scrapy-redis分布式爬虫实战

Scrapy-Redis代码实战

Scrapy 是一个通用的爬虫框架，可是不支持分布式，Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件)。

scrapy-redis在scrapy的架构上增长了redis，基于redis的特性拓展了以下四种组件：

• Scheduler
• Duplication Filter
• Item Pipeline

• Base Spider

  scrapy-redis架构

Scheduler

Scrapy本来的queue是不支持多个spider共享一个队列的，scrapy-redis经过将queue改成redis实现队列共享。

Duplication Filter

Scrapy中经过Python中的集合实现request指纹去重，在scrapy-redis中去重是由Duplication Filter组件来实现的，它经过redis的set不重复的特性，巧妙的实现了DuplicationFilter去重。

Item Pipeline

引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，scrapy-redis 的Item Pipeline将爬取到的 Item 存入redis的 items queue。修改过Item Pipeline能够很方便的根据 key 从 items queue提取item，从而实现 items processes集群。

Base Spider

再也不使用scrapy原有的Spider类，重写的RedisSpider继承了Spider和RedisMixin这两个类，RedisMixin是用来从redis读取url的类。
当咱们生成一个Spider继承RedisSpider时，调用setup_redis函数，这个函数会去链接redis数据库，而后会设置signals(信号)：一个是当spider空闲时候的signal，会调用spider_idle函数，这个函数调用schedule_next_request函数，保证spider是一直活着的状态，而且抛出DontCloseSpider异常。一个是当抓到一个item时的signal，会调用item_scraped函数，这个函数会调用schedule_next_request函数，获取下一个request

安装Scrapy-Redis

python3.6 -m pip install scrapy-redis

项目练习

首先修改配置文件

BOT_NAME = 'cnblogs'
SPIDER_MODULES = ['cnblogs.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'cnblogs.spiders'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
DOWNLOAD_DELAY = 2 # 等待2s
MY_USER_AGENT = ["Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0+(Windows+NT+5.1)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/28.0.1500.95+Safari/537.36+SE+2.X+MetaSr+1.0",
    "Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.1;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/50.0.2657.3+Safari/537.36"]
# Enable or disable downloader middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'cnblogs.middlewares.UserAgentMiddleware': 543,
}
LOG_LEVEL = "ERROR"

ITEM_PIPELINES = {
   'cnblogs.pipelines.MongoPipeline': 300,
}
#将结果保存到Mongo数据库
MONGO_HOST = "127.0.0.1"  # 主机IP
MONGO_PORT = 27017  # 端口号
MONGO_DB = "spider_data"  # 库名
MONGO_COLL = "cnblogs_title"  # collection名

#须要将调度器的类和去重的类替换为 Scrapy-Redis 提供的类
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 7001 #Redis集群中其中一个节点的端口

#配置持久化
#Scrapy-Redis 默认会在爬取所有完成后清空爬取队列和去重指纹集合。
#SCHEDULER_PERSIST = True

#设置重爬
#SCHEDULER_FLUSH_ON_START = True

代码要改的地方有两处：
第一处是继承的RedisSpider
第二处就是start_urls改成了redis_key。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import datetime
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class CnblogSpider(RedisSpider):
    name = 'cnblog'
    redis_key = "myspider:start_urls"
    #start_urls = [f'https://www.cnblogs.com/c-x-a/default.html?page={i}' for i in range(1,2)]
    
    def parse(self, response):
        main_info_list_node = response.xpath('//div[@class="forFlow"]')
        content_list_node = main_info_list_node.xpath(".//a[@class='postTitle2']/text()").extract()
        for item in content_list_node:
            url = response.url
            title=item
            crawl_date = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            item = {}
            item['url'] = url
            item['title'] = title.strip() if title else title
            item['crawl_date'] = crawl_date
            yield item

由于Scrapy-Redis是以Redis为队列进行消息共享的，因此咱们的任务须要提早插入到数据库，它的key就叫咱们指定的"myspider:start_urls"。
在以前建立好的redis集群中插入任务，首先使用集群的模式链接数据库

redis-cli -c -p 7000 #个人redis集群的一个Master节点端口

执行下面的语句插入任务

lpush myspider:start_urls https://www.cnblogs.com/c-x-a/default.html?page=1
lpush myspider:start_urls https://www.cnblogs.com/c-x-a/default.html?page=2

而后查看

lrange myspider:start_urls 0 10

看到咱们的任务，好了任务插入成功了。
接下来就是运行代码了，运行完代码以后，去查看三处。
第一处，查看redis的任务发现任务已经没有了

(empty list or set)

第二处，查看mongo数据库，发现咱们成功保存告终果。

第三处，你会发现的你爬虫程序并无结束，这个实际上是正常的，由于咱们使用了scrapy-redis以后，爬虫程序会一直取redis中的任务，若是没有任务了就等待，若是在redis插入了新的任务他就会继续进行爬虫程序，以后又进入等待任务的状态。

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参考资料

https://segmentfault.com/a/1190000014333162?utm_source=channel-hottest