《Learning Scrapy》（中文版）第11章 Scrap
序言
第1章 Scrapy介绍
第2章 理解HTML和XPath
第3章 爬虫基础
第4章 从Scrapy到移动应用
第5章 快速构建爬虫
第6章 Scrapinghub部署
第7章 配置和管理
第8章 Scrapy编程
第9章 使用Pipeline
第10章 理解Scrapy的性能
第11章（完） Scrapyd分布式抓取和实时分析
我们已经学了很多东西。我们先学习了两种基础的网络技术，HTML和XPath，然后我们学习了使用Scrapy抓取复杂的网站。接着，我们深入学习了Scrapy的设置，然后又进一步深入学习了Scrapy和Python的内部架构和Twisted引擎的异步特征。在上一章中，我们学习了Scrapy的性能和以及处理复杂的问题以提高性能。
在本章中，我将展示如何在多台服务器上进一步提高性能。我们会发现抓取通常是一个并行问题；因此，我们可以水平延展至多台服务器。为了这么做，我们会使用一个Scrapy中间件，我们还会使用Scrapyd，一个用来管理远程服务器爬虫的应用。它可以让我们像第6章那样进行抓取。
我们最后用Apache Spark对提取的数据进行实时分析。Spark一个非常流行的大数据处理框架。收集的数据越多、结果就变得越准确，我们使用Spark Streaming API展示结果。最后的结果展示了Python的强大和成熟，单单用Python的简明代码就全栈开发了从抓取到分析的全过程。
房子的标题如何影响价格？
我们要研究个问题是房子的标题和价格有什么关系。我们预计像“按摩浴缸”和“游泳池”可能和高价相关，而“打折”会和低价有关。将标题与地点结合，例如，可以根据地点和描述，实时判断哪个房子最划算。
我们想计算的就是特定名词对价格造成的偏移：
例如，如果平均租金是$1000，我们观察到带有按摩浴缸的房子的平均价格是$1300，没有的价格是$995，因此按摩浴缸的偏移值为shiftjacuzzi=(1300-995)/1000=30.5%。如果一个带有按摩浴缸的房子的价格直逼平均价格高5%，那么它的价格就很划算。
因为名词效应会有累加，所以这个指标并不繁琐。例如，标题同时含有按摩浴缸和打折会有一个混合效果。我们收集分析的数据越多，估算就会越准确。稍后回到这个问题，接下来讲一个流媒体解决方案。
Scrapyd
现在，我们来介绍Scrapyd。Scrapyd是一个应用，使用它，我们可以将爬虫附属到服务器上，并对抓取进行规划。我们来看看它的使用是多么容易，我们用第3章的代码，只做一点修改。
我们先来看Scrapyd的界面，在http://localhost:6800/。
Scrapyd的界面
你可以看到，它有几个部分，有Jobs、Items、Logs和Documentation。它还给出了如何规划抓取工作的API方法。
为了这么做，我们必须首先将爬虫部署到服务器上。第一步是修改scrapy.cfg，如下所示：
$ pwd
/root/book/ch03/properties
$ cat scrapy.cfg
...
[settings]
default = properties.settings
[deploy]
url = http://localhost:6800/
project = properties
我们要做的就是取消url的注释。默认的设置适合我们。现在，为了部署爬虫，我们使用scrapyd-client提供的工具scrapyd-deploy。scrapyd-client以前是Scrapy的一部分，但现在是一个独立的模块，可以用pip install scrapyd-client进行安装（开发机中已经安装了）：
$ scrapyd-deploy
Packing version 1450044699
Deploying to project "properties" in http://localhost:6800/addversion.
json
Server response (200):
{"status": "ok", "project": "properties", "version": "1450044699",
"spiders": 3, "node_name": "dev"}
部署好之后，就可以在Scrapyd的界面的Available projects看到。我们现在可以根据提示，在当前页提交一个任务：
$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=properties -d spider=easy
{"status": "ok", "jobid": " d4df...", "node_name": "dev"}
如果我们返回Jobs，我们可以使用jobid schedule.json，它可以在之后用cancel.json取消任务：
$ curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=properties -d job=d4df...
{"status": "ok", "prevstate": "running", "node_name": "dev"}
一定要取消进程，否则会浪费计算资源。
完毕之后，访问Logs，我们可以看到日志，在Items我们可以看到抓取过的items。这些数据会被周期清空以节省空间，所以一段时间后就会失效。
如果发生冲突或有其它理由的话，我们可以通过http_port修改端口，它是Scrapyd的诸多设置之一。最好阅读文档http://scrapyd.readthedocs.org/，多了解下。我们的部署必须要设置的是max_proc。如果使用默认值0，任务的并行数量最多可以是CPU核心的四位。因为我们可能会在虚拟机中运行多个Scrapyd服务器，我们将max_proc设为4，可以允许4个任务同时进行。在真实环境中，使用默认值就可以。
分布式系统概述
设计这个系统对我是个挑战。我一开始添加了许多特性，导致复杂度升高，只有高性能的机器才能完成工作。然后，又不得不进行简化，既对硬件性能要求不那么高，也可以让本章的重点仍然是Scrapy。
最后，系统中会包括我们的开发机和几台服务器。我们用开发机进行首页的水平抓取，提取几批URL。然后用轮训机制将URL分发到Scrapyd的结点，并进行抓取。最后，通过FTP传递.jl文件和Items到运行Spark的服务器上。我选择FTP和本地文件系统，而不是HDFS或Apache Kafka，是因为FTP内存需求少，并且作为FEED_URI被Scrapy支持。请记住，只要简单设置Scrapyd和Spark的配置，我们就可以使用亚马逊S3存储这些文件，获得冗余度和可伸缩性等便利，而不用再使用其它技术。
笔记：FTP的缺点之一是，上传过程可能会造成文件不完整。为了避免这点，一旦上传完成，我们便使用Pure-FTPd和调回脚本将文件上传到/root/items。
每过几秒，Spark都读一下目录/root/items，读取任何新文件，取一个小批次进行分析。我们使用Spark是因为它支持Python作为编程语言，也支持流分析。到现在，我们使用的爬虫都比较短，实际中有的爬虫是24小时运行的，不断发出数据流并进行分析，数据越多，分析的结果越准确。我们就是要用Spark进行这样的演示。
笔记：除了Spark和Scrapy，你还可以使用MapReduce，Apache Storm或其它框架。
在本章中，我们不向数据库中插入items。我们在第9章中用的方法也可以在这里使用，但是性能很糟。很少有数据库喜欢每秒被pipelines写入几千个文件。如果想进行写入的话，应该用Spark专用的方法，即批次导入Items。你可以修改我们Spark的例子，向任何数据库进行批次导入。
还有，这个系统的弹性很差。我们假设每个结点都是健康的，任何一个损坏的话，也不会对总系统造成影响。Spark提供高可用性的弹性配置。Scrapy不提供此类内建的功能，除了Scrapyd的“持续排队”功能，即当结点恢复时，可以继续失败的任务。这个功能不一定对你有用。如果弹性对你十分重要，你就得搭建一个监督系统和分布式排队方案（例如，基于Kafka或RabbitMQ），可以重启失败的任务。
修改爬虫和中间件
为了搭建这个系统，我们要稍稍修改爬虫和中间件。更具体地，我们要做如下工作：
- 微调爬虫，使抓取索引页的速度达到最大
- 写一个中间件，可以将URL批次发送给scrapyd服务器。
- 使用相同的中间件，使系统启动时就可以将URL分批
我们尽量用简明的方式来完成这些工作。理想状态下，整个过程应该对底层的爬虫代码简洁易懂。这是一个底层层面的要求，通过破解爬虫达到相同目的不是好主意。
抓取共享首页
第一步是优化抓取首页的速度，速度越快越好。开始之前，先明确一下目的。假设爬虫的并发数是16，源网站的延迟大概是0.25秒。这样，最大吞吐量是16/0.25=64页/秒。首页有5000O个子页，每个索引页有30个子页，那就有1667个索引页。预计下载整个首页需要，1667/64=26秒。
将第3章中的爬虫重命名为easy。我们将首先进行垂直抓取的Rule（含有callback='parse_item'的一项）注释掉，因为现在只想抓取索引页。
提示：本章的代码位于目录ch11。
在进行优化之前，我们让scrapy crawl只抓取10个页面，结果如下：
$ ls
properties scrapy.cfg
$ pwd
/root/book/ch11/properties
$ time scrapy crawl easy -s CLOSESPIDER_PAGECOUNT=10
...
DEBUG: Crawled (200) <GET ...index_00000.html> (referer: None)
DEBUG: Crawled (200) <GET ...index_00001.html> (referer: ...index_00000.
html)
...
real 0m4.099s
如果10个页面用时4秒，26秒内是不可能完成1700个页面的。通过查看日志，我们看到每个索引页都来自前一个页面，也就是说，任何时候最多是在处理一个页面。实际上，并发数是1。我们需要将其并行化，使达到并发数16。我们将索引页相互共享，即URL互相连接，再加入一些其他的链接，以免爬虫中没有URL。我们将首页分厂20个部分。实际上，任何大于16的数，都可以提速，但是一旦超过20，速度反而会下降。我们用下面的方法计算每个部分的起始索引页：
>>> map(lambda x: 1667 * x / 20, range(20))
[0, 83, 166, 250, 333, 416, 500, ... 1166, 1250, 1333, 1416, 1500, 1583]
据此，设置start_URL如下：
start_URL = ['http://web:9312/properties/index_%05d.html' % id
for id in map(lambda x: 1667 * x / 20, range(20))]
这可能会和你的情况不同，所以就不做美化了。将并发数(CONCURRENT_REQUESTS, CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN)设为16，再次运行爬虫，运行如下：
$ time scrapy crawl easy -s CONCURRENT_REQUESTS=16 -s CONCURRENT_
REQUESTS_PER_DOMAIN=16
...
real 0m32.344s
结果接近了我们的目标。下载速度是1667页面/32秒=52页面/秒，也就是说，每秒可以产生52*30=1560个子页面。我们现在可以注释掉垂直抓取的Rule，将文件保存成一个爬虫。我们不需要进一步修改爬虫代码，而是用一个功能强大的中间件继续来做。如果只用开发机运行爬虫，假设可以像抓取索引页一样抓取子页，可以在50000/52=16分钟内完成抓取。
这里有两个要点。在学习完第10章之后，我们在做的都是工程项目。我们可以想方设法计算出系统确切的性能。第二点是，抓取索引页会产生子页，但实际的吞吐量不大。如果产生URL的速度快过scrapyd处理URL的速度，URL就会在scrapyd排队。或者，如果产生URL的速度太慢，scrapyd就会空闲。
批次抓取URL
现在来处理子页面的URL，并把它们分批，然后直接发送给scrapyds，而不是继续抓取。
如果检查Scrapy的架构，我们可以明白这么做就是为了做一个中间件，它可以执行process_spider_output()，在Requests到达下载器之前就可以进行处理或取消。我们限定中间件只支持CrawlSpider的爬虫，并且只支持简单的GET请求。如果要提高复杂度，例如，POST或认证请求，我们必须开发更多的功能，以传递参数、头文件、每个批次进行重新登陆。
打开Scrapy的GitHub，查看SPIDER_MIDDLEWARES_BASE设置，看看能否重利用哪个程序。Scrapy 1.0有以下中间件：HttpErrorMiddleware、OffsiteMiddleware、RefererMiddleware、UrlLengthMiddleware和DepthMiddleware。我们看到OffsiteMiddleware（只有60行）好像使我们需要的。它根据爬虫属性allowed_domains限定URL。我们可以用相同的方法吗？不是丢弃URL，我们转而将它们分批，发送给scrapyds。我们确实可以这么做，部分代码如下：
def __init__(self, crawler):
settings = crawler.settings
self._target = settings.getint('DISTRIBUTED_TARGET_RULE', -1)
self._seen = set()
self._URL = []
self._batch_size = settings.getint('DISTRIBUTED_BATCH_SIZE', 1000)
...
def process_spider_output(self, response, result, spider):
for x in result:
if not isinstance(x, Request):
yield x
else:
rule = x.meta.get('rule')
if rule == self._target:
self._add_to_batch(spider, x)
else:
yield x
def _add_to_batch(self, spider, request):
url = request.url
if not url in self._seen:
self._seen.add(url)
self._URL.append(url)
if len(self._URL) >= self._batch_size:
self._flush_URL(spider)
process_spider_output()处理Item和Request。我们只需要Request，其它就不考虑了。如果查看CrawlSpider的源代码，我们看到将Request/Response映射到Rule的方式是用一个meta dict中的名为“rule”的整数字段。我们检查这个数字，如果它指向我们想要的Rule（DISTRIBUTED_TARGET_RULE设置），我们调用_add_to_batch()，将它的URL添加到这个批次里面。我们然后取消这个Request。我们接着产生出其他的请求，例如下一页的链接，不进行改动。The _add_to_batch()方法起到去重的作用。但是，我们前面描述的碎片化过程，意味着有的URL可能要提取两次。我们使用_seen set检测并去除重复项。然后将这些URL添加到_URL列表，如果它的大小超过了_batch_size（根据DISTRIBUTED_BATCH_SIZE设置），就会调用_flush_URL()。这个方法提供了一下功能：
def __init__(self, crawler):
...
self._targets = settings.get("DISTRIBUTED_TARGET_HOSTS")
self._batch = 1
self._project = settings.get('BOT_NAME')
self._feed_uri = settings.get('DISTRIBUTED_TARGET_FEED_URL', None)
self._scrapyd_submits_to_wait = []
def _flush_URL(self, spider):
if not self._URL:
return
target = self._targets[(self._batch-1) % len(self._targets)]
data = [
("project", self._project),
("spider", spider.name),
("setting", "FEED_URI=%s" % self._feed_uri),
("batch", str(self._batch)),
]
json_URL = json.dumps(self._URL)
data.append(("setting", "DISTRIBUTED_START_URL=%s" % json_URL))
d = treq.post("http://%s/schedule.json" % target,
data=data, timeout=5, persistent=False)
self._scrapyd_submits_to_wait.append(d)
self._URL = []
self._batch += 1
首先，它使用了批次计数器（_batch）来决定发向哪个scrapyd服务器。可用服务器保存在_targets（见DISTRIBUTED_TARGET_HOSTS设置）。我们然后向scrapyd的schedule.json做一个POST请求。这比之前用过的curl方法高级，因为它传递了经过仔细选择的参数。基于这些常熟，scrapyd就规划了一次抓取，如下所示：
scrapy crawl distr \
-s DISTRIBUTED_START_URL='[".../property_000000.html", ... ]' \
-s FEED_URI='ftp://anonymous@spark/%(batch)s_%(name)s_%(time)s.jl' \
-a batch=1
除了项目和爬虫的名字，我们想爬虫传递了一个FEED_URI设置。它的值是从DISTRIBUTED_TARGET_FEED_URL得到的。
因为Scrapy支持FTP，我们可以让scrapyds用一个匿名FTP将抓取的Item文件上传到Spark服务器。它的格式包括爬虫的名字（%(name)s和时间（%(time)s）。如果只有这两项的话，那么同一时间创建出来的两个文件就会有冲突。为了避免覆盖，我们加入一个参数%(batch)。Scrapy默认是不知道批次的，所以我们必须给设定一个值。scrapyd的schedule.json API的特点之一是，每个不是设置的参数或已知的参数都被传递给了爬虫。默认时，爬虫的参数成为了爬虫的属性，然后在爬虫的属性中寻找未知的FEED_URI参数。因此，将一批参数传递给schedule.json，我们就可以在FEED_URI中使用它，以避免冲突。
最后是将DISTRIBUTED_START_URL和这一批次的子页URL编译为JSON，因为JSON是最简洁的文本格式。
笔记：用命令行将大量数据传递到Scrapy并不可取。如果你想将参数存储到数据库（例如Redis），只传递给Scrapy一个ID。这么做的话，需要小幅修改_flush_URL()和process_start_requests()。
我们用treq.post()来做POST请求。Scrapyd处理持续连接并不好，因此我们用persistent=False取消它。我们还设置了一个5秒的暂停。这个请求的的延迟项被保存在_scrapyd_submits_to_wait列表。要关闭这个函数，我们重置_URL列表，并加大当前的_batch。
奇怪的是，关闭操作中会出现许多方法，如下所示：
def __init__(self, crawler):
...
crawler.signals.connect(self._closed, signal=signals.spider_
closed)
@defer.inlineCallbacks
def _closed(self, spider, reason, signal, sender):
# Submit any remaining URL
self._flush_URL(spider)
yield defer.DeferredList(self._scrapyd_submits_to_wait)
调用_closed()可能是因为我们按下了Ctrl + C或因为抓取结束。两种情况下，我们不想失去任何最后批次的还未发送的URL。这就是为什么在_closed()中，第一件事是调用_flush_URL(spider)加载最后的批次。第二个问题是，因为是非阻塞的，停止抓取时，treq.post()可能结束也可能没结束。为了避免丢失最后批次，我们要使用前面提到过的scrapyd_submits_to_wait列表，它包括所有的treq.post()延迟项。我们使用defer.DeferredList()等待，直到全部完成。因为_closed()使用了@defer.inlineCallbacks，当所有请求完成时，我们只yield它并继续。
总结一下，DISTRIBUTED_START_URL设置中的批次URL会被发送到scrapyds，scrapyds上面运行着相同的爬虫。很明显，我们需要使用这个设置以启动start_URL。
从settings启动URL
中间件还提供了一个process_start_requests()方法，使用它可以处理爬虫提供的start_requests。检测是否设定了DISTRIBUTED_START_URL，设定了的话，用JSON解码，并使用它的URL产生相关的请求。对于这些请求，我们设定CrawlSpider的_response_downloaded()方法作为回调函数，再设定参数meta['rule']，以让恰当的Rule处理响应。我们查看Scrapy的源码，找到CrawlSpider创建请求的方法，并依法而做：
def __init__(self, crawler):
...
self._start_URL = settings.get('DISTRIBUTED_START_URL', None)
self.is_worker = self._start_URL is not None
def process_start_requests(self, start_requests, spider):
if not self.is_worker:
for x in start_requests:
yield x
else:
for url in json.loads(self._start_URL):
yield Request(url, spider._response_downloaded,
meta={'rule': self._target})
中间件就准备好了。我们在settings.py进行设置以启动它：
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'properties.middlewares.Distributed': 100,
}
DISTRIBUTED_TARGET_RULE = 1
DISTRIBUTED_BATCH_SIZE = 2000
DISTRIBUTED_TARGET_FEED_URL = ("ftp://anonymous@spark/"
"%(batch)s_%(name)s_%(time)s.jl")
DISTRIBUTED_TARGET_HOSTS = [
"scrapyd1:6800",
"scrapyd2:6800",
"scrapyd3:6800",
]
有人可能认为DISTRIBUTED_TARGET_RULE不应该作为设置，因为它会使爬虫差异化。你可以认为这是个默认值，你可以在你的爬虫中使用属性custom_settings覆盖它，例如:
custom_settings = {
'DISTRIBUTED_TARGET_RULE': 3
}
我们的例子并不需要这么做。我们可以做一个测试运行，只抓取一个页面：
$ scrapy crawl distr -s \
DISTRIBUTED_START_URL='["http://web:9312/properties/property_000000.html"]'
这个成功之后，我们进一步，抓取一个页面之后，用FTP将它传送到Spark服务器：
scrapy crawl distr -s \
DISTRIBUTED_START_URL='["http://web:9312/properties/property_000000.html"]' \
-s FEED_URI='ftp://anonymous@spark/%(batch)s_%(name)s_%(time)s.jl' -a batch=12
用ssh连接Spark服务器，你可以看到一个文件，例如/root/items下的12_distr_date_time.jl。
这个中间件的例子可以让你完成scrapyd的分布式抓取。你可以将它当做起点，进行改造。你可能要做如下修改：
- 爬虫的类型。除了CrawlSpider，你必须让爬虫用恰当的meta标记分布式的请求，用惯用命名法执行调回。
- 向scrapyds传递URL的方式。你可能想限定域名，减少传递的量。例如，你只想传递IDs。
- 你可以用分布式排队方案，让爬虫可以从失败恢复，让scrapyds执行更多的URL批次。
- 你可以动态扩展服务器的规模，以适应需求。
将项目部署到scrapyd服务器
为了将爬虫附属到三台scrapyd服务器上，我们必须将它们添加到scrapy.cfg文件。文件上的每个[deploy:target-name]定义了一个新的部署目标：
$ pwd
/root/book/ch11/properties
$ cat scrapy.cfg
...
[deploy:scrapyd1]
url = http://scrapyd1:6800/
[deploy:scrapyd2]
url = http://scrapyd2:6800/
[deploy:scrapyd3]
url = http://scrapyd3:6800/
你可以用scrapyd-deploy -l查询可用的服务器：
$ scrapyd-deploy -l
scrapyd1 http://scrapyd1:6800/
scrapyd2 http://scrapyd2:6800/
scrapyd3 http://scrapyd3:6800/
用scrapyd-deploy <target name>进行部署：
$ scrapyd-deploy scrapyd1
Packing version 1449991257
Deploying to project "properties" in http://scrapyd1:6800/addversion.json
Server response (200):
{"status": "ok", "project": "properties", "version": "1449991257",
"spiders": 2, "node_name": "scrapyd1"}
这个过程会产生一些新的目录和文件（build、project.egg-info、setup.py），可以删掉。其实，scrapyd-deploy做的就是打包你的项目，并用addversion.json，传递到目标服务器上。
之后，如果我们用scrapyd-deploy –L查询服务器，我们可以确认项目被成功部署了：
$ scrapyd-deploy -L scrapyd1
properties
我还用touch在项目的目录创建了三个空文件夹，scrapyd1-3。这样可以将scrapyd的名字传递给下面的文件，同时也是服务器的名字。然后可以用bash loop将其部署服务器： for i in scrapyd*; do scrapyd-deploy $i; done。
创建自定义监视命令
如果你想在多台scrapyd服务器上监视抓取的进程，你必须亲自编写程序。这是一个练习所学知识的好机会，写一个原生的Scrapy命令，scrapy monitor，用它监视一组scrapyd服务器。文件命名为monitor.py，在settings.py中添加COMMANDS_MODULE = 'properties.monitor'。快速查看scrapyd的文档，listjobs.json API给我们提供了关于任务的信息。如果我们想找到给定目标的根URL，我们可以断定，它只能是在scrapyd-deploy的代码中。如果查看https://github.com/scrapy/scrapyd-client/blob/master/scrapyd-client/scrapyd-deploy，我们可以发现一个_get_targets()函数（执行它不会添加许多值，所以略去了），它可以给出目标的名字和根URL。我们现在就可以执行命令的第一部分了，如下所示：
class Command(ScrapyCommand):
requires_project = True
def run(self, args, opts):
self._to_monitor = {}
for name, target in self._get_targets().iteritems():
if name in args:
project = self.settings.get('BOT_NAME')
url = target['url'] + "listjobs.json?project=" + project
self._to_monitor[name] = url
l = task.LoopingCall(self._monitor)
l.start(5) # call every 5 seconds
reactor.run()
这段代码将名字和想要监视的API的终点提交给dict _to_monitor。我们然后使用task.LoopingCall()规划向_monitor()方法发起递归调用。_monitor()使用treq和deferred，我们使用@defer.inlineCallbacks对它进行简化。方法如下（省略了一些错误处理和代码美化）：
@defer.inlineCallbacks
def _monitor(self):
all_deferreds = []
for name, url in self._to_monitor.iteritems():
d = treq.get(url, timeout=5, persistent=False)
d.addBoth(lambda resp, name: (name, resp), name)
all_deferreds.append(d)
all_resp = yield defer.DeferredList(all_deferreds)
for (success, (name, resp)) in all_resp:
json_resp = yield resp.json()
print "%-20s running: %d, finished: %d, pending: %d" %
(name, len(json_resp['running']),
len(json_resp['finished']), len(json_resp['pending']))
这几行代码包括了目前我们学过的所有Twisted方法。我们使用treq调用scrapyd的API和defer.DeferredList，立即处理所有的响应。当all_resp有了所有结果之后，我们重复这个过程，取回它们的JSON对象。treq Response'json()方法返回延迟项，而不是实际值，以与后续的实际值继续任务。我们最后打印出结果。JSON响应的列表信息包括悬挂、运行中、结束的任务，我们打印出它的长度。
用Apache Spark streaming计算偏移值
我们的Scrapy系统现在就功能完备了。让我们来看看Apache Spark的使用。
让我来看如何执行。请记住这不是Scrapy代码，所以看起来会觉得陌生，但是是可以看懂的。你可以在 boostwords.py文件找到这个应用，这个文件包括了复杂的测试代码，可以忽略。它的主要代码如下：
# Monitor the files and give us a DStream of term-price pairs
raw_data = raw_data = ssc.textFileStream(args[1])
word_prices = preprocess(raw_data)
# Update the counters using Spark's updateStateByKey
running_word_prices = word_prices.updateStateByKey(update_state_
function)
# Calculate shifts out of the counters
shifts = running_word_prices.transform(to_shifts)
# Print the results
shifts.foreachRDD(print_shifts)
Spark使用DStream代表数据流。textFileStream()方法监督文件系统的一个目录，当检测到新文件时，就传出来。我们的preprocess()函数将它们转化为term/price对。我们用update_state_function()函数和Spark的updateStateByKey()方法累加这些term/price对。我们最后通过运行to_shifts()计算偏移值，并用print_shifts()函数打印出极值。大多我们的函数修改不大，只是高效重塑了数例据。例外的是shifts()函数：
def to_shifts(word_prices):
(sum0, cnt0) = word_prices.values().reduce(add_tuples)
avg0 = sum0 / cnt0
def calculate_shift((isum, icnt)):
avg_with = isum / icnt
avg_without = (sum0 - isum) / (cnt0 - icnt)
return (avg_with - avg_without) / avg0
return word_prices.mapValues(calculate_shift)
这段代码完全是按照公式做的。尽管很简单，Spark的mapValues()可以让calculate_shift在Spark服务器上用最小开销高效运行。
进行分布式抓取
我进行四台终端进行抓取。我想让这部分尽量独立，所以我还提供了vagrant ssh命令，可以在终端使用。
使用四台终端进行抓取
用终端1来检测集群的CPU和内存的使用。这可以确认和修复问题。设置方法如下：
$ alias provider_id="vagrant global-status --prune | grep 'docker-
provider' | awk '{print \$1}'"
$ vagrant ssh $(provider_id)
$ docker ps --format "{{.Names}}" | xargs docker stats
前两行可以让我们用ssh打开docker provider VM。如果没有使用VM，只在docker Linux运行，我们只需要最后一行。
终端2用作诊断，如下运行 scrapy monitor：
$ vagrant ssh
$ cd book/ch11/properties
$ scrapy monitor scrapyd*
使用scrapyd*和空文件夹，空文件夹名字是scrapy monitor，这会扩展到scrapy monitor scrapyd1 scrapyd2 scrapyd3。
终端3，是我们启动抓取的终端。除此之外，它基本是闲置的。开始一个新的抓取，我们操作如下：
$ vagrant ssh
$ cd book/ch11/properties
$ for i in scrapyd*; do scrapyd-deploy $i; done
$ scrapy crawl distr
最后两行很重要。首先，我们使用一个for循环和scrapyd-deploy，将爬虫部署到服务器上。然后我们用scrapy crawl distr开始抓取。我们随时可以运行小的抓取，例如，scrapy crawl distr -s CLOSESPIDER_PAGECOUNT=100，来抓取100个索引页，它会产生大概3000个子页。
终端4用来连接Spark服务器，我们用它进行实时分析：
$ vagrant ssh spark
$ pwd
/root
$ ls
book items
$ spark-submit book/ch11/boostwords.py items
只有最后一行重要，它运行了boostwords.py，将本地items目录传给了监视器。有时，我还使用watch ls -1 items来监视item文件。
到底哪个词对价格的影响最大呢？这个问题留给读者。
系统性能
系统的性能极大地依赖于硬件、CPU的数量、虚拟机分配内存的大小。在真实情况下，我们可以进行水平扩展，使抓取提速。
理论最大吞吐量是3台服务器4个CPU16并发数*4页/秒=768页/秒。
实际中，使用分配了4G内存、8CPU的虚拟机的Macbook Pro，2分40秒内下载了50000条URL，即315页/秒。在一台亚马逊EC2 m4.large，它有2个vCPUs、8G内存，因为CPU频率低，用时6分12秒，即134页/秒。在一台台亚马逊EC2 m4.4xlarge，它有16个vCPUs、64G内存，用时1分44秒，即480页/秒。在同一台机器上，我将scrapyd的数量提高到6（修改Vagrantfile、scrapy.cfg和settings.py），用时1分15秒，即667页/秒。在最后的例子中，网络服务器似乎是瓶颈。
实际和理论计算存在差距是合理的。我们的粗略计算中没有考虑许多小延迟。尽管我们声明了每个页有250ms的延迟，我们在前几章已经看到，实际延迟要更高，这是因为我们还有额外的Twisted和操作系统延迟。还有开发机向scrapyds传递URL的时间，FTP向Spark传递Items的时间，还有scrapyd发现新文件和规划任务的时间（平均要2.5秒，根据scrapyd的poll_interval设置）。还没计算开发机和scrapyd的启动时间。如果不能确定可以提高吞吐量的话，我是不会试图改进这些延迟的。我的下一步是扩大抓取的规模，比如500000个页面、网络服务器的负载均衡，在扩大的过程中发现新的挑战。
要点
本章的要点是，如果要进行分布式抓取，一定要使用大小合适的批次。
取决于源网站的响应速度，你可能有数百、数千、上万个URL。你希望它们越大越好（在几分钟的水平），这样就可以分摊启动的费用。另一方面，你也不希望它们太大，以免造成机器故障。在一个有容错的分布式系统中，你需要重试失败的批次，而且重试不要浪费太多时间。
总结
希望你能喜欢这本关于Scrapy的书。现在你对Scrapy应该已经有深入的了解了，并可以解决简单或复杂的问题了。你还学到了Scrapy复杂的结构，以及如何发挥出它的最大性能。通过抓取，你可以在应用中使用庞大的数据资源。我们已经看到了如何在移动应用中使用Scrapy抓取的数据并进行分析。希望你能用Scrapy做出更多强大的应用，为世界做出贡献。祝你好运！
序言
第1章 Scrapy介绍
第2章 理解HTML和XPath
第3章 爬虫基础
第4章 从Scrapy到移动应用
第5章 快速构建爬虫
第6章 Scrapinghub部署
第7章 配置和管理
第8章 Scrapy编程
第9章 使用Pipeline
第10章 理解Scrapy的性能
第11章（完） Scrapyd分布式抓取和实时分析
