scrapy 定时执行的两种方法

本文介绍了一种使用Python实现的定时爬虫任务调度方案。通过schedule库和多进程结合Scrapy框架,实现了对不同爬虫任务的周期性调度执行。每个爬虫任务可以根据其特定的需求设置不同的执行频率。

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# -*- coding: utf-8 -*-
import subprocess
import schedule
import time
import datetime
from multiprocessing import Process
from scrapy import cmdline
import logging
def crawl_work():
    # subprocess.Popen('scrapy crawl it')
    print('-'*100)
    # args = ["scrapy", "crawl", 'it']
    # while True:
    #     start = time.time()
    #     p = Process(target=cmdline.execute, args=(args,))
    #     p.start()
    #     p.join()
    #     logging.debug("### use time: %s" % (time.time() - start))
if __name__=='__main__':
    print('*'*10+'开始执行定时爬虫'+'*'*10)
    schedule.every(1).minutes.do(crawl_work)
    print('当前时间为{}'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
    print('*' * 10 + '定时爬虫开始运行' + '*' * 10)
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(10)

# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
from scrapy import cmdline
import time
import logging

# 配置参数即可, 爬虫名称,运行频率
confs = [
    {
        "spider_name": "it",
        "frequency": 2,
    },
]


def start_spider(spider_name, frequency):
    args = ["scrapy", "crawl", spider_name]
    while True:
        start = time.time()
        p = Process(target=cmdline.execute, args=(args,))
        p.start()
        p.join()
        logging.debug("### use time: %s" % (time.time() - start))
        time.sleep(frequency)


if __name__ == '__main__':
    for conf in confs:
        process = Process(target=start_spider,args=(conf["spider_name"], conf["frequency"]))
        process.start()
        time.sleep(86400)

 

<think>我们正在讨论Feapder框架的定时任务功能。根据引用内容,Feapder是一个爬虫框架,支持分布式和批次爬虫。用户希望了解如何使用Feapder实现请求的定时执行功能。在Feapder中,定时任务通常可以通过以下方式实现:1.使用内置的定时任务调度器(如AirSpider或Spider支持定时启动)。2.结合外部定时任务工具(如Linux的crontab或Windows的任务计划程序)来定时启动爬虫。但是,Feapder本身也提供了一些机制来支持定时执行请求。例如,在批次爬虫(BatchSpider)中,可以设置批次周期(batch_interval)来实现定期抓取。另外,Feapder的请求对象(Request)可以设置优先级、重试次数等,但并没有直接设置定时执行的参数。不过,我们可以通过以下思路实现定时执行请求:-在爬虫启动时,计算下一次执行的时间,然后等待到该时间再发起请求。-使用Feapder的任务调度机制,结合Redis的有序集合(ZSET)来存储带有时间戳的请求,然后在指定时间从ZSET中取出请求执行。但是,Feapder框架本身并没有直接提供设置请求定时执行方法。因此,通常的做法是在爬虫外部通过定时任务来触发整个爬虫的启动,每次启动爬虫时执行一次任务。如果需要在爬虫内部实现定时请求,我们可以:1.在爬虫的start_requests方法中,使用循环和sleep来等待指定时间,然后生成请求。但是这样会阻塞整个爬虫,不推荐。2.使用Feapder的定时任务中间件或者自定义扩展。实际上,在Feapder的AirSpider中,有一个示例是定时爬虫(feapder.AirSpider),它支持在指定的时间间隔内运行。我们可以通过重写start_requests方法,在其中使用时间调度库(如schedule)来实现定时发起请求。下面是一个使用schedule库在Feapder的AirSpider中实现定时请求的示例:```pythonimportfeapderimportscheduleimporttimeclassTimedSpider(feapder.AirSpider):__custom_setting__=dict(LOG_LEVEL="DEBUG")defstart_requests(self):#初始化定时任务schedule.every(10).seconds.do(self.add_task)#每10秒执行一次whileTrue:schedule.run_pending()time.sleep(1)defadd_task(self):#这里生成一个请求url="https://www.baidu.com"yieldfeapder.Request(url,callback=self.parse)defparse(self,request,response):#解析响应print(response.text)if__name__=="__main__":TimedSpider().start()```但是,上述代码中,start_requests方法中的while循环会阻塞,导致爬虫无法正常处理其他任务。因此,我们需要在单独的线程中运行定时任务。改进方案:使用多线程来运行定时任务,主线程用于处理请求。```pythonimportfeapderimportscheduleimporttimeimportthreadingclassTimedSpider(feapder.AirSpider):__custom_setting__=dict(LOG_LEVEL="DEBUG")defstart_requests(self):#启动定时任务线程t=threading.Thread(target=self.schedule_task)t.daemon=True#设置为守护线程,主线程结束则结束t.start()#这里可以立即生成一些初始请求,也可以不生成#yieldfeapder.Request("https://www.example.com",callback=self.parse)defschedule_task(self):#添加定时任务schedule.every(10).seconds.do(self.add_task)whileTrue:schedule.run_pending()time.sleep(1)defadd_task(self):#将任务添加到爬虫中self.put_request(feapder.Request("https://www.baidu.com",callback=self.parse))defparse(self,request,response):print(response.text)if__name__=="__main__":TimedSpider().start()```这里使用了`self.put_request`方法将请求放入爬虫的请求队列中,这样就不会阻塞主线程。注意:在Feapder中,`put_request`方法用于动态添加请求到请求队列中。另外,也可以考虑使用Feapder的批次爬虫(BatchSpider)的批次周期(batch_interval)来实现定时抓取。批次爬虫会按照设定的周期(如每天)自动运行一次。但是,这适用于整个爬虫的定时运行,而不是单个请求的定时执行。如果用户需要的是整个爬虫定时运行,那么使用批次爬虫并设置batch_interval,然后通过外部监控任务(如spider.start_monitor_task())来管理批次,是一种更符合框架设计的方式。批次爬虫示例:```pythonimportfeapderclassBatchSpiderDemo(feapder.BatchSpider):__custom_setting__=dict(#...数据库配置等)defstart_requests(self,task):#这里根据任务生成请求yieldfeapder.Request("https://www.baidu.com",task_id=task.id)defparse(self,request,response):#解析print(response.text)#标记任务完成yieldself.update_task_batch(request.task_id,1)if__name__=="__main__":spider=BatchSpiderDemo(redis_key="feapder:batch_spider_demo",task_table="tasks",task_keys=["id","url"],task_state="state",batch_record_table="batch_record",batch_name="batch_demo",batch_interval=1,#批次周期,1天)#监控任务,自动创建批次并分配任务spider.start_monitor_task()#执行爬虫spider.start()```在这个例子中,爬虫会每天运行一次(batch_interval=1),处理任务表中的任务。总结:-如果需要在爬虫内部定时发起请求(比如每隔一段时间请求某个URL),可以使用多线程结合schedule库,并通过`put_request`方法动态添加请求。-如果希望整个爬虫定时运行(比如每天运行一次),则可以使用BatchSpider并设置batch_interval,然后通过外部监控任务(start_monitor_task)来管理批次。请根据实际需求选择合适的方式。相关问题:1.Feapder框架中如何实现动态添加请求?2.Feapder的批次爬虫(BatchSpider)是如何工作的?3.如何在Feapder中管理任务的状态?</think>### Feapder框架实现定时任务执行请求的教程 在Feapder框架中实现定时任务主要通过两种方式:**内置批次调度机制**和**结合外部定时工具**。以下是具体实现方法: --- #### 方法一:使用内置批次调度(推荐) Feapder的`BatchSpider`内置了定时任务调度功能,通过设置`batch_interval`参数实现周期执行: ```python import feapder class TimedSpider(feapder.BatchSpider): __custom_setting__ = dict( REDISDB_IP_PORTS="localhost:6379", # Redis配置 MYSQL_IP="localhost", # MySQL配置 ) def start_requests(self, task): # 此处生成需要定时执行的请求 url = f"https://api.example.com/data?date={task['date']}" yield feapder.Request(url, callback=self.parse) def parse(self, request, response): # 处理响应数据 data = response.json() yield data # 标记任务完成 yield self.update_task_batch(request.task_id, state=1) if __name__ == "__main__": spider = TimedSpider( redis_key="timed_task:requests", # Redis任务队列key task_table="schedule_tasks", # 数据库任务表名 task_keys=["id", "date"], # 任务字段 task_state="state", # 任务状态字段 batch_record_table="task_records",# 批次记录表 batch_name="daily_crawl", # 任务名称 batch_interval=24, # 执行间隔(小时) ) spider.start() # 启动定时任务 ``` **关键参数说明**: - `batch_interval`:任务执行间隔(单位:小时),例如: - `24`:每天执行一次 - `1/24`:每小时执行一次 - `task_table`:存储任务参数的数据库表 - `redis_key`:Redis中用于存储任务队列的键 **工作流程**: 1. 首次运行时创建初始任务(可手动或通过`spider.start_monitor_task()`) 2. 框架根据`batch_interval`自动生成新批次 3. 每个批次触发`start_requests`生成请求 4. 请求完成后更新任务状态[^1] --- #### 方法二:外部定时器触发 结合系统级定时工具(如crontab)调用爬虫: ```python # timed_spider.py import feapder class DailySpider(feapder.AirSpider): def start_requests(self): # 每天定时执行的请求 yield feapder.Request("https://dailydata.example.com", callback=self.parse) def parse(self, request, response): print(f"抓取时间: {response.time}") if __name__ == "__main__": DailySpider().start() ``` **配置Linux Crontab**: ```bash # 每天凌晨2点执行 0 2 * * * /usr/bin/python3 /path/to/timed_spider.py ``` --- #### 进阶:动态定时请求 若需在单个爬虫内实现不同间隔的请求,可使用`time`+`sleep`: ```python import time import feapder class MultiRateSpider(feapder.AirSpider): def on_start(self): # 启动两个不同频率的任务 self.start_request("https://fast.api", interval=300) # 5分钟 self.start_request("https://slow.api", interval=3600) # 1小时 def start_request(self, url, interval): while True: yield feapder.Request(url, callback=self.parse) time.sleep(interval) # 等待指定秒数 def parse(self, request, response): print(f"定时响应: {response.url}") ``` --- #### 注意事项 1. **分布式支持**:使用`BatchSpider`时,任务状态通过Redis共享,天然支持分布式[^1] 2. **异常处理**:在请求回调中添加重试逻辑 ```python yield feapder.Request(url, callback=self.parse, retry_times=3) # 失败自动重试 ``` 3. **资源释放**:长时间运行的爬虫需注意内存管理,建议每个批次独立运行 --- ### 相关问题 1. Feapder如何实现分布式任务调度? 2. 如何在批次任务中传递动态参数? 3. Feapder与Scrapy定时任务实现有何区别? 4. 如何监控Feapder定时任务的执行状态? 5. 定时任务执行失败时如何自动报警? [^1]: Feapder通过Redis管理任务队列和状态,实现分布式调度[^1] [^2]: 任务参数存储在数据库表中,通过`task_keys`定义字段[^2] [^3]: 批次周期由`batch_interval`控制,支持小时级精度[^3]
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