Scrapy如何实现定时任务爬虫

最新推荐文章于 2025-09-18 04:22:23 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-18 04:22:23 发布 · 2k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#scrapy #爬虫 #c++

随着互联网的发展，网络爬虫被广泛用于数据采集和分析。scrapy是一种常用的爬虫框架，其提供了强大的功能和高效的处理能力。对于需要定期爬取数据的业务场景，scrapy如何实现定时任务爬虫呢？本文将介绍scrapy实现定时任务爬虫的方法并提供案例。

一、Scrapy定时任务的实现方式

Scrapy是基于Python开发的爬虫框架，可以通过Python的定时任务工具——APScheduler实现定时任务。APScheduler是一个轻量级的定时任务框架，支持多种任务触发器和调度器。在Scrapy框架中，通过APScheduler实现定时任务相对简单且易于维护。

二、Scrapy定时任务实现的具体步骤

安装APScheduler包

在Scrapy的环境中使用pip安装APScheduler包，执行以下命令即可：

1	`pip install apscheduler`

创建定时任务

在Scrapy项目的settings.py文件中添加以下代码：

# 配置APScheduler

SCHEDULER = "scrapy_apscheduler.schedulers.Scheduler"

# 启用持久化

SCHEDULER_PERSIST = True

# 任务调度器

SCHEDULER_JOBSTORES = {

'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')

}

# 调度器时间间隔

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

EcomDataMiner

关注关注

28
点赞
踩
9

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

定时爬虫任务：使用Scrapyd定期爬取新闻网站数据

2201_76125393的博客

08-09

752

本文将介绍如何使用Scrapyd框架创建定时爬虫任务，以每天定时爬取新闻网站的最新新闻数据。本文介绍了如何利用Scrapyd框架创建定时爬虫任务，实现每天定时爬取新闻网站的最新数据。通过配置Scrapyd的定时任务功能，您可以轻松管理和部署定时爬虫任务，自动收集更新的新闻信息，提高数据收集效率。它提供了一个基于HTTP的API，使您可以通过HTTP请求来控制爬虫的运行，包括启动、停止和查看爬虫运行状态等。为了实现定时爬虫任务，我们将使用Scrapyd提供的定时任务功能。

python实现scrapy爬虫每天定时抓取数据

最新发布

gitblog_00130的博客

09-18

1136

每天重复执行`scrapy crawl`命令监控爬虫状态？遇到网络波动导致任务中断需手动重启？数据采集时效性要求高却无法精准控制执行时间？本文将系统讲解如何基于Scrapy生态构建企业级定时爬虫系统，实现任务自动调度、状态监控、故障恢复与性能优化的完整闭环。读完本文你将掌握： - 3种定时任务实现方案的技术选型与代码实现 - 基于信号机制的爬虫健康监控系统开发 - 分布式爬虫任务的状态持久化与...

scrapy定时爬取

qq_42832858的博客

07-26

5999

# 初始化sched模块的scheduler类,第一个参数是一个可以返回时间戳的函数,第二个参数可以再定时未到之前阻塞. schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep) # 被周期调用的函数 def func(): os.system("scrapy crawl jsda") # 爬取网页上直接能看到的列表 os.syste...

scrapy框架爬虫定时爬取

Cristal_tina的博客

12-28

1万+

使用crontab来执行scrapy定时爬取的需求。原因是在scrapy框架中，没有定时爬取的设置选项。 1. 什么是Crontab？ Crontab命令是Unix系统和类Unix系统中，用来设置周期性执行的指令。该命令从标准输入设备读取指令，并将其存放在“Crontab”文件中，以供后期读取和执行。Crontab所存的指令，被守护进程激活。crond常常在后台运行，以

scrapy实现定时爬取

青衫折扇的博客

05-29

1283

我们在项目根目录建一个main.py文件 import time from scrapy import cmdline if __name__ == '__main__': while Ture: print("爬虫启动................") cmdline.execute("scrapy crawl spider".split()) print("爬虫结束...........

浅析python实现scrapy定时执行爬虫

09-20

以上内容涵盖了使用Python实现Scrapy定时爬虫的基本原理和几种实现方式。通过这些方法，开发者能够有效地安排爬虫任务在指定时间自动执行，从而满足不同的数据抓取需求。希望这些知识点能够帮助到需要的朋友，并解决...

scrapy定时爬虫的思路

之度的博客

07-24

607

在启动文件设置一个while循环，然后创建两个文件，一个存爬虫续爬需要的数据，一个判断爬虫是否运行的标记。如果不存在，使用isExsit=os.path.isdir(文件1)判断续爬文件1。如果存在就用shutil.rmtree删除目录上所有文件，每10秒停顿，然后定个变量记录时间，一旦超出时间，就跳出while。不存在就输出没有爬虫。运行的时候判断爬虫运行标记文件2是否存在，cmdline启动爬虫文件。如果运行文件存在输出文字文件正在运行。scrapy爬虫定时设置。...

linux scrapy 定时任务_Scrapy定时执行爬取任务与定时关闭任务

weixin_29325515的博客

01-17

691

当我们利用Ｐython　scrapy框架写完脚本后，脚本已经可以稳定的进行数据的爬取，但是每次需要手动的执行，太麻烦，如果能自动运行，在自动关闭那就好了，经过小编研究，完全是可以实现的，今天小编介绍２种方案来解决这个问题由于scrapy框架本身没有提供这样的功能，所以小编采用了linux 中crontab的方式进行定时任务的爬取方案一：编写shell脚本文件cron.sh#! /bin/bashe...

Scrapy——爬虫部署、定时任务

qq_43284141的博客

04-29

1718

1.安装依赖 pip install scrapy pip install scrapyd # scrapyd服务 pip install scrapyd-client # scrapyd0client 客户端 pip install spiderkeeper # scrapy可视化部署工具 2.修改scrapyd配置 # 找到scrapyd的配置文件路径 sudo find / -name default_scrapyd.conf 然后 vim 路径文件，修改以下内容： # 第一项是允许访问的

python实现scrapy定时执行爬虫

Thoms_的博客

02-15

3872

项目需要程序能够放在超算中心定时运行，于是针对scrapy写了一个定时爬虫的程序main.py ，直接放在scrapy的存储代码的目录中就能设定时间定时多次执行。最简单的方法：直接使用Timer类 import time import os while True: os.system("scrapy crawl News") time.sleep(86400) #每...

在Python爬虫中，如何实现定时任务？

2301_80354401的博客

06-13

1536

在Python中实现定时任务，特别是在编写爬虫程序时，可以利用schedule库来简化任务的调度。schedule是一个轻量级的任务调度库，允许你以人类可读的格式安排任务，例如按照一定的时间间隔、特定的日期和时间执行任务。

spiderkeeper 管理scrapy爬虫（定时执行）

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

02-16

1520

文章目录一、关于 spiderkeeper安装二、使用1、运行 spiderkeeper2、项目生成.egg文件3、启动 scrapyd三、管理项目1、访问管理界面2、创建项目3、上传刚生成的 egg 文件4、查看爬虫四、管理任务1、添加定时任务2、查看任务状态五、服务器部署1、单台服务器2、多台服务器六、更改用户名、密码、端口号1、config.py 更改用户名&密码2、run.py 更改端口号参考一、关于 spiderkeeper Github: https://github.com/Dor

scrapy定时爬虫

weixin_41486438的博客

03-29

171

1.time模块https://blog.youkuaiyun.com/qq_45727917/article/details/104442445https://blog.youkuaiyun.com/qq_33042187/article/details/79023099 2.定时任务宝塔定时任务https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660751110028930715&wfr=...

scrapy定时爬取和断点测试

qq_41879417的博客

07-26

418

scrapy定时爬取：每10分钟爬取一次爬虫文件下新建main.py文件，代码如下： import os import time while True: print('启动爬虫程序.........') os.system("scrapy crawl spider") print('爬虫结束..........') time.sl...

scrapy 定时启动爬虫

qq_45727917的博客

02-22

920

定时启动爬虫引用：https://www.jianshu.com/p/c1c9f7ea742f中的方法方法：使用time模块首先在scrapy.cfg同一目录下创建一个main.py文件（XX.py）然后运行以下代码就可以实现定时启动爬虫 import time import os while True: os.system("scrapy crawl spider_name") ...

scrapy如何定时执行多个爬虫

09-10

<think> 我们之前讨论了两种定时执行单个爬虫的方法（监控脚本和APScheduler）。现在用户需求是定时执行多个爬虫。解决方案： 1. 扩展监控脚本方案：在脚本中依次启动多个爬虫，并考虑爬虫之间的依赖或并行。 2. 扩展APScheduler方案：为每个爬虫创建独立的定时任务。 3. 使用爬虫管理工具（如SpiderKeeper）来管理多个爬虫的定时任务。根据引用[4]，SpiderKeeper是一个管理scrapy爬虫的工具，支持定时执行。它通过Web界面配置多个爬虫的定时任务。下面分别介绍这三种方法： ### 方法1：扩展监控脚本（顺序执行）修改之前的监控脚本，使其能够依次执行多个爬虫： ```python import os import time from datetime import datetime, timedelta from scrapy import cmdline STATUS_FILE = "spider_status.pid" SPIDER_LIST = ['spider1', 'spider2', 'spider3'] # 爬虫名称列表 def is_spider_running(): return os.path.exists(STATUS_FILE) def run_spiders(): # 创建状态标记 with open(STATUS_FILE, 'w') as f: f.write(str(datetime.now())) # 依次执行每个爬虫 for spider in SPIDER_LIST: print(f"Starting spider: {spider}") cmdline.execute(f'scrapy crawl {spider}'.split()) print(f"Finished spider: {spider}") # 可以在这里添加每个爬虫结束后的等待时间（如果需要间隔） # time.sleep(60) # 等待1分钟再执行下一个爬虫 # 删除状态标记 if os.path.exists(STATUS_FILE): os.remove(STATUS_FILE) def main(): start_time = datetime.now() timeout = timedelta(hours=24) while datetime.now() - start_time < timeout: if not is_spider_running(): run_spiders() break # 执行完所有爬虫后退出 else: time.sleep(600) # 每10分钟检查一次 if __name__ == "__main__": main() ``` ### 方法2：使用APScheduler（并行或顺序执行）使用APScheduler可以更灵活地安排多个爬虫的执行时间，可以同时触发，也可以按不同时间表触发。 ```python from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from scrapy import cmdline scheduler = BlockingScheduler() # 定义爬虫列表 SPIDERS = ['spider1', 'spider2', 'spider3'] # 方案一：同时执行所有爬虫（使用一个定时任务） @scheduler.scheduled_job('cron', hour=0, minute=1) def run_all_spiders(): for spider in SPIDERS: # 这里实际上是顺序执行，如果希望并行，可以使用多进程 cmdline.execute(f'scrapy crawl {spider}'.split()) # 方案二：为每个爬虫设置独立的定时任务 # 例如：spider1在每天1:00执行，spider2在每天2:00执行，spider3在每天3:00执行 @scheduler.scheduled_job('cron', hour=1, minute=0) def run_spider1(): cmdline.execute('scrapy crawl spider1'.split()) @scheduler.scheduled_job('cron', hour=2, minute=0) def run_spider2(): cmdline.execute('scrapy crawl spider2'.split()) @scheduler.scheduled_job('cron', hour=3, minute=0) def run_spider3(): cmdline.execute('scrapy crawl spider3'.split()) scheduler.start() ``` 注意：上述方案中，顺序执行可能会因为一个爬虫执行时间过长而影响下一个爬虫。如果希望并行执行，可以使用多进程： ```python import multiprocessing def run_spider(spider_name): cmdline.execute(f'scrapy crawl {spider_name}'.split()) @scheduler.scheduled_job('cron', hour=0, minute=1) def run_all_spiders_parallel(): processes = [] for spider in SPIDERS: p = multiprocessing.Process(target=run_spider, args=(spider,)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() # 等待所有爬虫结束 ``` ### 方法3：使用SpiderKeeper（推荐）根据引用[4]，SpiderKeeper是一个基于Web的Scrapy爬虫管理工具，它支持： - 定时任务（cron）配置 - 爬虫状态监控 - 多台Scrapyd服务器管理部署步骤： 1. 安装Scrapyd和SpiderKeeper ```bash pip install scrapyd pip install spiderkeeper ``` 2. 启动Scrapyd服务（默认端口6800） ```bash scrapyd ``` 3. 启动SpiderKeeper（默认端口5000） ```bash spiderkeeper --server=http://localhost:6800 ``` 4. 访问Web管理界面：`http://localhost:5000` - 上传爬虫项目（通过egg文件） - 在"Jobs"页面配置定时任务（可以为每个爬虫单独设置cron表达式）优点：无需编写代码，通过Web界面管理多个爬虫的定时任务。 ### 对比三种方法 | **方法** | **优点** | **缺点** | |----------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **监控脚本** | 无需额外依赖 | 功能简单，仅支持顺序执行 | | **APScheduler**| 灵活配置，支持并行 | 需要编写代码，维护复杂 | | **SpiderKeeper**| 图形化管理，支持多服务器和定时任务 | 需要部署服务 | 根据需求选择： - 简单任务：监控脚本 - 复杂调度：APScheduler - 生产环境：SpiderKeeper §§相关问题§§ 1. 如何监控多个爬虫的运行状态？ 2. 使用SpiderKeeper如何部署到生产环境？ 3. 多个爬虫并行执行时如何避免资源冲突？ </think> 在Scrapy中实现多个爬虫的定时执行，主要有三种主流方案，下面详细说明具体实现方法： --- ### 方法1：扩展监控脚本（顺序执行） **核心逻辑**：通过脚本依次启动多个爬虫，并自动清理历史数据 ```python import time import os from scrapy import cmdline SPIDERS = ['news_spider', 'product_spider', 'forum_spider'] # 爬虫列表 LOCK_FILE = "scrapy_running.lock" def run_spiders(): """顺序执行所有爬虫""" if os.path.exists(LOCK_FILE): # 检查是否已有爬虫运行 return with open(LOCK_FILE, 'w') as f: # 创建运行锁 f.write(str(time.time())) try: for spider in SPIDERS: print(f"启动爬虫: {spider}") cmdline.execute(f'scrapy crawl {spider}'.split()) # 可选：清理历史数据（如CSV文件） # os.remove(f"{spider}_data.csv") time.sleep(10) # 爬虫间隔（秒） finally: if os.path.exists(LOCK_FILE): os.remove(LOCK_FILE) # 释放运行锁 # 主循环（每日执行） while True: run_spiders() time.sleep(24 * 60 * 60) # 24小时等待 ``` --- ### 方法2：APScheduler并行调度 **优势**：精确控制每个爬虫的执行时间和并行方式 1. 安装依赖：`pip install apscheduler` 2. 创建调度器： ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from scrapy.crawler import CrawlerProcess from scrapy.utils.project import get_project_settings scheduler = BackgroundScheduler() # 初始化爬虫引擎 process = CrawlerProcess(get_project_settings()) # 定义爬虫任务 def run_news(): process.crawl('news_spider') def run_products(): process.crawl('product_spider') # 配置独立定时任务 scheduler.add_job(run_news, 'cron', hour=2, minute=30) # 每天02:30 scheduler.add_job(run_products, 'interval', hours=6) # 每6小时 # 启动调度器（非阻塞模式） scheduler.start() process.start(stop_after_crawl=False) # 保持进程 ``` --- ### 方法3：SpiderKeeper集中管理（推荐生产环境） **基于引用[4]**：通过Web界面管理多爬虫定时任务 **部署步骤**： ```bash # 1. 安装必要组件 pip install scrapyd spiderkeeper # 2. 启动Scrapyd服务（爬虫托管后台） scrapyd & # 3. 部署爬虫到Scrapyd scrapyd-deploy default -p your_project # 4. 启动SpiderKeeper（管理界面） spiderkeeper --server=http://localhost:6800 & ``` **操作流程**： 1. 访问 `http://localhost:5000` 进入管理界面 2. 上传爬虫项目（支持多项目） 3. 在调度页面为每个爬虫配置cron表达式 4. 实时监控任务状态和日志 --- ### 三种方案对比 | **特性** | 监控脚本方案 | APScheduler方案 | SpiderKeeper方案 | |------------------|------------------------|--------------------------|--------------------------| | **执行方式** | 顺序执行 | 并行/串行可控 | 集中式管理 | | **配置复杂度** | 需编写脚本 | 需编码配置 | 图形化界面 | | **依赖项** | 无 | `apscheduler` | `scrapyd`+`spiderkeeper` | | **任务监控** | 需自行实现 | 需自行实现 | 内置监控面板 | | **适用场景** | 简单任务 | 复杂调度逻辑 | 生产环境 | > 关键建议： > - 测试环境优先选择监控脚本方案[^2] > - 生产环境推荐使用SpiderKeeper实现集中管理[^4] > - 需要精细控制时采用APScheduler方案[^3] ---