qqbot结合scrapy爬虫框架、图灵api实现自己的qq机器

写在前面

利用Scrapy框架爬取笑话，之后再用qqbot机器人每天都给自己发笑话，给自己发最近的热门电影，想想还挺有趣的，既然有想法，实践就很重要。

但是这篇博客快写完了的时候我才注意到一个灰常坑的地方。。

jpg

就是qqbot,即将停止smartqq,可能写了明年就用不了了【qqbot基于smartqq协议，即以前的webqq】，这只剩下几天了，所以感觉做了这个也没啥卵用。。但是爬虫的部分后面还是可以用得到。

大致思路

1.搭建需要的模块、数据库环境

2.用scrapy爬取web上的数据【如热门电影，搞笑笑话等等】

3.将爬取回来的数据存到数据库中

4.用qqbot针对不同场景、对不同的人/群发送特定消息【比如发送笑话相关，返回爬虫的笑话数据，发送电影相关返回最近的热门电影。使用图灵机器人等api动态实现qq机器人效果等等】

5.部署至服务器上，放在linux上，需考虑环境的部署，和scrapy抓取任务定时执行，qqbot后台运行等等。。

爬虫框架Scrapy安装及使用文档

windows环境

pip install Scrapy

切换为国内的清华源【速度为比较快】 如果需要代理访问外网 则在pip后加上--proxy ip:port

pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

切换为清华源【如果需要代理 在install前加 —proxy ip:port】

#此处ip:端口使用本地的代理
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果报错

building 'twisted.test.raiser' extension
error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

就是根据自己的版本号手动安装所需工具，之后再安装scrapy

pip install C:\Users\LJW\Downloads\Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

#创建
scrapy startproject scrapyApp

运行过程中报

ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'

安装地址 下载地址 选择合适自己的版本并安装

推荐使用aconda，会帮忙安装依赖，不用因为环境一直折腾。。

MAC环境

mac下安装相对简单，缺少了上述几个报错的依赖，这边用如果用Anaconda搭建环境更为容易，关于Anaconda,

下载地址

下载完后，为了方便以后安装依赖工具，这边先设置下代理

#设置清华的conda镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

#查看当前镜像源地址
sudo vim ~/.condarc

#或者
conda config  --show-source

利用conda下载模块

conda install xxx

如果报错

The following packages are not available from current channels

则使用pip，参考

#利用conda安装scrapy
conda install scrapy

#创建scrapy爬虫项目，这边先到pycharm项目下 
scrapy startproject scrapyApp

#执行该项目
scrapy crawl scrapyApp

pycharm使用conda环境

首先用aconda创建一个python环境【这边我增加了一个名为scrapy、python版本为3.7的环境】，这边直接在应用程序里添加环境【也可以在终端使用命令，参考linux部署方式】

添加环境后，在pycharm设置为刚才创建名为scrapy的环境。

scrapy

在相应的环境安装好scrapy后，先编写一个灰常简单例子，测试爬取我的博客的标题

先创建项目，在pycharm项目的目录下

scrapy startproject scrapyApp
#执行后会自动生成下图目录结构图

简单例子

生成目录结构后，在spiders下的scrapyApp.py下编写简单测试。源码如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class itemSpider(scrapy.Spider):
    print('=======开始爬取======')

    #这边注意名称需保持一致
    name = "scrapyApp"

    start_urls = ['https://www.garwer.cn/']

    def parse(self, response):
        # 获取网站标题
        context = response.xpath('/html/head/title/text()')
        # 提取网站标题
        title = context.extract_first()
        print('==================标题=================：' + title);
        pass

控制台输入scrapy crawl scrapyApp后可以看到成功爬取到博客的标题

爬取最近热门的电影

刚刚的例子非常入门，甚至都用不到scrapy组件自动生成的items.py、pipelines.py等脚本。

这边以爬取猫眼电影【http://maoyan.com/board/7】，为例【因为页面比较简单】，

初步观察，口碑班、期待版分别为【7，6，1，2，4】

这边主要爬取各个榜单的关键几个信息【排行、标题、演员、上映时间】

准备工作

配置文件修改:

修改自动生成的settings.py文件

1.修改ROBOTSTXT_OBEY的配置为False【不遵循规则】

2.添加以下

HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [403] #设置允许403
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'
FEED_EXPORT_ENCODING = 'gbk'

1.观察该网站

2.定义要爬取项

在自动生成items.py定义要爬取项的域

import scrapy
#要爬取的数据 【排行、电影名、演员、上映时间、评分】
class ScrapyappItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    top = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    star = scrapy.Field()
    releasetime = scrapy.Field()
    type = scrapy.Field
    pass

3.爬取电影数据

scrapy爬取数据主要通过编写Spider类来完成。items只是定义用的，每个项具体包在什么样的html标签内需要观察爬取。

查看网页结构，根据结构进行爬取所需内容【这边评分分两块区域，而且不再movie-item-info下暂时还不知道怎么爬取】

scrapyApp.py源码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector

#引入项目
from scrapyApp.items import ScrapyappItem

class itemSpider(scrapy.Spider):
    print('=======开始爬取猫眼电影数据======')

    #这边注意名称需保持一致

    name = "scrapyApp"
    pagelist = [7, 6, 1, 2, 4]

    def start_requests(self):
        for i in self.pagelist:
            self.url = 'http://maoyan.com/board/{page}'.format(page=i)
            yield Request(self.url, callback=self.parse)

    #根据h5标签获取要爬取的内容
    def parse(self, response):
        item = ScrapyappItem()
        selector = Selector(response)
        #navbar 为菜单栏 获取激活的标题 类似['榜单', '最受期待榜']格式 -1为取后面的
        active = selector.xpath('//ul[@class="navbar"]/li/a[@class="active"]/text()').extract()
        #dd元素为top 获取排行榜
        tops = selector.xpath('//dd/i/text()').extract()
        movies = selector.xpath('//div[@class="movie-item-info"]')
        #遍历电影信息
        for i, content in enumerate(movies):
            title = content.xpath('p[@class="name"]/a/text()').extract()
            star = content.xpath('p[2]/text()').extract()
            releasetime = content.xpath('p[3]/text()').extract()
            item['top'] = tops[i] #排行
            item['title'] = title[0]
            #演员 去空格
            item['star'] = star[0].replace(' ', '').replace('\n', '')
            item['type'] = str(active[-1]) #类型
            if releasetime:
                item['releasetime'] = releasetime[0].replace(' ', '').replace('\n', '')
            else:
                item['releasetime'] = ''
            yield item

4.执行该爬虫项目引擎

#先进入之前创建的conda环境，执行以下[scrapyApp项目]
scrapy crawl scrapyApp

执行结果

5.存入数据库【mysql】操作

已经能够爬取到数据后，接下来就是存入数据库做持久化操作，这边以操作mysql为例，先进入刚才设置的conda环境【命名为scrapy】。

pip install pymysql

可以看到,利用python操作数据库可以说是非常简便的。

进入正题，下面将爬取回来的数据存入mysql中

先建一张存放数据的表maoyan_movie

DROP TABLE IF EXISTS `maoyan_movie`;
CREATE TABLE `maoyan_movie` (
  `movie_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `top` int(11) DEFAULT NULL,
  `movie_title` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `movie_star` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `releasetime` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `movie_type` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`movie_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

mysqlUtil工具类

import pymysql as mysql
import config

class DB():
    def __init__(self):
        cfg = config.mysql
        print(cfg['charset'])
        conn = mysql.connect(host= cfg['host'],
                             port = cfg['port'],
                             user = cfg['user'],
                             passwd = cfg['passwd'],
                             db = cfg['db'],
                             charset = cfg['charset'])
        self.conn = conn
    def getCon(self):
        return self.conn

    def switchType(argument):
        switcher = {
            'now': "热映口碑榜",
            'top100': "TOP100榜",
            "cn": "国内票房榜",
            'usa': "北美票房榜",
            "will": "最受期待榜"
        }
        return switcher.get(argument, "nothing")

    #获取最近热门top10
    def getTop10(self, type):
        # 创建游标
        cursor = self.conn.cursor()
        rows = []
        # 执行sql 并返回受影响的行数
        switcher = {
            'now': "热映口碑榜",
            'top100': "TOP100榜",
            "cn": "国内票房榜",
            'usa': "北美票房榜",
            "will": "最受期待榜"
        }

        flag = switcher.get(type, "nothing")
        sql = 'select top, movie_title, movie_star,releasetime from maoyan_movie t where t.movie_type =  "'+flag+'" order by top'
        print(sql)
        cursor.execute(sql)
        results = cursor.fetchall()
        for row in results:
            title = str(row[0]) + ':' + str(row[1]) + ',' + str(row[2]) + ',' + str(row[3])
            rows.append(title)
        print(rows)
        self.conn.close()
        return rows


#DB().getTop10('top100');

这边用到pipelines.py

首先先在settings.py注册pipelines.py中的ScrapyappPipeline类

ITEM_PIPELINES = {
    'scrapyApp.pipelines.ScrapyappPipeline': 300,
}

注册后开始编写pipelines.py

源码如下

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
# 将定义
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

#将爬取到的数据存取到数据库
import pymysql as mysql
import mysql_model.mysqlUtil as mysqlUtil


class ScrapyappPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = mysqlUtil.DB().getCon()
        # self.conn = mysql.connect(host='127.0.0.1',
        #                      port=3306,
        #                      user='root',
        #                      passwd='linjiawei',
        #                      db='actApp',
        #                      charset='utf8')
        #通过cursor执行增删改查
        self.cursor = self.conn.cursor()

        self.cursor.execute("truncate table maoyan_movie")
        #每次初始化前先删掉maoyan_movie【一次5个榜单十个排行50条记录】
        self.conn.commit()
    def process_item(self, item, spider):
        try:
            print(item['star'])
            self.cursor.execute("""insert into maoyan_movie(top, movie_title, movie_star,releasetime,movie_type)
                              values (%s,%s,%s,%s,%s)""",
                                  (item['top'], item['title'], item['star'], item['releasetime'], item['type']))
            self.conn.commit()
        except mysql.Error:
            print("===存储发生错误===")
            print("Error%s,%s,%s,%s" % (item['top'], item['title'], item['star'], item['releasetime']))
        return item

之后再执行

 scrapy crawl scrapyMaoyan

之后查看数据库表记录，5个不同榜单数据已记录在数据库中

qqbot

按照以上方式安装qqbot后，这边conda install qqbot不清楚为什么失败，可能是源没有，后用 pip install qqbot成功安装。

qqbot即qq机器人，是腾讯开源出来的一种用python实现的工具，基于smartQQ协议【网页端，不影响手机PC客户端的使用】，可运行在多种平台下。

成功安装后，在终端输入qqbot，PC端会弹出一个二维码图片，通过扫描二维码即可实现登录，可以在终端上查看自己发的、接受到的消息。如图所示:

image.png

常用命令

#执行qqbot扫完二维码后，不要关闭原有窗口，新建一个终端窗口

# 列出所有好友
qq list buddy

# 列出 名称 为 xxx 的群
qq list group xxx

# 列出备注名为 jack 的好友
qq list buddy mark=jack

# 列出 群“456班” 的所有成员
qq list group-member 456班

# 列出 群“456班” 中名片为 “mike” 的成员
qq list group-member 456班 card=mike

# 列出 讨论组“XX小组” 中名为 jack 的好友
qq list discuss-member XX小组 jack

比如查看备注名为景彪的好友

向景彪发消息

qq send buddy 景彪 晚上好啊

代码实例【实现自己的QQ机器人】

# -*- coding: utf-8 -*-
from qqbot import QQBotSlot as qqbotslot, RunBot

@qqbotslot
def onQQMessage(bot, contact, member, content):
    if content == '-hello':

        bot.SendTo(contact, '你好，我是QQ机器人')
    elif content == '在':
        bot.SendTo(contact, '我一直在呢，嘻嘻')


    elif content == '-stop':

        bot.SendTo(contact, 'QQ机器人已关闭')
        bot.Stop()


if __name__ == '__main__':
    RunBot()

执行该py文件后，扫描二维码登录自己的qq

【这边我用小号测试】 如果其他人发送指定内容，可回复指定内容

详细参考qqbot github文档

如果执行时遇到如下错误

修改/anaconda3/envs/scrapy/lib/python3.7/site-packages/qqbot/qcontactdb路径下 【自己所用py环境qqbot下,http改为https】

改为https://s.web2.qq.com/api/get_group_name_list_mask2

参考:第7次请求异常。。。

qqbot+图灵机器人打造真正的qq机器人

真的要写一个机器人那太难了，涉及太多算法和语言库，好在有开源的机器人工具和api供我们使用，这里使用图灵机器人来帮助我们做到自动回复的效果。

图灵机器人官网，需注册账号，获取到自己的apikey，这边还是用免费版测试用

调用图灵机器人接口，其实就是个restful接口

之后放在qqbot中，可以对指定人/群，发送接口返回的结果。

tuling.py

import requests
import traceback
apiKey = "af2979582c864c7ab7865cxxxxx" #注意用自己的
userid = "641084049"
#通过msg获取回复消息
def getMsg(msg):
    apiUrl = "http://www.tuling123.com/openapi/api"
    params = {
        "key": apiKey,#申请到的本接口专用的apiKey
        "info": msg, #要发送给机器人的内容，不要超过30个字符
        "userid": userid   #自定义唯一 userid（1-32位，字母与数字组成）,可以识别上下文，比如说我多次发送你好吗，机器人会回复"你好像个复读机呀"之类的信息
    }

    try:
        res = requests.post(apiUrl, data=params).json()
        print(res)
        return res.get('text')
    except Exception:
        #打印异常信息
        print("接口调用异常" + traceback.print_exc())
        return

#测试
getMsg("你好吗")

处理消息

# bot.isMe判断是否为自己发的消息
if not bot.isMe(contact, member) and g1 is not None:
    if content.find("鸭子") != -1:
        bot.SendTo(contact, "嘎嘎嘎嘎嘎")
    else:
        res = tuling.getMsg(content)
        bot.SendTo(contact, res)

代码初步编写完成后，在mac/win端测试通过后，有几个新的问题来了

1.想24小时在线，这个时候需要把项目搭在服务器上

2.linux需也有环境【qqbot、scrapy、redis等等】，而且pc端用python3编写，python版本环境也需一致

qqbot整合爬虫回来的数据

比如好友或在群里【指定群】有人发送 "最新电影"，返回最近最热门的10部电影，这个时候只需从数据库取回从猫眼爬取回来的热门榜单电影即可。

代码实现

先写个mysql查询数据的工具类

import pymysql as mysql
import config

class DB():
    def __init__(self):
        cfg = config.mysql
        print(cfg['charset'])
        conn = mysql.connect(host= cfg['host'],
                             port = cfg['port'],
                             user = cfg['user'],
                             passwd = cfg['passwd'],
                             db = cfg['db'],
                             charset = cfg['charset'])
        self.conn = conn

    def switchType(argument):
        switcher = {
            'now': "热映口碑榜",
            'top100': "TOP100榜",
            "cn": "国内票房榜",
            'usa': "北美票房榜",
            "will": "最受期待榜"
        }
        return switcher.get(argument, "nothing")

    #获取最近热门top10
    def getTop10(self, type):
        # 创建游标
        cursor = self.conn.cursor()
        rows = []
        # 执行sql 并返回受影响的行数
        switcher = {
            'now': "热映口碑榜",
            'top100': "TOP100榜",
            "cn": "国内票房榜",
            'usa': "北美票房榜",
            "will": "最受期待榜"
        }

        flag = switcher.get(type, "nothing")
        sql = 'select top, movie_title, movie_star,releasetime from maoyan_movie t where t.movie_type =  "'+flag+'" order by top'
        print(sql)
        cursor.execute(sql)
        results = cursor.fetchall()
        for row in results:
            title = str(row[0]) + ':' + str(row[1]) + ',' + str(row[2]) + ',' + str(row[3])
            rows.append(title)
        print(rows)
        self.conn.close()
        return rows


#DB().getTop10('top100');

qqbot中调用该方法，完整代码如下，包含定时任务等等。。

# -*- coding: utf-8 -*-
import qqbot
from qqbot import QQBotSlot as qqbotslot, RunBot
from qqbot import qqbotsched
import qqbot_model.tuling as tuling
import pymysql as mysql
import mysql_model.mysqlUtil as mysqlUtil

@qqbotslot
def onQQMessage(bot, contact, member, content): #注意content和contact

    if content == '-hello':
        bot.SendTo(contact, '你好，我是QQ机器人')

    elif content == '在':
        bot.SendTo(contact, '我一直在呢，嘻嘻')

    #如果是好友发送-stop 则关闭机器人
    elif content == '-stop' and contact.ctype == 'buddy':
        bot.SendTo(contact, 'QQ机器人已关闭')
        bot.Stop()


    #如果类型为群 buddy/group/discuss ，代表 好友/群/讨论组 对象
    elif contact.ctype == 'group':
        #g1 = bot.List('group','茶景坊')
        g2 = bot.List('group', 'qqbot测试')
        #如果为这个群 且不为自己发的消息
        #当本qq发消息时，qqbot也会收到一条同样的消息【可能是因为手机端pc端不影响】
        # bot.isMe判断是否为自己发的消息
        if not bot.isMe(contact, member) and g2 is not None:
            if '@ME' in content:
                bot.SendTo(contact, member.name + '，艾特我干神马呀？')
            if content.find("鸭子") != -1:
                bot.SendTo(contact, "嘎嘎嘎嘎嘎")
            if content.find("老福") != -1:
                bot.SendTo(contact, "呱呱呱")
            elif content.find("电影") != -1:
                type = 'now'; #默认新电影
                if(content.find("新")):
                    type = "now"
                elif(content.find("将")):
                    type = "will"
                elif(content.find("北美")):
                    type = "usa"
                #以此类推...
                obj = mysqlUtil.DB()
                msg = obj.getTop10(type)
                bot.SendTo(contact, str(msg))
            else:
                pass
                #res = tuling.getMsg(content)
                #bot.SendTo(contact, res)


    #定时任务 11:55 
    @qqbotsched(hour='11', minute='55')
    def mytask(bot):
        gl = bot.List('group', '上古IOD九大名剑')
        if gl is not None:
            for group in gl:
                bot.SendTo(group, '同志们：开饭啦啦啦啦啦啦！！！，下午去哪里吃啊！')


if __name__ == '__main__':
    RunBot()

实际效果

部署在linux服务器上

到现在为止差不多基本的雏形已经有了。

这边在清华开源软件站下载linux版的conda

下载地址，也可以选择在conda官网下载

这边我想过用conda搭建环境，也想过使用docker，跟服务器本地python环境做隔离【最终目的都是为了隔离python环境不影响到本地】

使用conda部署

#将下载完成的文件传到新建的用户下
#新建python用户
useradd conda

#对此用户设置密码
passwd conda

#注意
后续操作如果出现 sudo操作后报以下错误
conda is not in the sudoers file.  This incident will be reported.

#此时要做添加权限操作 先切换到ROOT用户下 添加文件写权限
chmod u+w /etc/sudoers

#编辑sudoers文件
vi /etc/sudoers

#找到root ALL=(ALL) ALL 在下面添加
conda ALL=(ALL) ALL

#wq保存后撤销sudoers文件写权限
chmod u-w /etc/sudoers

#之后conda用户就可以用sudo获取权限执行了

安装过程一直回车

如果报错 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh: line 353: bunzip2: command not found

执行 sudo yum install -y bzip2

安装完成后配置环境变量

#打开bashrc
vim ~/.bashrc

#添加以下配置  anaconda3文件夹为安装后自动生成的
export PATH=/home/conda/anaconda3/bin:$PATH

#保存该配置
source vim ~/.bashrc

#之后查看是否配置好环境变量 查看当前版本
conda --v

#这个时候在该用户下会发现python环境跟conda一样为3.7

部署conda环境后，接下来就是新建自己的python环境了

#创建py版本为3.6，名为py36的环境
conda create -n py36 python=3.6

#查看当前有的环境列表
conda env list

#激活环境后
source activate py36

#激活后进入 python版本为刚才搭的3.6
#退出环境
source deactivate

#如果要删除该环境[删除需谨慎]
conda remove -n py37 --all

进入后, 安装后续需要的相关依赖，安装上面说的方法配置镜像源后【为了更快】

conda install scrapy
pip install qqbot  #不知道为什么conda install报错 用了pip
conda install pymsql

更多参考使用conda隔离python环境

qqbot相关

qqbot的配置文件在~/.qqbot-tmp目录下，部署至linux上有几处需做修改

1.原来执行的时候会占用着终端，需改为后台执行的方式
2.用服务器方式来启动
3.设置自动重新登录

将项目整合并ftp至服务器上

将爬虫项目和qqbot整合一起，传到远程服务器上【conda用户下】，需穿在qqbot的plugins目录下，整合后的目录结构如下。

qqbot在服务器上启动不像平时在pc端运行脚本，而是先启动qqbot，再把自己的脚本以插件的形式加载到内部

#临时切换源
export PATH=$PATH:/home/conda/anaconda3/envs/py36/bin

#启动 这边启动的时候报了参考:[第7次请求异常。。。]参考上面的解决方式
qqbot -u somebody 

#加载自定义插件
qq plug qq

出现问题的话看启动日志，在.qqbot-tmp下一般以daemon-qq.log命名

mysql相关

此处本人采用docker安装。

可参考之前写过的一篇博客 https://www.jianshu.com/p/8dda158dd6e5

说明:创建端口3308 一个数据库名为garwer 密码为garwer【默认用户还是root】挂载目录为/usr/local/mysql-docker/data的mysql容器【如果需要远程连接，有防火墙的话需设置，这里我是阿里云还需在安全组那边开放3308端口】

docker run -d -p 3308:3306 --name garwer-mysql --privileged=true -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=garwer -e MYSQL_DATABASE=garwer -v /usr/local/mysql-docker/data:/var/lib/mysql mysql:5.7

py程序中也需更改具体mysql相关地址配置改为当前服务器的相关配置。将表结构导入到此环境。

config.py修改为自己的mysql配置

#测试爬虫是否可以正常运行

#切换到conda用户
su - conda

#临时conda中名为py36的源【因为这里我qqbot和scrapy都装在该环境】
export PATH=$PATH:/home/conda/anaconda3/envs/py36/bin

#执行爬虫任务
scrapy crawl scrapyApp

通过navicat查到保存到了远程数据库里

image.png

定时爬虫任务

由于猫眼电影数据时实时刷新【每天10点】的，而且数据也不大，可以设置scrapy定时爬取任务

这边定时有多种办法，比如

1.使用linux定时任务命令crontab
2.使用python的time
3.使用scrapy自带的定时方法

这里我使用1的方式[考虑到比较容易获取到日志信息]，其它的还未试过

crontab参考: https://www.jianshu.com/p/d93e2b177814

常用命令

#查看crond任务 如果出现not found说明还未安装 [没安装的话yum install crontab]
crontab -l

#启动crontab服务
sudo service crond start

难点

由于环境部署在conda中名为py36的源上，因此定时任务需先切换到该源然后执行任务

解决方案【先切换到环境再执行任务】

#查看当前环境变量
echo $PATH
#临时设置环境变量
export PATH=$PATH:/home/conda/anaconda3/envs/py36/bin

如果要永久设置 还是得修改vi /etc/profile并source /etc/profile【这里就没什么必要了】

定时任务脚本scrapy.sh

#0 5 * * * /root/bin/backup.sh 每天8点执行 这边需提前建好logs目录
#! /bin/sh
export PATH=$PATH:/home/conda/anaconda3/envs/py36/bin
# 跳转至Scrapy项目目录
cd /home/conda/.qqbot-tmp/plugins/scrapyApp
# 后台运行抓取，并将日志输出到scrapyApp.log文件
nohup scrapy crawl scrapyApp >> logs/scrapyApp.log 2>&1 &

测试执行

image.png

放到定时任务中执行

# 添加或更新crontab中的命令 回弹出一个文本 在里面输入定时任务命令
crontab -e

# 每天中午12点执行爬虫任务
0 12 * * * /home/conda/.qqbot-tmp/plugins/scrapyApp/scrapy.sh

即每天12点都会定时执行爬虫任务

自此完毕

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总结

其实整合这几个仔细想想可以做出挺多好玩实用的东西，也考虑过爬取更多的资源、比如笑话、天气预报等待、使用redis将数据缓存起来、将资源用pycharts数据可视化、使用docker部署等等。但时间精力有限，而且python刚学不久，写的有点抠脚， 所以先写了个小项目尝鲜，后续将发布在自己的github上。

有点坑的地方:

qqbot有时候发消息延迟有点厉害，详见qqbot官方github文档

参考链接

scrapy爬虫框架入门实例