نظارت اسپایدرهای Scrapy در وب اسکریپینگ

مقدمه

در وب اسکریپینگ، عملکرد یک اسپایدر امروز سالم بودنش را تضمین نمی‌کند؛ از فردا ممکن است تغییرات HTML، ضدبات‌ها، افت پراکسی یا خطاهای سرور باعث خراب شدن اسکریپ‌ها شوند. در این مقاله می‌خواهیم چهار رویکرد عملی برای نظارت و حفظ سلامت اسپایدرهای Scrapy را بررسی کنیم، همراه با مثال‌های پایتون، تنظیمات متداول، مزایا/معایب و توصیه‌های عملی برای استقرار در تولید.

اساس: لاگ‌ها و آمار داخلی Scrapy

Scrapy به‌صورت پیش‌فرض یک لایهٔ قدرتمند لاگ و آمار (stats) دارد که در زمان اجرا متریک‌های زیادی را ثبت می‌کند. این ابزار برای دیباگ محلی و توسعه عالی است، چون اطلاعاتی مثل تعداد درخواست‌ها، وضعیت پاسخ‌ها، زمان اجرای کلی و تعداد آیتم‌های استخراج‌شده را فراهم می‌کند.

نمونه خروجی لاگ/آمار (خروجی کنسول):

2021-12-17 17:02:25 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_count': 5,
 'downloader/response_status_count/200': 5,
 'item_scraped_count': 50,
 'elapsed_time_seconds': 2.600152,
 'start_time': datetime.datetime(...)}
2021-12-17 17:02:25 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

چطور آمار سفارشی اضافه کنیم؟ فرض کنید می‌خواهیم شمار صفحات خاص یا انواع خطا را افزایش دهیم؛ داخل اسپایدر یا middleware از crawler.stats استفاده می‌کنیم:

# مثال: my_spider.py (قسمت‌هایی مرتبط)
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def parse(self, response):
        # افزایش آمار سفارشی
        self.crawler.stats.inc_value('my_spider/special_pages')
        # بقیه منطق پارس
        ...

ورودی: شیٔ response و crawler (از Scrapy). خروجی: افزایش یک متریک عددی که در فایل آمار/لاگ ظاهر می‌شود.

محدودیت‌ها و نکات عملی:

• در محیط توزیع‌شده و با چندین سرور، خواندن لاگ‌ها از چند ماشین مشکل‌ساز است—باید لاگ‌ها را متمرکز کنید.
• لاگ فایل به‌تنهایی ابزار هشداردهی یا داشبورد ندارد؛ برای alerting یا historical comparison باید آن‌ها را به یک سیستم بیرونی export کنید.

مزایا:

• راه‌اندازی فوری، سبک و قابل سفارشی‌سازی در پروژه‌ها.

معایب:

• بدون داشبورد یا هشدار پیشفرض و سخت برای مدیریت در مقیاس.

افزونه اختصاصی: ابزارهای مانیتورینگ برای وب اسکریپینگ

ابزارهای اختصاصی مانیتورینگ برای وب اسکریپینگ (مثل نمونه‌های تجاری/جامعه‌ای) معمولاً با چند خط کدنویسی آمار را جمع‌آوری، داشبورد می‌سازند، چک‌های سلامت خودکار اجرا می‌کنند و در صورت مشکل شما را اطلاع‌رسانی می‌کنند. مزیت بزرگ این رویکرد، کاهش زمان راه‌اندازی و داشتن قابلیت‌هایی که به‌صورت اختصاصی برای وب اسکریپینگ مفیدند: داده‌سنجی فیلدها، مقایسهٔ تاریخی، و هشدارهای هوشمند.

نمونه معمول نصب (خط فرمان):

pip install scrapeops-scrapy

نمونه تنظیمات ساده‌ای که به settings.py اضافه می‌شود (ورودی: API key و نام پلاگین):

# settings.py
SCRAPEOPS_API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
EXTENSIONS = {
    'scrapeops_scrapy.extension.ScrapeOpsMonitor': 500,
}
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapeops_scrapy.middleware.retry.RetryMiddleware': 550,
    'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware': None,
}

ورودی: کلید API و فعال‌سازی extension. خروجی: ارسال خودکار آمار، داشبورد و تنظیمات هشداردهی.

نکات عملی:

• این ابزارها معمولاً داشبورد، health checks آماده و اعلان‌ها را فراهم می‌کنند؛ برای تیم‌هایی که نمی‌خواهند خودشان همه‌چیز را بسازند مناسب است.
• هزینه، محدودیت‌ها و سطح سفارشی‌سازی را بررسی کنید؛ بعضی ابزارها پلن رایگان جامعه‌ای دارند و بعضی دیگر برحسب حجم داده هزینه‌بر می‌شوند.

مزایا:

• راه‌اندازی سریع، داشبورد و health checks از پیش تهیه‌شده.

معایب:

• در بعضی موارد کمتر قابل تنظیم نسبت به پیاده‌سازی سفارشی.

Spidermon: مانیتورینگ مبتنی بر تست و اعتبارسنجی

Spidermon یک افزونهٔ متن‌باز برای Scrapy است که اجازه می‌دهد تست‌ها/مانیتورهای سفارشی روی آیتم‌ها و شاخص‌های اجرای job بنویسید. بر خلاف لاگ ساده، این ابزار اجازه می‌دهد قواعد اعتبارسنجی (مانند وجود فیلدهای ضروری، نوع داده صحیح یا حداقل تعداد آیتم) را به‌صورت تست بنویسید و در ابتدای، میانه یا انتهای اجرا اجرا کنید.

نصب پایه:

pip install spidermon

فعال‌سازی در settings.py (ورودی: فعال/غیرفعال کردن):

# settings.py
SPIDERMON_ENABLED = True
EXTENSIONS = {
    'spidermon.contrib.scrapy.extensions.Spidermon': 500,
}

نمونهٔ یک مانیتور ساده که تعداد آیتم‌ها را بررسی می‌کند (ورودی: آمار Scrapy، خروجی: PASS/FAIL و گزارش در لاگ):

# my_project/monitors.py
from spidermon import Monitor, MonitorSuite, monitors

@monitors.name('Item count')
class ItemCountMonitor(Monitor):

    @monitors.name('Minimum number of items')
    def test_minimum_number_of_items(self):
        item_extracted = getattr(self.data.stats, 'item_scraped_count', 0)
        minimum_threshold = 10
        msg = 'Extracted less than {} items'.format(minimum_threshold)
        self.assertTrue(item_extracted >= minimum_threshold, msg=msg)

class SpiderCloseMonitorSuite(MonitorSuite):
    monitors = [
        ItemCountMonitor,
    ]

این مانیتور در پایان اجرا مقدار item_scraped_count را می‌خواند و در صورت کمتر بودن از آستانه شکست را لاگ می‌کند؛ سپس می‌توانید با log parsing یا ارسال ایمیل/Slack اقدامات لازم را انجام دهید.

محدودیت‌ها:

• Spidermon خود داشبورد ندارد — خروجی‌ها در لاگ قرار می‌گیرند و برای نمایش مرکزی باید لاگ‌ها را ارسال یا استخراج کنید.
• نیاز به تعریف و نگهداری مانیتورهای سفارشی برای هر اسپایدر دارد که زمان برنامه‌نویسی بالاتر می‌رود.

مزایا:

• قابلیت نوشتن تست‌های پیچیده برای هر آیتم—تمرکز روی کیفیت داده.

معایب:

• بدون داشبورد داخلی؛ نیاز به انتگراسیون با سیستم‌های بیرونی برای اعلان‌ها و نوتیفیکیشن‌ها.

ابزارهای عمومی لاگ و مانیتورینگ

راه دیگر این است که لاگ‌ها و متریک‌های Scrapy را به ابزارهای مانیتورینگ عمومی مثل پلتفرم‌های لاگ/متریک و APM بفرستید. این ابزارها قابلیت‌های مانیتورینگ، هشداردهی و تحلیل پیشرفته‌ای دارند، اما برای وب اسکریپینگ باید سفارشی‌سازی زیادی انجام دهید.

نکات عملی:

• مزیت: قابلیت خلق داشبوردها و گزارش‌های دلخواه، correlation بین لاگ‌ها و دیگر سرویس‌ها.
• معایب: هزینهٔ نگهداری و ذخیره‌سازی لاگ‌ها، زمان راه‌اندازی بیشتر و نبود ویژگی‌های اختصاصی وب اسکریپینگ به‌صورت out-of-the-box.

راهبرد عملی برای استقرار و نگهداری (Checklist)

1. در مرحلهٔ توسعه از لاگ‌ها و آمار داخلی Scrapy استفاده کنید و متریک‌های سفارشی را اضافه کنید (crawler.stats.inc_value).
2. برای اعتبارسنجی داده‌ها، از Spidermon یا تست‌های مشابه استفاده کنید تا خطاهای پارسینگ سریع‌تر شناسایی شوند.
3. در تولید از یک راهکار متمرکز برای ذخیره و نمایش آمار استفاده کنید: یا ابزار اختصاصی وب اسکریپینگ یا پلتفرم لاگینگ کلی؛ ترکیب این دو معمولاً بهترین نتیجه را می‌دهد.
4. پیاده‌سازی Health Checks خودکار: بررسی نرخ موفقیت، latency، تعداد آیتم، و coverage فیلدها در مقابل میانگین 7 روزه.
5. اعلان‌ها و واکنش: برای اشکال‌های بحرانی هشدار فوری (Slack/ایمیل/SMS) و برای افت‌های کوچک گزارش روزانه/هفتگی ایجاد کنید.
6. کاناری و synthetic checks: هر چند ماه یک بار یک job کوچک برای چک کردن endpoint‌ها اجرا کنید تا تغییرات ساختاری صفحات سریع‌تر دیده شود.
7. مدیریت پراکسی و retry: لاگ کردن نرخ خطاهای پراکسی و ترکیب آن با retry middleware را داشته باشید تا پراکسی‌های خراب سریع جایگزین شوند.

نمونهٔ یک اسپایدر ساده که خطاها را لاگ و متریک می‌فرستد:

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'

    def start_requests(self):
        urls = ['https://example.com']
        for u in urls:
            yield scrapy.Request(u, callback=self.parse, errback=self.errback)

    def parse(self, response):
        # افزایش یک متریک دلخواه
        self.crawler.stats.inc_value('example/pages_scraped')
        # پردازش و استخراج آیتم
        item = {'title': response.css('title::text').get()}
        yield item

    def errback(self, failure):
        # لاگ و افزایش شمارش خطا
        self.logger.error('Request failed: %s', failure.value)
        self.crawler.stats.inc_value('example/request_errors')

ورودی: URLها و پاسخ‌ها، خروجی: آیتم‌ها و متریک‌هایی که برای مانیتورینگ استفاده می‌شوند.

جمع‌بندی

برای یک سیستم مانیتورینگ اثربخش در وب اسکریپینگ: در توسعه روی لاگ‌ها و آمار داخلی Scrapy سرمایه‌گذاری کنید، برای اعتبارسنجی داده‌ها از Spidermon استفاده کنید و برای محیط تولید از یک راهکار متمرکز (یا سرویس اختصاصی) برای داشبورد، health checks و alerting بهره ببرید. ترکیب این ابزارها به شما کمک می‌کند تا تغییرات سایت‌ها، افت کیفیت داده یا مشکلات زیرساخت را سریع‌تر شناسایی و رفع کنید.