scrapy个人循序渐进

• 创建项目
• 第一个小demo
• 在Linux环境(虚拟机)下使用Docker配置NoSQL
• 获取请求中的数据
• 不遵守robots协议
• scrapy整合Playwright
• 线程池
• 规则化爬虫
• 数据存储
• 分布式爬虫
• 爬虫管理和部署之使用Docker Compose

学习动机

我想写一个爬热点新闻的爬虫项目，最好能满足

1. 规则化爬虫爬多个网站
2. 结合docker和docker-copmpose和k8s进行分布式部署
3. 具有代理池
4. 充分使用Scrapy框架
5. 可以结合一些NoSQL进行存储
6. 作为一个服务方便调用(Flask)

创建项目

我是用conda创建的虚拟环境，这个自己去配去
创建环境conda create -n envName python=3.10
进入环境conda activate envName
安装scrapypip install scrapy
创建项目scrapy startproject newsCrawlernewsCrawler是我的项目名
跟着他的提示
cd newsCrawler
scrapy genspider example example.com这个example是一个你的Spider类，他会作为example.py在spiders文件夹里，这个类设置的爬取的网站是example.com，这个可以自己再改的，所以无脑用就行

第一个小demo

爬取的是百度热搜

1. 定义新闻数据实体，在items.py中

   import scrapy
   
   class NewsItem(scrapy.Item):
       title = scrapy.Field()
       url = scrapy.Field()
       time = scrapy.Field()
   

2. 修改spiders文件夹内的exampleSpider.py为baiduSpider.py，修改允许爬取的域名和起始URL

   # 部分代码
   class BaiduSpider(scrapy.Spider):
       name = 'baidu'
       allowed_domains = ['top.baidu.com']
       start_urls = ['https://top.baidu.com/board?tab=realtime']
   

3. 分析网站结构，编写解析网站元素得到目标数据的爬虫代码

   # 这个代码和上面的是一块的，这个parse就是BaiduSpider的类方法
       def parse(self, response):
           news_list = response.xpath('//*[@id="sanRoot"]/main/div[2]/div/div[2]/div[position()>=1]')
           for news in news_list:
               item = NewsItem()
               item['url'] = news.xpath('./div[2]/a/@href').get()
               item['title'] = news.xpath('./div[2]/a/div[1]/text()').get()
               yield item
   

4. 在settings.py中配置以UTF-8导出，不然中文会以unicode字符显示。(似乎也可以在Spider中写编码或者用Pipeline中编码并导出，但我就是用的命令导出的，所以没考虑那两个)
   这个配置随便找一行放上去即可，居左

   # 导出数据时以UTF-8编码导出
   FEED_EXPORT_ENCODING='UTF-8'
   

5. 编写启动类
   其实我们这里是用python执行命令行代码，这样会方便很多
   创建一个main.py

   from scrapy.cmdline import execute
   
   if __name__ == '__main__':
   	# 同在cmd中输入 scrapy crawl baidu -o baidu_news.json
   	# 注意第一个baidu是被执行的spider的name
   	# 如果不想打印日志，可以再加个'--nolog'
       execute(['scrapy', 'crawl', 'baidu','-o','baidu_news.json'])
   

在Linux环境(虚拟机)下使用Docker配置NoSQL和MQ

Linux下Docker安装几种NoSQL和MQ

获取请求中的数据

https://news.qq.com/

在控制台中发现数据是从接口中获得的
请求网址:https://i.news.qq.com/trpc.qqnews_web.kv_srv.kv_srv_http_proxy/list?sub_srv_id=24hours&srv_id=pc&offset=0&limit=20&strategy=1&ext={%22pool%22:[%22top%22],%22is_filter%22:7,%22check_type%22:true}
请求方法:GET
携带数据:
貌似没有加密参数，即没有采取反爬，于是不准备模拟浏览器，而是直接爬取请求

import json
from urllib.parse import urlencode

import scrapy
from scrapy import Request

from newsCrawler.items import NewsItem

class TencentSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tencent'
    allowed_domains = ['news.qq.com/']
    base_url = 'https://i.news.qq.com/trpc.qqnews_web.kv_srv.kv_srv_http_proxy/list'

    def start_requests(self):
        query = {
            'sub_srv_id': '24hours',
            'srv_id': 'pc',
            'offset': 0,
            'limit': 20,
            'strategy': 1,
            'ext': json.dumps({
                'pool': ['top'],
                'is_filter': 7,
                'check_type': True
            })
        }
        str_query = urlencode(query)
        url = self.base_url + "?" + str_query
        yield Request(url=url,method='GET')

    def parse(self, response):
        json_data = json.loads(response.text)
        news_list = json_data.get('data').get('list')
        for news in news_list:
            item = NewsItem()
            item['title'] = news.get('title')
            item['url'] = news.get('url')
            yield item

不遵守robots协议

突然看到一个汇总了各个新闻网链接的网站
http://www.hao123.com/newswangzhi
结果爬不动，发现robots协议是这样的：

User-agent: Baiduspider
Allow: /

User-agent: Baiduspider-image
Allow: /

User-agent: Baiduspider-news
Allow: /

User-agent: Googlebot
Allow: /

...

User-agent: *
Disallow: /

意思就是除了上面这些，其他的都不能爬，所以要禁用robots协议
在settings.py中将该参数由True修改为False

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

这个的代码就不放了，没啥含金量

robots协议是让搜索引擎判断这个页面是否允许被抓取的，所以我们自己的爬虫练习还是可以把他关掉的

scrapy整合Playwright

https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1
这个新浪的滚动网站


通过观察发现也是一个用接口获得数据的，其实这个从他每一分钟就异步刷新一次就知道
但是下面这三个参数发现是随时间变化的，因为还没到能逆向的程度，所以直接选用模拟浏览器的操作进行爬取，选用的是Playwright

先写个demo

安装Playwright
注意第二行是为我们安装浏览器及驱动及配置

pip3 install playwright
playwright install

不得不说这个网站也太离谱了，返回结果居然不是一个json，花了半天弄出格式化的json字符串切片
下面只是一段测试代码，未接入scrapy

import json

from playwright.sync_api import sync_playwright

def on_response(response):
	# 找到这个接口
    if '/api/roll/get' in response.url and response.status == 200:
        print(f'Statue {response.status}:{response.url}')
        # 强行截取格式化的json
        json_str = response.text()[46:-14]
        # 字符串转json，注意字符串是loads，文件时load
        json_data = json.loads(json_str)
        news_list = json_data.get('result').get('data')
        for news in news_list:
            url = news.get('url')
            title = news.get('title')
            print(f'{url}  {title}')

with sync_playwright() as p:
    for browser_type in [p.chromium]:
    	# 以无头模式打开谷歌浏览器
        browser = browser_type.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        # 绑定监听response事件
        page.on('response',on_response)
        page.goto('https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1')
        # 等待网络请求结束、空闲下来
        page.wait_for_load_state(state='networkidle')
        browser.close()

接入Scrapy

我们直接导入崔庆才大大的Gerapy Playwright的包，这个包整合了Scrapy和Playwright
三行代码，轻松实现 Scrapy 对接新兴爬虫神器 Playwright！
GIthub项目地址
但是会有多个问题

1. 
   This package does not work on Windows，所以不能在windows上运行，会报NotImplementedError,我索性在虚拟机上安装了anaconda并运行项目，步骤如下：

   1. 安装
      官网链接
      参考博客：centos7 安装Anaconda3 亲测成功
      注意安装过程中这个路径是anaconda的文件夹路径，这里是我自己手动输入的
      
   2. 导出项目依赖
      pip install pipreqs
pipreqs ./ --encoding utf-8
   3. 把项目发到虚拟机上，使用conda创建虚拟环境Conda 创建和删除虚拟环境 ，进入虚拟环境pip install -r requirements.txt安装依赖，然后在虚拟环境下用命令行运行该Spider，然后进入第二个坑

2. scrapy报错twisted.internet.error.ReactorAlreadyInstalledError: reactor already installed，报错见标题，方法见博客

3. 出现gzip.BadGzipFile: Not a gzipped file (b’

   仓库Issues里有人给了解决方案：去掉一个中间件，即
   
   然后项目就能起来了

   import scrapy
   from gerapy_playwright import PlaywrightRequest
   
   from newsCrawler.items import NewsItem
   
   class SinaSpider(scrapy.Spider):
       name = 'sina'
       allowed_domains = ['news.sina.com.cn']
       base_url = 'https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1'
   
       def start_requests(self):
       	# 大佬的包，解决了爬取页面的问题
           yield PlaywrightRequest(
               self.base_url,
               wait_until='domcontentloaded',
               callback=self.parse,
               # 注意这里要设个等待时间，等ajax数据显示在网页上
               sleep=0.5
           )
   
       def parse(self, response):
       	# 第一层是一些ul
           news_1_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]/div/ul[position()>=1]')
           for news_1 in news_1_list:
           	# 第二层是一些li
               news_2_list = news_1.xpath('./li[position()>=1]')
               print(len(news_2_list))
               # 每个li都是一个新闻
               for news in news_2_list:
                   item = NewsItem()
                   item['title'] = news.xpath('./span[2]/a/text()').get()
                   item['url'] = news.xpath('./span[2]/a/@href').get()
                   yield item
   

代理池

怎么说呢，崔大大讲的大部分思想都能看懂，但是代码就看不懂了。。。
所以直接拿来用了！
仓库地址
安装并运行过程：（Docker-Compose版）

1. 准备好Docker和Docker-Compose Linux下Docker安装几种NoSQL和MQ和乱七八糟的
2. 把项目down下来
   git clone https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool.git
cd ProxyPool
3. 使用docker-compose运行
   docker-compose up -d
   注意这里可能会重试很多次，但是总还是会成功的，要等久一会，然后就是不断的命令行输出对代理的爬取、判活之类的消息了
4. 尝试获取IP
   http://IP:5555/random
   仓库里也有个用requests获取代理池内代理的example，我都没想过这个。。。第一反应就是Flask，太傻了

规则化爬虫

这章的内容是真的多，一看吓死人，再一看稍微好一点
主要多了几个东西

1. ItemLoader
   这个就是包装了你的自定义Item，同时它的子类可以灵活定义数据存入取出时的逻辑
   拿爬宣讲家网举个涉及知识点较少、适合入门的例子：
   NewsItem是一个Item

   class NewsItem(scrapy.Item):
       title = scrapy.Field()
       url = scrapy.Field()
       # 新闻媒体
       media = scrapy.Field()
   

   我们进入详情页，注意是详情页！！！
   观察发现我们需要的内容，即标题和媒体，他们都只出现一次，所以我们定义一下在该页面的读取规则，因为待会用xpath之类的选择器读取的时候不能用extract_first这类的东西了，只能写selector
   定义一个为该Item定制的Loader

   from scrapy.loader import ItemLoader
   from itemloaders.processors import TakeFirst,Join,Compose
   
   class NewsItemLoader(ItemLoader):
       # 默认类中全部变量都只是该页面第一次匹配的结点的数据，且去除左右空格
       default_output_processor = Compose(TakeFirst(),str.strip) 
       # 也可以如下
       # title_out = Compose(TakeFirst(),str.strip)
       # url_out = Compose(TakeFirst(), str.strip) 
   

   • 首先这里能定义in和out，即数据从页面提取并放入loader和从loader拿出到item中的两个阶段都能进行处理，我这里只处理了out
   • 然后发现这里似乎是通过后缀来判断的，即是否为_in还是_out
   • 我的第一行是配置的item中全部变量的规则，我们其实可以在下面对某个变量重新赋予规则，覆盖这个全局规则的
   • 常用规则是：不进行处理Identity，匹配到的结果的第一个非空值TakeFirst,将结果通过某种分隔符拼接Join，组合多个函数Compose、处理jsonSelectJmes。还有一些东西可以看看关于Scrapy ItemLoader、MapCompose、Compose、input_processor与output_processor的一些理解
     以上，进行完了详情页面的解析
2. CrawlSpider
   这个类是Spider类的子类，你暂时可以理解他比Spider多了个rules元组，里面放了很多Rule对象，他们包含了在列表页面找到新闻链接和翻页按钮的规则、找到链接后爬取完详情页html后的回调函数等内容。就是说我们现在是在进行新闻列表的解析，即在列表页面获取想要的新闻的链接，因为我们是要通过这些链接获取详情页html的嘛
   3.LinkExtractor
   上面那个没代码是因为他的Rule对象的配置的规则实际上是配在这个类里的。这个类参数都是一些选择器、域名黑白名单、后缀黑名单等内容
   注意一下CrawlSpider也是可以通过genspider进行生成的，他有几个模板，默认模板的其实就是我们之前用的那个。我们这次选择

   scrapy genspider -t crawl speaker www.71.cn
   

   然后我们再稍微改下speaker.py

   from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
   from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
   
   from newsCrawler.items import NewsItem
   from newsCrawler.loaders import NewsItemLoader
   
   
   class SpeakerSpider(CrawlSpider):
       name = 'speaker'
       allowed_domains = ['www.71.cn']
       start_urls = ['http://www.71.cn/']
   
       rules = (
           Rule(LinkExtractor(restrict_xpaths='/html/body/div[8]/div[1]/div[2]/div[2]/div/ul/li[position()>=1]/a',attrs='href'), callback='parse_detail'),
           # 因为只是简短demo我就没找有分页的网站了，分页就是如下，只会进行跳转而不会调用回调函数
           # Rule(LinkExtractor(restrict_css='.next'))
       )
   
       def parse_detail(self, response):
           # 包装item
           loader = NewsItemLoader(item=NewsItem(),response=response)
           loader.add_value('url',response.url)
           loader.add_xpath('title','//*[@id="main"]/div/div[2]/div[1]/div[1]/h1/text()')
           loader.add_xpath('media','//*[@id="main"]/div/div[2]/div[1]/div[1]/div[1]/span[2]/text()')
           yield loader.load_item()
   

   运行可出结果，但是我大意了，有些详情页面结构不一样的，不过无伤大雅

真正规则化

为啥上面弄了什么loader、Rule这些东西啊，仔细看下，他们把爬取列表上的链接、爬取结点的选择器、结点的in-out规则都分开了，且都是对象或字符串的形式，而不是用extract_first之类的方法进行操作，我们完全可以把他们放进配置文件里头啊！我们定义一个通用Spider，它会获取要调用哪个配置文件，再使用这些配置进行爬取，这样就可以大大提高项目的可维护性了

具体代码我就不写了，因为我项目暂时不太大，然后有些地方不是单纯用配置文件抽取变量就能解决的，比如scrapy-playwright那边，所以只留个思想在这吧

数据存储

这个只涉及ItemPipeline
我这里也只演示存储进redis

1. 首先是安装redis，这里继续参考Linux下Docker安装几种NoSQL和MQ和乱七八糟的
2. 安装redis包以便操作redis

   pip3 install redis
   

3. 在settings.py中配置参数

   REDIS_HOST = '192.168.192.129'
   REDIS_PORT = 6379
   REDIS_DB_INDEX = 0
   REDIS_PASSWORD ="root"
   
   ITEM_PIPELINES = {
      'scrapyRedisDemo.pipelines.RedisPipeline': 300,
   }
   

4. 编写pipeline

   from redis.client import StrictRedis
   from redis.connection import ConnectionPool
   
   class RedisPipeline(object):
       def open_spider(self, spider):
           # 第一个参数是settings.py里的属性，第二个参数是获取不到值的时候的替代值
           host = spider.settings.get("REDIS_HOST")
           port = spider.settings.get("REDIS_PORT")
           db_index = spider.settings.get("REDIS_DB_INDEX")
           db_psd = spider.settings.get("REDIS_PASSWORD")
           # 连接数据库
           pool = ConnectionPool(host=host, port=port, db=db_index, password=db_psd)
           self.db_conn = StrictRedis(connection_pool=pool)
   
       def process_item(self, item, spider):
           self.db_conn.rpush("news", item['title'])
           return item
   
       def close_spider(self, spider):
           # 关闭连接
           self.db_conn.connection_pool.disconnect()
   

5. 检验是否放入
   我是用redisinsight可视化工具查看的，但是好像图里有涉及国家政治方面的内容所以图挂了。不再贴了

分布式爬虫

这里使用的是scrapy-redis包。当然也可以用消息队列，但我没用。
其实单机scrapy就内置了一个队列存放Request，并由调度器拿取Request，同时他还内置了去重、中断时记录上下文等功能。
但是实现分布式的话，肯定不能用内置的这些队列和功能，这些逻辑应该放到分布式中间件上

Scrapy-Redis解析

首先内置了三种集合：队列、栈、有序集合
然后实现了去重，即将item的hash值作为指纹，同时指纹用set去重存储，每次存入item前先查看是否存入指纹成功，成功则存入item，否则不存入
然后也实现了中断时记录上下文

Scpray-Redis的demo

爬取的是4399最新小游戏

#发现一个东西，记录一下
# 注意这里的操作，可以提取一个大标签下所有标签内部的文本，在爬内容或者正文时很重要
temp = response.xpath('........')
item['content'] = temp.xpath('string(.)').extract()[0]

# BT.py
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from scrapyRedisDemo.items import FilmItem


from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from scrapyRedisDemo.items import GameItem


class Spider4399(CrawlSpider):
    name = '4399'
    allowed_domains = ['www.4399.com']
    start_urls = ['https://www.4399.com/flash/']
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(restrict_xpaths='/html/body/div[8]/ul/li[position()>=1]/a',attrs='href'), callback='parse_detail'),
    )
    def parse_detail(self, response):
        item = GameItem()
        item['title'] = response.xpath('/html/body/div[7]/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/h1/a/text()').get()
        item['content'] = response.xpath('/html/body/div[7]/div[1]/div[1]/div[2]/div[4]/div/font/text()').get()
        item['category'] = response.xpath('/html/body/div[7]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/a/text()').get()
        item['url'] = response.url
        yield item

# items.py
import scrapy

class GameItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()

重要的来了！！！！！配置Scrapy-Redis
settings.py中添加

# Redis连接参数
REDIS_HOST = '192.168.192.129'
REDIS_PORT = 6379

REDIS_PARAMS = {
    'password': 'root'
}

# 将调度器的类和去重的类替换为Scrapy-Redis提供的
SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler'
DUPEFILTER_CLASS='scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

# 调度队列(三选一，默认为优先队列)
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue'

# 这里配置不持久化，即爬取完后不保存爬取队列和去重指纹集合，方便调试一些
SCHEDULER_PERSIST = False

# 配置itempipeline(将数据存入redis，很耗内存)
ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':300}

自定义去重逻辑为布隆过滤器

这里就不详细讲布隆过滤器了，但还是简单提一句：
知道位图bitmap不？比如五个人，每个人有及格和不及格两种情况，就可以用一个五位二进制数，如01100表示第二个和第三个人及格了，但是每多一个人就要多加一位，相对费内存，在数据量大时不太好
于是有一种方法：指定多个哈希函数，对要存入的数进行哈希，然后把每个哈希值对应的位的值变为1，这样容易冲突、误判，但是确实降低了内存消耗，而且原则是能查到的可能是误判，但是查不到的一定不存在
直接用了崔大大的包了

pip install scrapy-redis-bloomfilter 

然后在settings.py中增加或修改如下配置

DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter'
BLOOMFILTER_BIT = 20

此时发现redis中的指纹集合的后缀就是bloomfilter了

爬虫管理和部署

多机同时更新改动肯定是很麻烦的事，所以我们需要一个管理平台

基于Scrapyd(别看，乱写的，直接学Docker的)

提供了管理各Scrapy项目的命令

Scrapyd -Client

pip3 install scrapyd-cient

相比于单纯的Scrapyd提供了一系列更方便的API
然后我们就要对项目进行一些配置的修改了
对于项目里的scrapy.cfg，修改url为被部署的主机的url，让scrapyd能访问到，同时为该主机起个别名spyder-2

[deploy:spyder-1]
url = http://192.168.192.129:6800/

在项目里执行scrapyd-deploy vm-1 部署

可视化管理Gerapy

看到Gerapy我就知道崔大大又来推广自己的项目了(笑
这是一个基于Scrapyd、Django、Vue.js的分布式爬虫管理框架，提供图形化管理服务

1. 安装pip3 install gerapy
2. 初始化

   # 在当前目录生成gerapy文件夹
   gerapy init
   # 初始化数据库
   gerapy migrate
   # 生成管理员账号
   gerapy initadmin
   # 默认在8000端口上启动服务
   gerapy runserver
   

3. 在服务器上进行访问，不知道为什么我不能远程访问这个网页。。。
   http://localhost:8000
4. 登录 账号密码都是admin
5. 添加主机的Scrapyd运行地址和端口，并在gerapy/project目录下存放Scrapy项目，Gerapy支持项目可视化编辑、可视化部署、启停、日志等服务
   。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。我反正没搞懂咋弄的，直接学Docker+K8S的算了，通用一些。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

基于Docker

使用Docker

1. 在项目根目录导出项目依赖

   pip install pipreqs
   pipreqs ./ --encoding utf-8
   

2. 在项目根目录编写Dockerfile文件

   # 使用了Docker基础镜像之python3.10
   FROM python:3.10
   # 指定工作目录
   WORKDIR /spyder
   # 把依赖文件复制到工作目录下，即/spyder
   COPY requirements.txt .
   # 安装包
   RUN pip install -r requirements.txt
   # 这里是故意把整个项目的复制放到后面的，具体原因太长了我就不写了
   COPY . .
   # 容器启动时执行的命令
   CMD ["scrapy","crawl","4399"]
   

3. 修改配置项，让settings.py中的配置是从环境变量中获得

   # REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
   REDIS_URL = os.getenv('REDIS_URL')
   

4. 进入项目根目录打包镜像，注意最右边是个点，表示当前目录。注意项目名必须全小写，不然报错invalid reference format: repository name must be lowercase

   docker build -t 项目名 .
   

   用docker images查看镜像是否创建成功
5. 指定环境变量
   在部署的服务器上找个位置创建一个.env文件,针对你settings.py中的环境变量编写，比如我的就是

   REDIS_URL='redis://:[email protected]:6379'
   

   注意不要有空格出现
6. 在.env的目录下运行

   docker run --env-file .env 镜像名
   

7. 推送至docker hub
   在官网注册再登录，注意username是跟你以后仓库地址有关的，比如仓库名叫demo，username叫lyy，那么仓库地址就是lyy/demo
   用docker login命令也可以登录
   给本地镜像打标签

   docker tag 镜像名:版本 想放的仓库地址:版本
   

   推送镜像到Docker Hub
   shell docker push 想放的仓库地址:版本
8. 以后运行这个镜像
   只需要
   创建一个 .env
   然后

   docker run --env-file .env 镜像名
   

使用Docker Compose(更方便)

这是一个用yaml配置服务的工具，比Docker命令方便多了

1. 编写docker-compose.yaml

   version: "3"
   services:
     redis:
       # 使用已有的镜像进行构建
       image: redis:alpine
       container_name: redis
       ports:
         - "6379"
     scrapyRedisDemo:
       build: "."
       image: "truedude/scrapyredisdemo"
       environment:
         REDIS_URL: 'redis://:[email protected]:6379'
       # 等redis起了才起这个容器
       depends_on:
         - redis
   

2. 打包为镜像

   docker-compose build
   

3. 运行镜像

   docker-compose up
   

4. 推送镜像

   docker-compose push
   

K8S的使用

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