mascai 26 апр 2022 в 00:10

Парсинг для взрослых или Инфраструктура для промышленного парсинга

7 мин

19K

Python*Django*Data Mining*Data Engineering*

Туториал

Из песочницы

Цель статьи - описать создание инфраструктуры для парсинга на базе python, Django, Celery и Docker.

Введение

В студенческие годы я написал на заказ много парсеров магазинов и социальных сетей. Со временем парсеры усложнялись и из скриптов превращались в полноценные веб-приложения c базой данных и Rest API. В статье описан шаблон веб-приложения, который использую для создания парсеров.

Парсинг (в контексте статьи) -- это автоматизированный процесс извлечение данных из Интернета.

Из статьи мы узнаем

Как создавать Rest API на базе Django Rest Framework
Как создавать асинхронные задачи с помощью Celery
Как деплоить веб-пиложение с использованием Docker-compose

Архитектура приложения содержит 3 основые части:

Django для обработки HTTP запросов и хранения данных
Redis - транспорт (брокера сообщений)
Celery - для создания очередей задач (задач парсинга)

UseCase:

Пользователь делает HTTP POST запрос /task
Если запрос содержит правильные данные, то приложение запускает задачу парсинга
В базу данных сохраняются результаты задачи

1 Начнем с создания Django приложения

# Create Django application
python3.9 -m venv venv # create virtual environment
source venv/bin/activate # activate the environment

pip install Django==4.0.0 # install django library
mkdir project 
cd project
django-admin startproject core_app . # create django app with initial settings

Для аккуратности создадим отдельное приложение (директорию), код которого будет отвечать за логику приложения (парсинг)

# create a new app in /project
python manage.py startapp parser_app

Результат первой части

После выполнения команд у нас должен получиться такой проект:

project/
├── core_app
│   ├── asgi.py
│   ├── __init__.py
│   ├── __pycache__
│   │   ├── __init__.cpython-39.pyc
│   │   └── settings.cpython-39.pyc
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
├── manage.py
└── parser_app
    ├── admin.py
    ├── apps.py
    ├── __init__.py
    ├── migrations
    │   └── __init__.py
    ├── models.py
    ├── tests.py
    └── views.py

2 Запустим приложение в Docker

2.1 Подготовка docker-compose

Создаем .env файл с переменными окружения

# .env
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=post222
DB_NAME=parsing_db
DB_PORT=5444

DATABASE_URL=postgres://postgres:post222@db:5432/parsing_db"
DEBUG=1

Модифицируем файл с настройками

# core_app/settings.py

import os
import environ

env = environ.Env()

ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', '0.0.0.0']

# Application definition
INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    # packages
    'rest_framework',

    # my apps
    'parser_app',
]


DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
        'NAME': os.environ['DB_NAME'],
        'USER': os.environ['DB_USER'],
        'PASSWORD': os.environ['DB_PASSWORD'],
        'HOST': 'db',
        'PORT': 5432,
    }
}

STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = BASE_DIR / 'static'

Описываем библиотеки, которые потребуются для запуска проект

# project/requirements.txt
Django==4.0
celery==5.2.6
djangorestframework==3.13.1
redis==3.4.1
django-environ==0.8.1
gunicorn==20.1.0
psycopg2==2.9.3
celery==5.2.6
redis==3.4.1
requests==2.23.0
lxml==4.8.0

2.2 Описываем инструкции для сборки докер-образа в Dockerfile

# project/Dockerfile
FROM python:3.9-slim-bullseye

WORKDIR /project

# forbid .pyc file recording
# forbid bufferization
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    PYTHONBUFFERED=1

COPY . .

RUN apt-get update && apt-get install --no-install-recommends -y \
    gcc libc-dev libpq-dev  python-dev libxml2-dev libxslt1-dev python3-lxml && apt-get install -y cron &&\
    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Конфигурируем nginx

# project/nginx-conf.d/nginx-conf.conf

upstream app {
    server django:8000;
}

server {
    listen 80;
    server_name 127.0.0.1;

    location / {
        proxy_pass http://django:8000;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_redirect off;
    }

    location /static/ {
        alias /var/www/html/static/;
    }
}

Создаем docker-compose.yml на одном уровне с папкой project/

#  docker-compose.yml 
version: '3.9'

services:
  django:
    build: ./project # path to Dockerfile
    command: sh -c "
      python manage.py makemigrations
      && python manage.py migrate  
      && gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 core_app.wsgi"
    volumes:
      - ./project:/project
      - ./project/static:/project/static
    expose:
      - 8000
    env_file:
      - .env
  
  db:
    image: postgres:13-alpine
    volumes:
      - pg_data:/var/lib/postgresql/data/
    expose: 
      - 5432
    env_file:
      - .env
    environment:
      - POSTGRES_USER=${DB_USER}
      - POSTGRES_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
      - POSTGRES_DB=${DB_NAME}
  
  nginx:
    image: nginx:1.19.8-alpine
    depends_on: 
      - django
    ports: 
      - "80:80"
    volumes:
      - ./project/static:/var/www/html/static
      - ./project/nginx-conf.d/:/etc/nginx/conf.d
  
volumes:
    pg_data:
    static:

Запускаем приложение

docker-compose up --build -d

Далее зайдем в докер-контейнер и создадим суперпользователя

docker ps # intended to find django container name --> code_django_1
>> 6f5db39cfa3b   code_django                   "sh -c ' python mana…"   47 seconds ago   Up 46 seconds                   8000/tcp                 code_django_1

docker exec -ti code_django_1 bash # go into the container
python manage.py createsuperuser # create admin user in django
python manage.py collectstatic # intended to load css and js files
exit

Результат второй части

Заходим на 127.0.0.1 Должен быть такой результат:

3 Подключаем Celery

Добавляем в docker-compose.yml файл новые сервисы

  celery:
    build: ./project
    command: celery -A parser_app worker  --loglevel=info
    volumes:
      - ./project:/usr/src/app
    env_file:
      - .env
    environment:
    # environment variables declared in the environment section override env_file
      - DEBUG=1
      - DJANGO_ALLOWED_HOSTS=localhost 127.0.0.1 [::1]
      - CELERY_BROKER=redis://redis:6379/0
      - CELERY_BACKEND=redis://redis:6379/0
    depends_on:
      - django
      - redis

  redis:
    image: redis:5-alpine

volumes:
    pg_data:
    static:

Добавляем настройки для celery

# settings.py
CELERY_BROKER_URL = os.environ.get("CELERY_BROKER", "redis://redis:6379/0")
CELERY_RESULT_BACKEND = os.environ.get("CELERY_BROKER", "redis://redis:6379/0")
CELERY_IMPORTS = ("parser_app.celery",)

Создаем объект для работы с celery

# parser_app/celery.py
"""
Celery config file

https://docs.celeryproject.org/en/stable/django/first-steps-with-django.html

"""
from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery

from core_app.settings import INSTALLED_APPS

# this code copied from manage.py
# set the default Django settings module for the 'celery' app.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'core_app.settings')

# you change the name here
app = Celery("parser_app")

# read config from Django settings, the CELERY namespace would make celery 
# config keys has `CELERY` prefix
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# load tasks.py in django apps
app.autodiscover_tasks(lambda: INSTALLED_APPS)

Импортируем celery приложени, чтобы оно запускалось вместе с django

# parser_app/__init__.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

4 Переходим к логике парсинга

Мы будем парсить сайт https://books.toscrape.com/ так как сайт предназначен для парсинга и не изменится. В HTTP POST запросе пользователь будет передавать название категории (напрмер, mystery_3)

Программа будет сохранять названия книг из этой категории

Начнем с создания модели данных

from django.db import models


class BaseTask(models.Model):
    """ Celery task info"""
    name = models.CharField(max_length=100)
    is_success = models.BooleanField(default=False)
    
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)

    def __str__(self):
        return self.name


class BaseParsingResult(models.Model):
    """ Parsing result details"""
    task_id = models.ForeignKey(
        BaseTask,
        blank=True,
        null=True,
        on_delete=models.PROTECT
    )
    data = models.TextField(blank=True)
    task_type = models.CharField(blank=True, max_length=64)

Изменения в urls.py файлах. У нвс будет всего один запрос task/ -- постановка задачи на пасинг и мониторнг результатов

# core_app/urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('', include('parser_app.urls')) 
]

# parser_app/urls.py
from django.urls import path
from . import views


urlpatterns = [
    path('task', views.task, name='task'),
]

В файле views.py описываем обработчик запроса task/

GET -- возвращает статус задачи, POST -- ставит задачу на парсинг

from django.shortcuts import render
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
from celery.result import AsyncResult

from parser_app.tasks import create_task


@api_view(['GET', 'POST'])
def task(request):
    if request.method == 'POST':
        if "type" in request.data:
            category_name = request.data["type"]
            task = create_task.delay(category_name) # create celery task
            return Response({"message": "Create task", "task_id": task.id, "data": request.data})
        else:
            return Response({"message": "Error, not found 'type' in POST request"})
    if request.method == 'GET': # get task status
        if "task_id" in request.data:
            task_id = request.data["task_id"]
            task_result = AsyncResult(task_id)
            result = {
                "task_id": task_id,
                "task_status": task_result.status,
                "task_result": task_result.result
            }
            return Response(result)
        else:
            return Response({"message": "Error, not found 'task_id' in GET request"})

Создаем файл tasks.py с описание логики работы задачи парсинга

import requests
import time

from lxml import etree
from datetime import datetime
from parser_app.models import BaseTask, BaseParsingResult
from core_app.celery import app

from django.core.cache import cache


def parse_data(celery_task_id: str, category_name: str):
    new_task = BaseTask.objects.create(
        name=celery_task_id,
    )
    new_task.save()
    try:
        response = requests.get(
            f"https://books.toscrape.com/catalogue/category/books/{category_name}/"
        )
        if response.status_code == 200:
            tree = etree.HTML(response.content)
            results = tree.xpath("//article/h3/a")
            for cur in results:
                cur_parsing_res = BaseParsingResult.objects.create(
                    task_id=new_task,
                    data=cur.text,
                    task_type=category_name
                )
                cur_parsing_res.save()
    except Exception as e:
        print("Error: ", e)
    else:
        new_task.is_success = True
        new_task.save()


@app.task(name='create_task', bind=True)
def create_task(self, category_name):
    parse_data(self.request.id, category_name)
    return True

Добавляем в админку данные

from django.contrib import admin

from .models import BaseTask, BaseParsingResult


@admin.register(BaseTask)
class BaseTaskAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ['id', 'name', 'is_success', 'created_at']
    readonly_fields = ['created_at']
    list_filter = ['is_success']

@admin.register(BaseParsingResult)
class BaseResultAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ['id', 'task_id', 'data', 'task_type']

Перезапускаем приложение.

5 Использование приложения

5.1 Запрос парсинга POST

# POST http://127.0.0.1:80/task
{
    "type": "philosophy_7"
}

RESPONSE:
{
    "message": "Create task",
    "task_id": "062ac81f-dafe-4e2c-95e9-c042936e85f3",
    "data": {
        "type": "philosophy_7"
    }
}

5.2 Посмотрим результат задачи

# GET http://127.0.0.1:80/task
{
    "task_id": "062ac81f-dafe-4e2c-95e9-c042936e85f3"
}

RESPONSE:
{
    "task_id": "062ac81f-dafe-4e2c-95e9-c042936e85f3",
    "task_status": "SUCCESS",
    "task_result": true
}

5.3 Результаты работы в админке

Приложение готово!

Буду признателен за фидбек :-)

Теги:

Хабы:

Парсинг для взрослых или Инфраструктура для промышленного парсинга

Введение

1 Начнем с создания Django приложения

Результат первой части

2 Запустим приложение в Docker

Результат второй части

3 Подключаем Celery

4 Переходим к логике парсинга

5 Использование приложения

Публикации

Истории

Работа

Ближайшие события