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[Python爬蟲教學]3步驟教你部署Python網頁爬蟲到Google(GCP)雲端平台

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
Photo by Firmbee.com on Unsplash

利用Python網頁爬蟲來進行資料蒐集,想必都會希望能夠自動化的持續運行,將爬取的資料儲存在資料庫中,讓後續可以輕鬆的使用與分析,而要達成自動化的持續運行,就需要將Python網頁爬蟲部署到雲端平台上

所以,本文就來接續[Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲寫入資料到Google BigQuery雲端數據庫指南文章,把其中建置的Python網頁爬蟲部署到Google Cloud雲端平台,並且依然保有原來資料儲存到Google Bigquery數據庫的功能。其中的實作步驟包含:

  • 建置Python網頁爬蟲
  • 建立Google Cloud Function
  • 測試Google Cloud Function

一、建立Python網頁爬蟲

為了讓教學簡單易懂,所以本文將[Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲寫入資料到Google BigQuery雲端數據庫指南文章中的Python網頁爬蟲讀取SQLite資料庫中的股票代碼部分,修改為讀取串列(List),如下範例第11、14、16、22行
from datetime import datetime
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
import requests
import pandas as pd


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

stocks = ['2330', '2409', '2382']  #想要爬取的股票代碼

combined = []  # 合併結果
for stock_no in stocks:
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  # 如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no)
	combined.append(result[0])

以及為了在Google Cloud雲端平台上能夠進行服務驗證,將原本使用os模組(Module)讀取憑證(Credentials)的方式,修改為透過Google的service_account模組(Module)來讀取,如下範例第3、28、30行

from datetime import datetime
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
import requests
import pandas as pd


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

stocks = ['2330', '2409', '2382']  #想要爬取的股票代碼

combined = []  # 合併結果
for stock_no in stocks:
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  # 如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no)
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
									 'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('stocks-bigquery-key.json')
	
client = bigquery.Client(credentials=credentials)

table_id = 'stocks-bigquery.stocks.daily_price'

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id)
job.result()

table = client.get_table(table_id)
print(f'已存入{table.num_rows}筆資料到{table_id}')
其中,由於有使用了一些額外套件,所以,就需要利用以下指令來產生requirements.txt檔案,讓Python網頁爬蟲部署到Google Cloud Platform(雲端平台)後,Google能夠使用正確的套件版本來執行,如下:

pip freeze > requirements.txt
執行結果
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二、建立Google Cloud Function(雲端函式)

Google Cloud Function(雲端函式)是一個用來建立事件驅動(Event-Driven)應用程式的無伺服器(Serverless)運算服務

簡單來說,就是不用建立伺服器(Compute),就能夠利用Google Cloud Function(雲端函式)來封裝我們的Python網頁爬蟲,再透過事件來驅動這個雲端函式即可執行,非常的方便。

而建立的方式需先前往Google Cloud Platform(雲端平台),並且在左側導覽選單中選擇「Cloud Functions(雲端函式)」,如下圖:

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接著,就可以看到如下圖的畫面:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
點擊「建立函式」後,自訂「函式名稱」及選擇「區域(asia-east1)」,如下圖:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
而觸發條件選擇「Cloud Pub/Sub」,為事件驅動應用程式的訊息傳遞與擷取作業,也就是其它服務能夠透過Cloud Pub/Sub主題來驅動這個Google Cloud Function(雲端函式),如下圖:

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點擊「建立主題」,自訂「主題ID」,如下圖:

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建立成功後,如下圖:

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點擊儲存,如下圖:

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而下方的「執行階段、建構作業、連線和安全性設定」保留預設值,點擊「下一步」即可,如下圖:

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接下來,就要封裝我們的Python網頁爬蟲程式碼,在「執行階段」的地方選擇所使用的Python版本,以及啟用「Cloud Build API」,如下圖:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform

其中,main.py檔案就是主程式,就可以將Python網頁爬蟲的程式碼貼到裡面,如下圖:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform

切換到requirements.txt,同樣將剛剛所產生的requirements.txt的內容貼入,如下圖:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform

以及利用右上角的「+」新增Python網頁爬蟲寫入Google Bigquery時所需要的憑證檔(stocks-bigquery-key.json),並且,將憑證檔中的內容貼入,如下圖:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform

接著,按下「部署」後,即可看到如下圖的結果:

deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform

三、測試Google Cloud Function(雲端函式)

為了驗證Python網頁爬蟲部署到Google Cloud Platform(雲端平台)後,功能是否正常,這時候可以選擇「測試函式」,如下圖:
deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
這時候,可以看到如下圖的畫面:
deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
點擊「測試函式」,就會顯示Google Cloud Function(雲端函式)的測試結果,如下圖:
deploy_python_scraper_to_google_cloud_platform
切換到Google Bigquery服務,預覽資料表即能看到Python網頁爬蟲的爬取資料成功寫入,如下圖:
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四、小結

本文和大家分享了如何將Python網頁爬蟲,部署到Google Cloud Platform(雲端平台),利用Google Cloud Functions(雲端函式)封裝Python網頁爬蟲程式碼,並且提供所使用的套件版本(requirements.txt)及寫入Google Bigquery數據庫的憑證(crentials.json),透過手動測試即可成功將Python網頁爬蟲取得的資料寫入Google Bigquery數據庫

當然,我們會想要Google Cloud Functions(雲端函式)每天自動化執行,所以在下一篇文章將會來分享如何建立排程器,定時執行Google Cloud Functions(雲端函式),記得持續鎖定唷~

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    留言

    1. Mike大大好,很感謝您一直分享很多有關python跟爬蟲的文
      你寫得太快,我都來不及練了><

      這篇文裡面,有2個地方想跟您討論一下
      1. 最後的段落中,有提到pip freeze > requirement.txt
      你的圖片裡面,requirement是30幾行,我的快要300行,而且很多的package是path而不是提到版號,一剛開始的時候我在佈署這個步驟是失敗的
      後來改用pipreqs產生requirement就通過了佈署,可是requirement只剩下4行
      你放上GCP的requirement有經過整理嗎?

      2. 我測試的時候是9/21,還在連假中,經過測試GCP回饋是500 Internal Server Error。在local端執行是OK的,我在猜是不是因為今天股市沒開,DF是空的,所以在run到job跟job.result()的時候出錯了
      想要就這樣的猜測跟您討論看看

      回覆刪除
      回覆
      1. 我自回~
        後來去修改了requirement.txt就一切安好了

        其實中間有嘗試過用pip reqs --encoding=uft8來產生requirement
        可是這會只侷限於有import的lib,相依的就不會在requirement裡面了

        你作每個project都會新建一個venv嗎?

        刪除

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