一、scrapy_redis分布式原理
学习目标
了解 scarpy_redis的概念和功能
了解 scrapy_redis的原理
了解 redis数据库操作命令
在前面scrapy框架中我们已经能够使用框架实现爬虫爬取网站数据,如果当前网站的数据比较庞大, 我们就需要使用分布式来更快的爬取数据
1 scrapy_redis是什么
安装
pip install scrapy_redis == 0.7.2
2 为什么要学习scrapy_redis
Scrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在：
请求对象的持久化
去重的持久化
和实现分布式
3 scrapy_redis的原理分析
3.1 回顾scrapy的流程
那么，在这个基础上，如果需要实现分布式，即多台服务器同时完成一个爬虫，需要怎么做呢？
3.2 scrapy_redis的流程
在scrapy_redis中，所有的带抓取的对象和去重的指纹都存在所有的服务器公用的redis中
所有的服务器公用一个redis中的request对象
所有的request对象存入redis前，都会在同一个redis中进行判断，之前是否已经存入过
在默认情况下所有的数据会保存在redis中
具体流程如下：
4 对于redis的复习
由于时间关系,大家对redis的命令遗忘的差不多了, 但是在scrapy_redis中需要使用redis的操作命令,所有需要回顾下redis的命令操作
4.1 redis是什么
redis是一个开源的内存型数据库，支持多种数据类型和结构，比如列表、集合、有序集合等,同时可以使用redis-manger-desktop等客户端软件查看redis中的数据，关于redis-manger-desktop的使用可以参考扩展阅读
4.2 redis服务端和客户端的启动
redis-server.exe redis-windwos.conf 启动服务端
redis-cli 客户端启动
4.3 redis中的常见命令
select 1 切换db
keys * 查看所有的键
type 键 查看键的类型
flushdb 清空db
flushall 清空数据库
4.4 redis命令的复习
redis的命令很多，这里我们简单复习后续会使用的命令
小结
scarpy_redis的分布式工作原理
在scrapy_redis中，所有的带抓取的对象和去重的指纹都存在所有的服务器公用的redis中
所有的服务器公用一个redis中的request对象
所有的request对象存入redis前，都会在同一个redis中进行判断，之前是否已经存入过
二、配置分布式爬虫
学习目标
配置完成使用分布式爬虫
1、概述
分布式爬虫
使用多台机器搭建一个分布式的机器，然后让他们联合且分布的对同一组资源进行数据爬取
原生的scrapy框架是无法实现分布式爬虫？
原因：调度器，管道无法被分布式机群共享
如何实现分布式
借助：scrapy-redis组件
作用：提供了可以被共享的管道和调度器
只可以将爬取到的数据存储到redis中
2、创建分布式crawlspider爬虫
scrapy startproject fbsPro
cd fbsPro
scrapy genspider -t crawl fbs www.xxx.com
3、redis-settings需要的配置
(必须). 使用了scrapy_redis的去重组件，在redis数据库里做去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
(必须). 使用了scrapy_redis的调度器，在redis里分配请求
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
(可选). 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True
(必须). 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码，直接使用即可
ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 100 ,}
(必须). 指定redis数据库的连接参数
REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = 6379REDIS_DB = 0 # (不指定默认为0)# 设置密码REDIS_PARAMS = {'password': '123456'}
4、settings.py
settings.py
这几行表示scrapy_redis中重新实现的了去重的类，以及调度器，并且使用的RedisPipeline
需要添加redis的地址，程序才能够使用redis
在settings.py文件修改pipelines，增加scrapy_redis。
# 配置分布式DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"SCHEDULER_PERSIST = TrueITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,}# 或者使用下面的方式REDIS_HOST = "127.0.0.1"REDIS_PORT = 6379REDIS_PARAMS = {'password': '123456'}
注意：scrapy_redis的优先级要调高
6、爬虫文件代码中 fbs.py
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider# 注意 一定要继承RedisCrawlSpiderclass FbsSpider(RedisCrawlSpider): name = 'fbs' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] # start_urls = ['http://www.xxx.com/'] redis_key = 'fbsQueue' # 使用管道名称（课根据实际功能起名称）
7、scrapy-redis键名介绍
scrapy-redis中都是用key-value形式存储数据，其中有几个常见的key-value形式：
1、 “项目名:items” -->list 类型，保存爬虫获取到的数据item 内容是 json 字符串
2、 “项目名:dupefilter” -->set类型，用于爬虫访问的URL去重 内容是 40个字符的 url 的hash字符串
3、 “项目名:requests” -->zset类型，用于scheduler调度处理 requests 内容是 request 对象的序列化 字符串
8、完整代码配置
网址
阳光问政为例
https://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest
settings.py
BOT_NAME = 'fbsPro'SPIDER_MODULES = ['fbsPro.spiders']NEWSPIDER_MODULE = 'fbsPro.spiders'USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36'# Obey robots.txt rulesROBOTSTXT_OBEY = False# 配置分布式DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"SCHEDULER_PERSIST = TrueITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,}# 或者使用下面的方式REDIS_HOST = "127.0.0.1"REDIS_PORT = 6379REDIS_PARAMS = {'password': '123456'}
fbs.py
实现方式就是之前的crawlspider类型的爬虫
import scrapyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider# 注意 一定要继承RedisCrawlSpiderclass FbsSpider(RedisCrawlSpider): name = 'fbs' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] # start_urls = ['http://www.xxx.com/'] redis_key = 'fbsQueue' # 使用管道名称 link = LinkExtractor(allow=r'/political/politics/index?id=\d+') rules = ( Rule(link, callback='parse_item', follow=True), ) def parse_item(self, response): item = {} yield item
redis中
redis-windwos.conf
56行添加注释 取消绑定127.0.0.1 # bind 127.0.0.1
75行 修改保护模式为no protected-mode no
启动redis
队列中添加url地址
添加：lpush fbsQueue https://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest
查看：lrange fbsQueue 0 -1
运行
scrapy crawl fbs
去redis中查看存储的数据