,   "ctx":"main","msg":"No TransportLayer configured during NetworkInterface startup"}mongo_1    | {"t":{"$date":"2020-08-06T16:18:05.312+00:00"},"s":"I",  "c":"NETWORK",  "id":4648601, "ctx":"main","msg":"Implicit TCP FastOpen unavailable. If TCP FastOpen is required, set tcpFastOpenServer, tcpFastOpenClient, and tcpFastOpenQueueSize."}...crawler_1  | 2020-08-06 16:18:06 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.3.0 started (bot: tutorial)crawler_1  | 2020-08-06 16:18:06 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.5.2.0, libxml2 2.9.10, cssselect 1.1.0, parsel 1.6.0, w3lib 1.22.0, Twisted 20.3.0, Python 3.7.8 (default, Jun 30 2020, 18:27:23) - [GCC 8.3.0], pyOpenSSL 19.1.0 (OpenSSL 1.1.1g  21 Apr 2020), cryptography 3.0, Platform Linux-4.19.76-linuxkit-x86_64-with-debian-10.4crawler_1  | 2020-08-06 16:18:06 [scrapy.utils.log] DEBUG: Using reactor: twisted.internet.epollreactor.EPollReactorcrawler_1  | 2020-08-06 16:18:06 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings:crawler_1  | {'BOT_NAME': 'tutorial',

这时候就发现爬虫已经正常运行了，同时我们在宿主机上连接 localhost:7017 这个 MongoDB 服务就能看到爬取的结果了：

这就是用 Docker-Compose 启动的方式，其启动更加便捷，参数可以配置到 Docker-Compose 文件中。

推送至 Docker Hub

构建完成之后，我们可以将镜像 Push 到 Docker 镜像托管平台，如 Docker Hub 或者私有的 Docker Registry 等，这样我们就可以从远程服务器下拉镜像并运行了。

以 Docker Hub 为例，如果项目包含一些私有的连接信息（如数据库），我们最好将 Repository 设为私有或者直接放到私有的 Docker Registry。

首先在 https://hub.docker.com 注册一个账号，新建一个 Repository，名为 quotes。比如，我的用户名为 germey，新建的 Repository 名为 quotes，那么此 Repository 的地址就可以用 germey/quotes 来表示，当然你的可以自行修改。

为新建的镜像打一个标签，命令如下所示：

docker tag quotes:latest germey/quotes:latest

推送镜像到 Docker Hub 即可，命令如下所示：

docker push germey/quotes

Docker Hub 便会出现新推送的 Docker 镜像了，如图所示。

如果我们想在其他的主机上运行这个镜像，主机上装好 Docker 后，可以直接执行如下命令：

docker run germey/quotes

这样就会自动下载镜像，然后启动容器运行，不需要配置 Python 环境，不需要关心版本冲突问题。

当然我们也可以使用 Docker-Compose 来构建镜像和推送镜像，这里我们只需要修改 docker-compose.yaml 文件即可：

version: '3'services:  crawler:    build: .    image: germey/quotes    depends_on:      - mongo    environment:      MONGO_URI: mongo:7017  mongo:    image: mongo    ports:      - 7017:27017

这里我们就是将 crawler 的 image 内容修改为了 germey/quotes，接下来执行：

docker-compose builddocker-compose push

也可以把镜像推送到 Docker Hub 了。

Kubernetes

Kubernetes 是谷歌开发的，用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序的开源系统，其稳定性高、扩展性好，功能十分强大。现在业界已经越来越多地采用 Kubernetes 来部署和管理各个项目，

如果你还不了解 Kubernetes，可以参考其官方文档来学习一下：https://kubernetes.io/。

部署

要部署的话我们需要先创建一个命名空间 Namespace，这里直接使用 kubectl 命令创建即可，Namespace 的名称这里我们取名为 crawler。

创建命令如下：

kubectl create namespace crawler

运行结果如下：

namespace/crawler created

如果出现上述结果就说明命名空间创建成功了。

接下来我们就需要把 Docker 镜像部署到这个 Namespace 下面了。

Kubernetes 里面的资源是用 yaml 文件来定义的，如果要部署一次性任务或者服务我们可以使用 Deployment，更多详情可以参考 Kubernetes 对于 Deployment 的说明：https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/。

新建 deployment.yaml 文件如下：

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: crawler-quotes  namespace: crawler  labels:    app: crawler-quotesspec:  replicas: 1  selector:    matchLabels:      app: crawler-quotes  template:    metadata:      labels:        app: crawler-quotes    spec:      containers:        - name: crawler-quotes          image: germey/quotes          env:            - name: MONGO_URI              value: <mongo>

这里我们就按照 Deployment 的规范声明了一个 yaml 文件，指定了 namespace 为 crawler，指定了 container 的 image 为我们已经 Push 到 Docker Hub 的镜像 germey/quotes，另外通过 env 指定了环境变量，注意这里需要将 <mongo> 替换成一个有效的 MongoDB 连接字符串，如一个远程 MongoDB 服务或者在 Kubernetes 内网部署一个 MongoDB 服务也可以。

接下来我们只需要使用 kubectl 命令即可应用该部署：

kubectl apply -f deployment.yaml

运行完毕之后会提示类似如下结果：

deployment.apps/crawler-quotes created

这就说明部署成功了。

如果 MongoDB 服务能够正常连接的话，这个爬虫就会运行并将结果存储到 MongoDB 中。

另外我们还可以通过命令后或者 Kubernetes 的 Dashboard 查看部署任务的运行状态。

如果我们想爬虫定时运行的话，可以借助于 Kubernetes 提供的 cronjob 来将爬虫配置为定时任务，其运行模式就类似于 crontab 命令一样，详细用法可以参考：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/。

可以新建 cronjob.yaml，内容如下：

apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:  name: crawler-quotes  namespace: crawlerspec:  schedule: "0 */1 * * *"  jobTemplate:    spec:      template:        spec:          restartPolicy: OnFailure          containers:            - name: crawler-quotes              image: germey/quotes              env:                - name: MONGO_URI                  value: <mongo>

注意到这里 kind 我们不再使用 Deployment，而是改成了 CronJob，代表定时任务。spec.schedule 里面定义了 crontab 格式的定时任务配置，这里代表每小时运行一次。其他的配置基本一致，同样注意这里需要将 <mongo> 替换成一个有效的 MongoDB 连接字符串，如一个远程 MongoDB 服务。

接下来我们只需要使用 kubectl 命令即可应用该部署：

kubectl apply -f cronjob.yaml

运行完毕之后会提示类似如下结果：

cronjob.batch/crawler-quotes created

出现这样的结果这就说明部署成功了，这样这个爬虫就会每小时运行一次，并将数据存储到指定的 MongoDB 数据库中。

总结

以上我们就简单介绍了下 Docker + Kubernetes 部署爬虫的基本操作，Kubernetes 非常复杂，需要学习的内容很多，我们这一节介绍的只是冰山一角，还有更多的内容等待大家去探索。

最后的最后，希望觉得有用的朋友可以点一下右下角的在看，分享给朋友哦～

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崔庆才丨静觅

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同名公众号「崔庆才丨静觅」

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