爬虫工作量由小到大的思维转变---＜第二十一章 Scrapy日志设置与Python的logging模块对比＞

前言:

在开发爬虫程序时，日志记录对于调试和故障排除至关重要。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，提供了自己的日志设置功能。然而，与Python的标准库logging模块相比，Scrapy的日志设置有其独特的优势和用法。

正文:

Scrapy中的日志设置与Python的logging模块对比

使用方式比较

Python的logging模块是一个强大而灵活的日志记录工具。使用logging模块，我们可以自定义日志级别、格式以及输出位置。可以通过配置文件或代码设置日志级别，选择日志记录到文件、终端等不同位置。
Scrapy中的日志设置与logging模块类似，但有一些区别。Scrapy通过`scrapy.utils.log`模块提供了一些简单的方法来记录日志。你可以通过设置`LOG_LEVEL`和`LOG_FILE`参数来指定日志级别和输出位置。相比之下，logging模块的使用更为灵活，它支持更多的日志级别和自定义日志记录器的配置。

Scrapy日志设置的优势

尽管Scrapy的日志设置相对简单，但它在爬虫开发中具有以下优势：

简单易用

Scrapy的日志设置提供了一个简单的方法来指定日志级别和输出位置。当只需快速记录和查看爬虫中的关键信息时，Scrapy的日志功能能够满足需求，而不需要过多复杂的配置。

高效

Scrapy的日志设置经过了优化，以确保在爬虫运行过程中的高效日志记录。Scrapy将日志写入文件或终端时，会尽量减少IO操作，提高运行效率。

集成性强

Scrapy的日志设置与其整体框架紧密集成，方便爬虫开发者直接在代码中调用和使用。相比之下，使用Python的logging模块可能需要更多的配置和代码编写。Scrapy的日志设置适合在快速迭代和项目开发中使用。

运用

在使用Scrapy的日志设置时，我们可以考虑以下几点：

1. 根据需求选择合适的日志级别：Scrapy提供了多个日志级别供选择。根据项目需求，选择适当的日志级别，既能记录关键信息又不会过度记录无用信息。
1. 结合Python的logging模块进行扩展：Scrapy的日志设置虽然简单，但在某些情况下可能无法满足复杂的日志需求。可以通过结合Python的logging模块，扩展Scrapy的日志功能，从而获得更大的灵活性和定制性。
1. 日志输出位置的选择：Scrapy默认将日志输出到项目根目录的`LOG_FILE`文件中，但可以根据需求将日志输出到其他位置，如数据库、云存储等。考虑到实际情况和数据安全性，选择恰当的输出位置十分重要。
1. 日志格式定制：Scrapy的日志格式默认为简洁的"[时间][级别]: 消息"形式。根据需要，我们可以通过修改`LOG_FORMAT`变量自定义日志格式，并加入更多的信息，如爬虫名称、URL等。
1. 异常处理与错误日志记录：在爬虫开发中，经常需要处理异常情况。合理捕获异常，并记录错误日志，对于快速定位问题和调试至关重要。通过设定适当的日志级别，我们可以记录和追踪异常情况。

案例说明:

假设我们有一个Scrapy爬虫需要记录详细的日志信息，并将日志同时输出到文件和终端上

python 复制代码

# 启用日志记录
LOG_ENABLED = True

# 设置日志级别为DEBUG
LOG_LEVEL = 'DEBUG'

# 日志文件存储路径和名称
LOG_FILE = './logs/scrapy.log'

# 输出日志到终端
LOG_STDOUT = True

# 日志格式
LOG_FORMAT = '[%(levelname)s] %(asctime)s %(name)s: %(message)s'

上述配置中，启用了日志记录（LOG_ENABLED = True），并将日志级别设置为DEBUG（LOG_LEVEL = 'DEBUG'），以确保记录尽可能详细的日志信息。然后，我们指定了日志文件的存储路径和名称（LOG_FILE = './logs/scrapy.log'），日志将会被存储在./logs/目录下的scrapy.log文件中。同时，我们设置LOG_STDOUT = True，将日志输出到终端。最后，定义了日志的格式为[级别] 时间记录器名称: 信息（LOG_FORMAT = '[%(levelname)s] %(asctime)s %(name)s: %(message)s'）。

python 复制代码

import scrapy
from scrapy import log

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def start_requests(self):
        log.msg("爬虫启动了！", level=log.INFO)
        yield scrapy.Request(url=self.start_urls[0], callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        log.msg("开始解析响应", level=log.DEBUG)
        # 爬虫逻辑...

在start_requests方法中使用了log.msg方法，在爬虫启动时记录一条日志。在parse方法中，我们使用了同样的方法来记录另一条日志，表示开始解析响应。这两条日志会根据之前的日志配置，同时输出到终端和指定的日志文件中。
当我们运行这个爬虫时，日志信息将会输出到终端，并存储到./logs/scrapy.log文件中。我们可以通过查看终端输出和日志文件，轻松地追踪爬虫的执行情况、调试错误以及了解响应的解析过程。

案例二:

python 复制代码

import scrapy
import logging

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def start_requests(self):
        self.logger = logging.getLogger('mylogger')
        self.logger.addHandler(logging.FileHandler('custom_log.txt'))
        self.logger.setLevel(logging.INFO)

        self.logger.info("自定义日志记录器和格式设置成功！")
        yield scrapy.Request(url=self.start_urls[0], callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        self.logger.info("开始解析响应")
        # 爬虫逻辑...

结论

虽然在某些情况下Scrapy的日志设置相对简单，但在大多数爬虫项目中，拥有方便易用的日志记录功能是至关重要的。

Scrapy的日志设置对于快速迭代和项目开发提供了简单且高效的解决方案。如果对于项目需求有更高的定制性和灵活性要求，可以结合使用Python的logging模块来扩展Scrapy的日志功能。