前言
这里尝试用docker做个简单的服务启动，只要能够正常启动scrapyd，并且外部可以对其进行访问即可。
至于项目打包和利用数据卷进行持久化到下一篇文章再写，到时候要将这几样东西结合起来运行一个完整的项目。--
安装docker
在本地机器上安装docker，只需要输入命令：
sudo apt-get install docker-ce
就可以安装docker了(ce是社区免费版)，然后通过命令：
sudo docker images
可以查看docker是否完整安装并且可运行
项目基本知识
scrapyd是scrapy官方团队为用户提供的用于发布scrapy项目的web服务，通过pip install安装好后输入scrapyd即可启动，但是如果需要外部访问则要将bind_adress设置为0.0.0.0
在安装好docker后，需要编写Dockerfile和docker-compose.yml以构建docker镜像。我这里新建了一个空目录，在里面通过sudo nano 编写Dockerfile：
FROM python:3.6
MAINTAINER ranbos
RUN pip install scrapyd \
&& pip install scrapyd-client
COPY default_scrapyd.conf /usr/local/lib/python3.6/site-packages/scrapyd/
CMD ["scrapyd"]
- 基于python3.6
- 作者ranbos
- 安装scrapyd 接着安装scrapyd-client
- 复制本机上改好的default_scrapyd.conf 到docker python镜像内的 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/scrapyd/目录下，以覆盖原来的配置文件，实现外部可访问（里面我只改动了bind地址，将127.0.0.1改成0.0.0.0）
- 最后执行命令scrapyd来启动服务
更改后的default_scrapyd.conf内容为：
[scrapyd]
eggs_dir = eggs
logs_dir = logs
items_dir =
jobs_to_keep = 5
dbs_dir = dbs
max_proc = 0
max_proc_per_cpu = 4
finished_to_keep = 100
poll_interval = 5.0
bind_address = 0.0.0.0
http_port = 6800
debug = off
runner = scrapyd.runner
application = scrapyd.app.application
launcher = scrapyd.launcher.Launcher
webroot = scrapyd.website.Root
[services]
schedule.json = scrapyd.webservice.Schedule
cancel.json = scrapyd.webservice.Cancel
addversion.json = scrapyd.webservice.AddVersion
listprojects.json = scrapyd.webservice.ListProjects
listversions.json = scrapyd.webservice.ListVersions
listspiders.json = scrapyd.webservice.ListSpiders
delproject.json = scrapyd.webservice.DeleteProject
delversion.json = scrapyd.webservice.DeleteVersion
listjobs.json = scrapyd.webservice.ListJobs
daemonstatus.json = scrapyd.webservice.DaemonStatus
至于为什么复制后的路径是/usr/local/lib/python3.6/site-packages/scrapyd/呢？
在容器启动后，通过命令：
sudo docker exec -it a86 bash
其中a86是镜像id可以进入到容器内部，然后在里面通过：
pip show scrapyd
就可以找到scrapyd的安装路径。
在编写好Dockerfile后，就需要编写docker-compose.yml文件了：
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "6800:6800"
指定compose版本
然后指定服务为web
在当前目录构建
映射端口将开放给外部的端口映射到scrapyd服务端口6800
将Dockerfile和docker-compose.yml文件编写好后，通过命令：
sudo docker-compose up
就可以让它自行打包（根据Dockerfile的设定），下载和复制对应的依赖及文件，然后根据docker-compose.yml的设定构建镜像并且运行。
可以看到容器正常启动，而且外部也可以访问scrapyd服务了。
下次启动
这次的打包构建做好了，那么下一次的呢？
通过命令：
sudo docker-images
可以看到本地有一个名为dockerscrapyd_web的镜像，就是刚才我构建的镜像
然后用命令：
sudo docker run -p 6800:6800 dockerscrapyd_web
其中dockerscrapyd_web就是容器的名称，就可以看到它又被启动了。
存储到云仓库
构建好的镜像可以通过命令启动，但是这不是最终目的，最终目的应该是将它放到云仓库当中，当自己需要的时候直接run或者pull就可以使用了。
Docker官方为人们提供了这样的服务，网址是hub.docker.com
登录后可以点击create
输入信息后创建一个云镜像
用命令登录docker：
sudo docker login
根据提示输入用户名和密码就行，登录成功后会回传消息：
Login with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.
Username: ranbovideo
Password:
Login Succeeded
然后再用命令提交镜像：
sudo docker push <hub-user>/<repo-name>:<tag>
<hub-user>指的是用户名
<repo-name>指的是建立的仓库名，用图举例：
后面跟着版本tag，用命令举例：
sudo docker push dockerscrapyd_web
如果是这样的命令，直接输入镜像名称是不行的
会得到回传信息：
denied: requested access to the resource is denied
要根据刚才的格式，将镜像tag和名称改一下：
sudo docker tag dockerscrapyd_web ranbovideo/scrapyd
然后可以用 sudo docker images查看是否改成功。看到镜像存在后用命令进行上传：
sudo docker push ranbovideo/scrapyd:latest
就可以看到它在一步步上传镜像了
注意：推送Docker Hub速度很慢，耐心等待，很有可能失败，之后断开推送（但已推送上去的会保留，保留时间不知道是多久，可以通过刚才的命令继续上传，毕竟一个镜像几百M（我也不知道为什么那么大，700多M，我看了python3.6镜像有690多M，估计就是它），不是那么容易的
最后检查
push上云端之后，为了检查是否正常和正确，我把本地的镜像全都删了，然后从云端将它pull下载到本地运行
阿里云仓库
阿里云也为广大用户提供了仓库，可以传到共有也可以申请私有本地仓库，而且速度肯定比远在国外的hub docker快，而且对于直接在阿里云ECS上部署的话，拉取的速度超快，还不计算公网流量，可以体验一下:
$ sudo docker login --username=m152********@163.com registry.cn-beijing.aliyuncs.com
$ sudo docker tag [ImageId] registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ranbos/scrapyd:[镜像版本号]
$ sudo docker push registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ranbos/scrapyd:[镜像版本号]
上面由于700多M的数据上传到国外服务器实在是卡得不行，我这次就放在Aliyun的私有仓库中
速度真是快的没话说，767M的镜像 2分钟左右上传完毕