scrapy IP代理池 scrapyd spiderkeeper docker flask uwsgi nginx

Proxy_IP(代理IP池)

一个小型的代理IP池,同时也是对自己技术的一个总结规整,下面说一下项目吧。
github地址:代理池

  • Flask_test: 负责前端展示;
  • proxy_ip: 代理IP抓取服务端(scrapyd)主目录;
  • proxy_spider: 代理IP抓取代码(scrapy);
  • spiderkeeper: 顾名思义配合 scrapyd 使用的定时调度组件;

项目的整体流程:

scrapy(爬虫) + scrapyd + spiderkeeeper + docker(redis) + flask + uwsgi + docker(nginx);
项目启动:Flask_test、proxy_ip、spiderkeeper 每个文件夹下的 .sh 文件 为程序开关;

基础环境:

Linux(CentOS or Ubuntu);
python(virtualenv) 虚拟环境,这里本来打算用 Anaconda 但是后来因为 有两个虚拟环境的原因,放弃使用 Anaconda , python -Version == 3.6 ,这里虚拟环境强烈建议将 spiderkeeper 独立出来,spiderkeeper 与 scrapyd 放在一个虚拟环境应该会因为版本问题导致一下依赖不兼容,我的是这样的,仅供参考
Docker 最新本(版本迭代比较快,主要以学习为主);


下面分享一下项目中注意点,毕竟技术浅薄,如有不对留言指正。

proxy_spider:

Scrapy 爬虫代码;
middlewares 的编写,这里我加代理 IP 的时候没有单独加一个中间件,当然单独加一个代理中间件也是可以的(我的代理请求头是放在单独的中间件,这个网上大部分帖子都是单独放一个代理IP的中间件吧,有需要的朋友可以改一下),具体的代码逻辑请移步 .py 文件;
pipelines 的编写, 本来想把 redis 嵌套在 pipelines 去进行交互,但是没有找到很好的办法去替代 redis 连接池的效果, 如果朋友们有好的方法,可以教我一下,非常感谢, 所以这里单独写了一个 redis 交互的 .py 文件;
settings 的编写,是一些具体配置信息,详情可见 .py 文件;
同时,还用到了 scrapy_splash 这个 scrapy 插件 用在 站大爷代理 这个站点,但是由于目前技术原因(要涉及到验证码 ocr 识别端口,由于一下简单的灰度、去噪,处理的不太好,打算用更高深的技术去搞一下,所以先放一放)。其他爬虫并没有用到这个插件,所以可以自动忽略。还有一个爬虫站点是 66免费代理 这个网站,在我的服务器上没有跑起来,有研究过,但是好像超出能力范围,初步怀疑是因为境外 IP 访问一些国内网站,会被一些个别网站过滤,或者一些别的原因,还在研究。当然境内 IP 去访问是没问题的;
最后一点,爬虫的 Xpath、 URL 等 有可能会变动,这个要根据网站页面实时更改。

proxy_ip:

scrapyd 服务端,项目的一下主要程序代码(日志清理、redis 废弃的代理定期清理等程序,当然这个是要加定时清理任务的,具体操作可以网上了解一下 Linux crontab), 由于我的服务器只有40G的系统盘,所有我也没有把 scrapyd 输出的日志保存到文件里,当然我承认这是一个很不好的习惯,但是没办法呀,因为贫穷只能阉割咯,这里问题的难点在于,如何做到让 scrapyd 与 nginx 一样可以不停机情况下重载配置、日志文件等,我觉得是有办法解决的,但是以我目前的能力,还需要在学习一下。

spiderkeeper:

spiderkeeper 客户端,由于我是单独一个虚拟环境,所以索性也单独一个文件夹,输出日志同 scrapyd 一样,具体移步文件夹下的启动文件。

Flask_test:

Flask框架、uwsgi 等,由于不是一个前端人员,就简单搞了一个前端页面显示一下,启动文件 .sh 文件,这里 uwsgi.ini 配置文件时,由于我的 nginx 是 docker 的, 所以 socket 的 ip 是 docker 桥接局域网的ip,我个人理解就是,用电脑开了一个热点,如果想让连接热点的手机链到开热点的电脑,就需要当前热点的网关,这个是个人理解,如有不对请留言指正。当然也可以不用 docker 或者在创建 容器时,映射一个地址。uwsgi.ini 配置文件其他参数可以在网上搜到。还有 uwsgi.log 我没有做日志分割,想做的也可以做一下。

Docker:

docker nginx 搭建网上也是有教程的,这里附上一份 .conf 文件仅供参考。

server {
    listen       80 default_server;
    server_name  0.0.0.0;	# 公网地址 IP ,也可以是本地地址

    #动态请求
    location / {
        include uwsgi_params;
        uwsgi_pass 172.17.0.1:8000; 	# 这里转接给 uwsgi (开热点的电脑)
    }
}

docker redis 就是简单拉取一个镜像,做了一些简单的配置。

#bind 127.0.0.1
protected-mode no
daemonize no
appendonly yes
requirepass *******   # 密码

End

最后说一下,环境搭好还要打包 proxy_spider 为 .egg 文件上传到 scrapyd 加定时任务使用,这里你也可以选择其他组件,替换掉 spiderkeeper 也可以,简单折腾,如有不对,请留言指正。

<think>嗯,用户问的是基于Python的漫画网站管理系统,我需要先理解他到底想知道什么。可能他想要开发这样的系统,或者学习相关技术,或者只是了解概念。首先,我应该拆解这个主题,看看涉及哪些方面,比如系统架构、技术选型、功能模块、开发流程等等。 首先,系统架构方面,可能需要分前端和后端。前端的话,用户需要界面浏览漫画,可能有分类、搜索、阅读等功能。后端的话,需要管理漫画数据、用户信息、权限控制等。Python的后端框架常用的有Django、Flask、FastAPI,这些我应该都提一下,比较它们的优缺点。比如Django自带很多功能,适合快速开发,而Flask更轻量灵活。 然后是数据库的选择,关系型数据库如MySQL、PostgreSQL,或者NoSQL如MongoDB。漫画网站可能涉及大量图片和章节,存储方面可能需要用对象存储,比如AWS S3或者阿里云OSS,或者本地存储加CDN加速。这部分需要解释不同存储方案的优缺点。 功能模块方面,用户端和管理端分开。用户端需要注册登录、漫画展示、搜索、阅读、收藏、评论等。管理端则需要内容管理、用户管理、数据统计、权限控制。每个模块需要详细说明,比如漫画阅读可能涉及分页、加载优化,评论可能有审核机制。 技术细节方面,图片处理很重要,比如生成缩略图,压缩图片,Python可以用Pillow库。异步处理上传任务可能用Celery或者异步框架如FastAPI的异步支持。爬虫模块如果要从其他网站抓取数据,可能需要用到Scrapy或BeautifulSoup,但要注意法律风险。 部署方面,可能需要用Nginx做反向代理,Gunicorn或uWSGI作为应用服务器,Docker容器化部署,以及监控和日志管理。安全性方面,HTTPS、防止XSS和SQL注入,用户密码加密存储,这些都要提到。 开发流程的话,应该分需求分析、设计、开发、测试、部署维护。每个阶段简要说明,比如设计阶段包括数据库设计和API设计,测试阶段包括单元测试和压力测试。 可能用户关心的还有实际案例或者开源项目,比如有些开源的漫画管理系统可以参考,但要注意版权问题。另外,Python在爬虫方面的优势,但合法合规很重要。 需要确保回答结构清晰,分点列出,技术点详细但不过于深入,让用户有一个全面的了解。同时提醒可能的难点,比如大文件存储、高并发访问的解决方案,比如负载均衡、缓存机制Redis等。 最后,总结一下Python的优势,比如开发效率高、生态丰富,适合快速搭建系统,但也指出需要考虑的性能和扩展性问题,可能的解决方案。确保用户得到实用的信息,能够根据这个回答进一步研究或开始项目。</think>### 基于Python的漫画网站管理系统介绍 #### 一、系统核心目标 通过Python技术栈实现漫画内容的数字化管理、用户交互、版权控制及高效分发,主要包含: 1. **多端支持**:Web端 + 移动端响应式设计 2. **内容管理**:漫画上传/分类/标签化/章节管理 3. **用户体系**:分级权限控制(普通用户/VIP/管理员) 4. **阅读体验**:多分辨率适配、预加载、书签功能 5. **数据安全**:防盗链机制 + 数字水印 #### 二、技术架构方案 $$系统架构 = 前端框架 + 后端框架 + 数据库 + 存储方案$$ 1. **前端框架选型** - Vue.js/React + Element UI/Ant Design - 阅读器核心:Canvas/WebGL渲染引擎 - 关键交互:Axios异步通信 + WebSocket实时通知 2. **后端技术栈** ```python # 示例:Django模型定义 class Comic(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE) tags = models.ManyToManyField(Tag) cover = models.ImageField(upload_to='covers/') ``` 3. **数据库设计** - 关系型数据库:PostgreSQL(JSON字段支持) - 缓存层:Redis(热点数据缓存) - 搜索引擎:Elasticsearch(全文检索) 4. **存储优化** - 分布式文件存储:MinIO/S3 - 图片处理:Pillow库生成缩略图 $$压缩算法选择:\text{WebP} \space vs \space \text{AVIF}$$ #### 三、核心功能模块 1. **内容管理系统(CMS)** - 批量上传工具(支持ZIP包解析) - 智能分镜识别(OpenCV图像处理) - 多语言元数据管理 2. **用户阅读系统** - 阅读进度同步 - 交互式评论系统 - 推荐算法(协同过滤 + 内容相似度) 3. **运营支撑系统** - 实时数据看板(Matplotlib可视化) - 版权管理区块链存证 - 广告位管理系统 #### 四、性能优化策略 1. **CDN加速**:通过边缘节点缓存静态资源 2. **异步任务**:Celery处理图片转码 ```python # 示例:异步任务装饰器 @shared_task def process_upload(comic_id): comic = Comic.objects.get(id=comic_id) generate_thumbnails(comic.cover) ``` 3. **水平扩展**:Docker Swarm/Kubernetes集群部署 #### 五、安全防护措施 1. 用户密码:bcrypt加密存储 2. 请求验证:JWT令牌机制 3. 防爬虫:动态CSS类名 + 行为验证码 4. 审计日志:记录敏感操作 $$访问日志模型:\log(t) = \langle 用户ID, 操作类型, 时间戳, IP地址 \rangle$$ #### 六、开发工具链 1. 版本控制:Git + GitHub Actions CI/CD 2. 文档生成:Sphinx + reStructuredText 3. 测试框架:pytest + Selenium 4. 监控报警:Prometheus + Grafana #### 七、典型挑战与解决方案 1. **大文件上传**:分片上传 + 断点续传 2. **高并发访问**:Redis缓存 + 读写分离 3. **版权保护**:数字指纹 + DRM控制 4. **多格式支持**:EPUB/MOBI转换工具 #### 八、推荐学习路径 1. 基础:Django官方文档 + REST框架 2. 进阶:《Python Web开发实战》 3. 扩展:学习前端渲染优化技术 4. 实践:从单机版逐步过渡到分布式架构 该系统适合中小型漫画平台的快速搭建,实际部署时需根据业务规模选择云服务方案(如阿里云/腾讯云),建议初期采用Serverless架构降低运维成本。
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