scrapy自定义扩展(extensions)实现实时监控scrapy爬虫的运行状态

效果图：

废话

如何知道你写的爬虫有没有正常运行，运行了多长时间，请求了多少个网页，抓到了多少条数据呢？官方其实就提供了一个字典就包含一些抓取的相关信息：crawler.stats.get_stats()，crawler是scrapy中的一个组件。你可以在很多组件中访问他，比如包含from_crawler(cls, crawler)方法的所有组件。

既然能得到scrapy的运行状态，想要实时显示出来应该也很简单吧。同样是使用上一篇博客用到的influxdb+grafana来展示数据，我们只需要将scrapy的一些运行信息实时同步到influxdb这个数据库，就能通过grafana以图的形式来展示出数据库里的内容了。

写数据库

如何实时将字典同步到数据库呢？这里肯定要设定一个同步的时间间隔，假设是5秒。那么我们的需求就是让scrapy每5秒写一次爬虫运行状态的信息到数据库，上面提到能访问到crawler.stats.get_stats()这个的组件有很多，比如中间件、管道、爬虫。我们应该在哪个组件中同步信息？

这个我们可以先看一些内置的组件分别实现了什么功能，然后看和需求最相似的功能。很明显，功能最为合适的是extensions这个组件了，有很多人可能都没有用过这个组件，我在看很多博客都很少有提到这个组件的，因为这个组件能做的事，其他也能做，用它只是为了让分工更明确而已。所以一些额外的功能一般写入extensions，我们先看看内置的几个都实现了什么样的功能

• 日志统计信息扩展(scrapy.extensions.logstats.LogStats):记录基本统计信息，例如抓取的页面和已抓取的项目
• 核心统计信息扩展(scrapy.extensions.corestats.CoreStats): 如果启用了统计信息收集，请启用核心统计信息的收集
• Telnet控制台扩展(scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole): 提供一个telnet控制台，以进入当前正在运行的Scrapy进程内的Python解释器，这对于调试非常有用
• 内存使用扩展(scrapy.extensions.memusage.MemoryUsage): 此扩展名在Windows中不起作用

其中日志统计信息扩展就是把crawler.stats.get_stats()这个字典信息写入到日志，这和我要实现的功能基本类似。所以代码可以参考参考。直接看我的代码：

import logging
from scrapy import signals
import datetime
from threading import Timer
from influxdb import InfluxDBClient


logger = logging.getLogger(__name__)

class SpiderStatLogging:

    def __init__(self, crawler, dbparams, interval):
        self.exit_code = False
        self.interval = interval
        self.crawler = crawler
        self.client = InfluxDBClient(**dbparams)
        self.stats_keys = set()
        self.cur_d = {
            'log_info': 0, 
            'log_warning': 0,
            'requested': 0,
            'request_bytes': 0,
            'response': 0,
            'response_bytes': 0,
            'response_200': 0,
            'response_301': 0,
            'response_404': 0,
            'responsed': 0,
            'item': 0,
            'filtered': 0,
        }

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        dbparams = crawler.settings.get('INFLUXDB_PARAMS')
        interval = crawler.settings.get('INTERVAL', 60)
        ext = cls(crawler, dbparams, interval)
        crawler.signals.connect(ext.engine_started, signal=signals.engine_started)
        crawler.signals.connect(ext.engine_stopped, signal=signals.engine_stopped)
        crawler.signals.connect(ext.spider_closed, signal=signals.spider_closed)
        crawler.signals.connect(ext.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        return ext

    def spider_closed(self, spider, reason):
        logger.info(self.stats_keys)
        influxdb_d = {
            "measurement": "spider_closed",
            "time": datetime.datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
            "tags": {
                'spider_name': spider.name
            },
            "fields": {
                        'end_time': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 
                        'reason': reason,
                        'spider_name':spider.name
                    }
        }
        if not self.client.write_points([influxdb_d]):
            raise Exception('写入influxdb失败！')
        
    def spider_opened(self, spider):
        influxdb_d = {
            "measurement": "spider_opened",
            "time": datetime.datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
            "tags": {
                'spider_name': spider.name
            },
            "fields": {
                        'start_time': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                        'spider_name':spider.name
                    }
        }
        if not self.client.write_points([influxdb_d]):
            raise Exception('写入influxdb失败！')

    def engine_started(self):
        Timer(self.interval, self.handle_stat).start()
    
    def engine_stopped(self):
        self.exit_code = True

    def handle_stat(self):
        stats = self.crawler.stats.get_stats()
        d = {
            'log_info': stats.get('log_count/INFO', 0), 
            'dequeued': stats.get('scheduler/dequeued/redis', 0),
            'log_warning': stats.get('log_count/WARNING', 0),
            'requested': stats.get('downloader/request_count', 0),
            'request_bytes': stats.get('downloader/request_bytes', 0),
            'response': stats.get('downloader/response_count', 0),
            'response_bytes': stats.get('downloader/response_bytes', 0),
            'response_200': stats.get('downloader/response_status_count/200', 0),
            'response_301': stats.get('downloader/response_status_count/301', 0),
            'response_404': stats.get('downloader/response_status_count/404', 0),
            'responsed': stats.get('response_received_count', 0),
            'item': stats.get('item_scraped_count', 0),
            'depth': stats.get('request_depth_max', 0),
            'filtered': stats.get('bloomfilter/filtered', 0),
            'enqueued': stats.get('scheduler/enqueued/redis', 0),
            'spider_name': self.crawler.spider.name
        }
        for key in self.cur_d:
            d[key], self.cur_d[key] = d[key] - self.cur_d[key], d[key]
        influxdb_d = {
            "measurement": "newspider",
            "time": datetime.datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
            "tags": {
                'spider_name': self.crawler.spider.name
            },
            "fields": d
        }
        if not self.client.write_points([influxdb_d]):
            raise Exception('写入influxdb失败！')
        self.stats_keys.update(stats.keys())
        if not self.exit_code:
            Timer(self.interval, self.handle_stat).start()

代码应该不难理解，从settings.py中读取两个变量'INFLUXDB_PARAMS'、'INTERVAL'，然后在引擎开始的时候开启一个定时器，每隔INTERVAL秒执行一次handle_stat函数，handle_stat函数的功能就是把crawler.stats.get_stats()这个字典写入到influxdb数据库里。接着只需要在配置文件中启用这个扩展即可，

EXTENSIONS = {
    '项目名称.文件名称.SpiderStatLogging': 1,
    # 假设上面的代码都保存在extensions.py中，放在和settings.py同级目录，
    # 则可以写成：项目名称.extensions..SpiderStatLogging
}

展示数据库

granfana我就不多说了，不懂的请百度，或者看一下我的上一篇博客再百度。

图表json：https://lanzous.com/icrr5kb(太长就直接放网盘了，复制到grafana导入即可)