Crontab 定时执行程序(爬虫)

本文介绍如何使用Crontab设置定时任务来执行Python脚本,并记录执行日志。包括创建可执行脚本、配置Crontab定时执行、查看日志等步骤。

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Crontab定时执行



设置一个可执行脚本: test.sh #名字随便起

#!/bin/sh
cd `dirname $0` || exit 1
/usr/bin/python3.5 hello.py >> run.log 2>&1 # 执行命令 执行文件 程序错误日志

在crontab 中设置执行脚本的时间、路径:

# 编辑脚本: crontab -e

* * * * * /home/zdw/test.sh >> /home/zdw/run1.log 2>&1 #执行时间 执行脚本 脚本错误日志

查看crontab内容: crontab -l


其他:
查看Python程序路径: whereis python
查看动态log日志: tail -f run.log





<think>好的,我需要帮助用户了解如何让爬虫程序实现定时自动更新。用户提到了“爬虫 定时任务 自动更新 实现方法”,所以我需要整理出几种常见的Python实现方法,并参考提供的引用资料来支持回答。 首先,根据引用资料,用户已经提到了几种方法,比如使用cron、schedule库和APScheduler。我需要先回顾这些引用内容,确保信息准确。 引用[1]和[3]提到了使用cron和schedule库。Cron是系统级的定时任务工具,而schedule是一个Python库,适合简单的任务调度。引用[4]和[5]则提到了APScheduler,这是一个更强大的库,支持后台调度和复杂的定时规则。引用[2]是一个总结,可能不需要具体内容,但可以作为结尾的参考。 接下来,我需要将这些方法分门别类,详细说明每种方法的步骤、优缺点,并给出代码示例。例如,使用cron的话,需要编写脚本并用crontab配置;schedule适合在Python脚本内循环运行;APScheduler则更灵活,适合复杂需求。 同时,要注意用户提到的“自动更新”,可能需要考虑异常处理、日志记录等,比如引用[4]中的代码示例里使用了logging和try-except块来捕获异常,这点需要强调,确保程序的健壮性。 另外,用户可能关心如何选择合适的方法,比如轻量级还是功能强大,是否需要后台运行等,因此需要在比较部分指出各方法的适用场景。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解相关内容,比如性能优化、异常处理等。</think>以下是Python实现爬虫定时自动更新的四种常用方法及实现步骤: ### 一、系统级cron定时器 1. **创建独立爬虫脚本** ```python # spider.py import requests def main(): response = requests.get('https://example.com/data') print(f"抓取到{len(response.text)}字节数据") if __name__ == "__main__": main() ``` 2. **设置cron任务** ```bash # 每天9:30执行 30 9 * * * /usr/bin/python3 /path/to/spider.py >> /var/log/spider.log 2>&1 ``` *优点*:系统级稳定性高,适合生产环境[^1] *缺点*:需要服务器权限,调试相对复杂 ### 二、schedule轻量级库 ```python import schedule import time def job(): print("开始执行爬虫任务...") # 爬虫逻辑 # 每2小时执行一次 schedule.every(2).hours.do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) # 每分钟检查一次 ``` *适用场景*:开发测试环境,简单定时需求[^3] ### 三、APScheduler高级调度 ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import logging scheduler = BackgroundScheduler() logging.basicConfig(level=logging.INFO) # 带随机延迟的每日执行 @scheduler.scheduled_job('cron', hour=10, jitter=1200) # 10点前后20分钟随机执行 def randomized_job(): try: # 爬虫执行代码 except Exception as e: logging.error(f"任务执行失败: {str(e)}") scheduler.start() ``` *核心优势*: 1. 支持随机延迟规避反爬 2. 后台线程运行不阻塞主程序 3. 完善的错误处理机制[^4] ### 四、Windows任务计划 1. 创建`run_spider.bat`批处理文件: ```bat @echo off C:\Python39\python.exe D:\spider_project\main.py ``` 2. 通过任务计划程序设置: - 触发器配置每日特定时间 - 操作指向批处理文件 - 条件设置唤醒计算机运行 ### 方法对比 | 方法 | 精度 | 复杂度 | 跨平台 | 适用场景 | |-----------|-------|-----|-------|--------------| | cron | 分钟级 | 中 | UNIX系 | 服务器长期任务 | | schedule | 秒级 | 低 | 全平台 | 开发测试环境 | | APScheduler| 秒级 | 高 | 全平台 | 复杂调度需求 | | 任务计划 | 分钟级 | 中 | Windows | 本地Windows环境 | ### 最佳实践建议 1. **异常处理**:所有定时任务应包含try-except块和日志记录 ```python try: response = requests.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.RequestException as e: logging.error(f"请求失败: {str(e)}") ``` 2. **资源管理**:数据库连接需使用with上下文管理 ```python with MySQLdb.connect() as conn: # 数据库操作 ``` 3. **反爬策略**:建议结合随机延时和代理池 ```python import random time.sleep(random.uniform(1,5)) # 随机延时1-5秒 ```
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