Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控可视化方案.pdf资源-CSDN下载

176 浏览量 2025-04-20 15:41:36 上传评论收藏 4.19MB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

目录
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控可视化方案
一、引言
1.1 背景介绍
1.2 问题提出
1.3 解决方案概述
1.4 文章目标与受众
二、Scrapy与Prometheus简介
2.1 Scrapy简介
2.1.1 基本概念
2.1.2 架构组成
2.1.3 应用场景
2.2 Prometheus简介
2.2.1 基本概念
2.2.2 架构组成
2.2.3 应用场景
2.3 Scrapy与Prometheus结合的意义
三、Scrapy对接Prometheus的准备工作
3.1 环境搭建
3.1.1 安装Python和Scrapy
3.1.2 安装Prometheus和Grafana
3.1.3 安装Prometheus客户端库
3.2 项目创建与配置
3.2.1 创建Scrapy项目
3.2.2 配置Scrapy项目
3.3 网络与权限设置
3.3.1 网络配置
3.3.2 权限设置
3.4 测试环境连通性
3.4.1 测试Prometheus服务
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控
可视化方案可视化方案可视化方案
可视化方案可视化方案
可视化方案可视化方案可视化方案
可视化方案可视化方案可视化方案
可视化方案可视化方案
可视化方案可视化方案可视化方案
可视化方案
2025年04月20日
第 1 页 共 24 页

10.3.3 社区贡献与合作

Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控可视化方案

一、引言

1.1 背景介绍

在当今的数据驱动时代，网络爬虫扮演着举足轻重的角色。借助网络爬虫，企业和研究人员能够从海量的网络数据里获取有价值

的信息，像市场趋势、竞争对手情报以及用户反馈等。Scrapy作为一款强大且高效的Python爬虫框架，因其具备高度可定制性、

异步处理能力以及丰富的插件生态系统，被广泛应用于各类爬虫项目中。

不过，随着爬虫规模的持续扩大以及任务复杂度的不断提升，对爬虫的监控和管理变得愈发关键。我们需要及时了解爬虫的运行

状态，比如请求的成功率、响应时间、抓取的数据量等指标，从而确保爬虫的稳定运行，及时发现并解决潜在问题。

1.2 问题提出

在实际的爬虫项目里，传统的日志记录和简单的统计方法存在诸多局限。日志文件往往信息繁杂，难以快速提取关键指标；简单

的统计方法缺乏实时性和可视化效果，无法直观地呈现爬虫的运行状况。

例如，当爬虫出现请求频繁失败的情况时，仅仅查看日志可能无法迅速定位问题所在，也不能准确判断问题的严重程度。此外，

在大规模分布式爬虫环境下，要对多个爬虫节点进行统一监控和管理，传统方法更是力不从心。

1.3 解决方案概述

Prometheus是一款开源的系统监控和警报工具，它具有强大的指标收集、存储和查询能力，并且提供了丰富的可视化界面。将

Scrapy与Prometheus进行对接，能够实现对爬虫指标的实时监控和可视化展示，帮助开发人员和运维人员快速掌握爬虫的运行

状态，及时发现并解决问题。

具体而言，我们会在Scrapy中集成Prometheus客户端，在爬虫运行过程中收集各种关键指标，然后将这些指标发送到

Prometheus服务端进行存储和处理。最后，借助Grafana等可视化工具，将指标以直观的图表和仪表盘形式展示出来，实现对爬

虫的全方位监控。

1.4 文章目标与受众

本文的主要目标是为技术开发人员提供一份详细的Scrapy对接Prometheus的指南，涵盖从环境准备、代码集成到可视化展示的

全过程。通过阅读本文，读者能够深入理解Scrapy和Prometheus的工作原理，掌握如何将两者进行有效对接，从而实现爬虫指

标的监控和可视化。

本文的受众主要是对网络爬虫和系统监控感兴趣的技术开发人员，包括Python开发者、爬虫工程师、运维工程师等。无论你是刚

刚接触Scrapy和Prometheus的新手，还是有一定经验的专业人士，都能从本文中获取有价值的信息和实践经验。

二、Scrapy与Prometheus简介

2.1 Scrapy简介

2.1.1 基本概念

2025年04月20日

第 4 页共 24 页

Scrapy是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。它可以应用在数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系

列的程序中。其核心设计理念在于将爬虫的各个功能模块进行解耦，使得开发者可以专注于爬虫的核心逻辑，而无需过多关注底

层的网络请求、数据处理等细节。

2.1.2 架构组成

Scrapy的架构主要由以下几个部分组成：

引擎（Engine）：负责控制整个数据处理流程，协调各个组件之间的通信和数据传递。它接收来自调度器的请求，并将请

求发送给下载器进行下载；同时，将下载器返回的响应传递给爬虫进行解析。

调度器（Scheduler）：负责管理待处理的请求队列。它接收引擎发送的请求，并将其按照一定的策略进行排序和调度，

确保请求能够有序地被处理。

下载器（Downloader）：负责根据请求从互联网上下载网页内容。它支持多种协议（如HTTP、HTTPS等），并能够处

理各种网络异常情况。

爬虫（Spider）：负责定义如何从网页中提取数据。开发者可以通过编写爬虫代码，指定要爬取的网站、解析规则等。爬

虫将解析后的数据发送给引擎，由引擎将其传递给管道进行处理。

管道（Pipeline）：负责对爬虫提取的数据进行处理和存储。它可以对数据进行清洗、验证、存储到数据库等操作。

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例：

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):

name = "quotes"

start_urls = [

'https://quotes.toscrape.com/tag/humor/',

]

def parse(self, response):

for quote in response.css('div.quote'):

yield {

'text': quote.css('span.text::text').get(),

'author': quote.css('small.author::text').get(),

}

next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()

if next_page is not None:

yield response.follow(next_page, self.parse)

2.1.3 应用场景

Scrapy广泛应用于各种需要获取网络数据的场景，如：

市场调研：收集竞争对手的产品信息、价格信息等，为企业的市场策略提供支持。

舆情监测：监控社交媒体、新闻网站等平台上的相关信息，了解公众对某个话题的看法和态度。

数据采集：为机器学习、数据分析等任务采集大量的训练数据。

2.2 Prometheus简介

2.2.1 基本概念

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具，最初由SoundCloud开发。它以时间序列数据库为核心，通过HTTP协议周期性

地从目标节点收集指标数据，并支持强大的查询和聚合功能。Prometheus的设计理念是简单、可靠和易于扩展，能够适应各种

复杂的监控场景。

2025年04月20日

第 5 页共 24 页

剩余23页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

fanxbl957

粉丝: 8643

Scrapy对接Prometheus：爬虫指标监控可视化方案.pdf

Scrapy对接Airflow：爬虫任务调度与依赖管理.pdf

毕设项目：爬虫系统+可视化报表.zip

基于Python的网易新闻Scrapy爬虫：数据分析与可视化大屏展示-毕业源码案例设计.rar

Scrapy对接Superset：数据可视化看板搭建.pdf

Scrapy对接Kafka：实时数据流处理方案.pdf

Scrapy爬取网站：Quotes to Scrape

基于scrapy爬取51job爬虫系统源码.zip

解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫全套教学资料

分布式爬虫架构：Scrapy-Redis集群部署方案.pdf

微服务化爬虫系统：SpringCloud与Scrapy整合方案.pdf

可视化的Scrapy爬虫管理平台

大数据爬取、清洗与可视化教程课件第六章中型网络爬虫框架Scrapy.pdf

精通Python爬虫框架Scrapy.pdf

Python程序设计：Scrapy爬虫框架的使用.pptx

Python爬虫框架Scrapy教程《PDF文档》

python爬虫开发代码-电影网站信息爬取案例

基于Scrapy的图片爬虫：EXIF元数据提取与存储.pdf

Python基于Scrapy网上兼职网爬虫可视化分析设计源码.zip

Python爬虫框架Scrapy教程 完整版PDF

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

DeepSeek+wxauto+Python 实现最简单的微信自动回复机器人（极简实现）

Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

大模型微调自我认知数据集

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

抢购haiwei.rar

Python 八股文.pdf

shape-predictor-68-face-landmarks.zip

一分钟学会gitee上传文件到仓库

Oracle数据库做双机.rar

最新资源

Python爬虫框架Scrapy教程完整版PDF

python大作业含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

Python教程2020版完全入门达到Python工程师水平笔记+代码+课件+资料