14.3 使用scrapy-redis进行分布式爬取
了解了scrapy-redis的原理后，我们学习使用scrapy + scrapyredis进行分布式爬取。
14.3.1 搭建环境
首先搭建scrapy-redis分布式爬虫环境，当前我们有3台Linux 主机。 云服务器（A）：116.29.35.201 (Redis Server) 云服务器（B）：123.59.45.155 本机（C）：1.13.41.127 在3台主机上安装scrapy和scrapy-redis：
$ pip install scrapy $ pip install scrapy-redis
选择其中一台云服务器搭建供所有爬虫使用的Redis数据库，步
247
骤如下：
步骤 01 在云服务器上安装redis-server。
步骤 02 在Redis配置文件中修改服务器的绑定地址（确保数 据库可被所有爬虫访问）。
步骤 03 启动／重启Redis服务器。 登录云服务器（A），在bash中完成上述步骤：
116.29.35.201$ sudo apt-get install redis-server 116.29.35.201$ sudo vi /etc/redis/redis.conf ... # bind 127.0.0.1 bind 0.0.0.0 ... 116.29.35.201$ sudo service redis-server restart
最后，在3台主机上测试能否访问云服务器（A）上的Redis数据 库：
$ redis-cli -h 116.29.35.201 ping PONG
到此，Scrapy分布式爬虫环境搭建完毕。
14.3.2 项目实战
本章的核心知识点是分布式爬取，因此本项目不再对分析页面、 编写Spider等大家熟知的技术进行展示。我们可以任意挑选一个在 之前章节中做过的项目，将其改为分布式爬取的版本，这里以第8章 的toscrape_book项目（爬取books.toscrape.com中的书籍信息） 为例进行讲解。
248
复制toscrape_book项目，得到新项目 toscrape_book_distributed：
$ cp -r toscrape_book toscrape_book_distributed $ cd toscrape_book_distributed
在配置文件settings.py中添加scrapy-redis的相关配置：
# 必选项 # ================================================================= # 指定爬虫所使用的Redis数据库（在云服务器116.29.35.201 上） REDIS_URL = 'redis://116.29.35.201:6379'
# 使用scrapy_redis的调度器替代Scrapy 原版调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 使用scrapy_redis的RFPDupeFilter作为去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 启用scrapy_redis的RedisPipeline将爬取到的数据汇总到Redis数据库 ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300, } # 可选项 # ================================================================= #爬虫停止后，保留／清理Redis中的请求队列以及去重集合 # True：保留，False：清理，默认为False SCHEDULER_PERSIST = True
将单机版本的Spider改为分布式版本的Spider，只需做如下简 单改动：
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
# 1.更改基类 # class BooksSpider(spider.Spider): class BooksSpider(RedisSpider): ...
249
# 2.注释start_urls #start_urls = ['http://books.toscrape.com/'] ...
上述改动针对“如何为多个爬虫设置起始爬取点”这个问题，解 释如下：
● 在分布式爬取时，所有主机上的代码是相同的，如果使用之 前单机版本的Spider代码，那么每一台主机上的Spider都通 过start_urls属性定义了起始爬取点，在构造起始爬取点的 Request对象时，dont_filter参数设置为了True，即忽略去 重过滤器的过滤。因此多个（数量等于爬虫数量）重复请求 将强行进入Redis中的请求队列，这可能导致爬取到重复数 据。
● 为了解决上述问题，scrapy-redis提供了一个新的Spider基 类RedisSpider，RedisSpider重写了start_requests方法， 它尝试从Redis数据库的某个特定列表中获取起始爬取点， 并构造Request对象（dont_filter=False），该列表的键可 通过配置文件设置（REDIS_START_URLS_KEY），默认为 <spider_name>:start_urls。在分布式爬取时，用户运行所 有爬虫后，需手动使用Redis命令向该列表添加起始爬取 点，之后只有其中一个爬虫能获取到起始爬取点，因此对应 的请求也就只有一个，从而避免了重复。 到此，分布式版本的项目代码已经完成了，分发到各个主机：
$ scp -r toscrape_book_distributed liushuo@116.29.35.201:～/scrapy_b $ scp -r toscrape_book_distributed liushuo@123.59.45.155:～/scrapy_b
分别在3台主机使用相同命令运行爬虫：
$ scrapy crawl books
250
2017-05-14 17:56:42 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.3.3 start 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.utils.log] INFO: Overridden setting 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter', 'FEED_EXPORT_FIELDS': ['up 'review_rating', 'review_num'], 'SCHEDULER': 'scrapy_redis.schedule 'toscrape_book', 'ROBOTSTXT_OBEY': True, 'NEWSPIDER_MODULE': 'toscr 'SPIDER_MODULES': ['toscrape_book.spiders']} 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extension ['scrapy.extensions.logstats.LogStats', 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole', 'scrapy.extensions.corestats.CoreStats'] 2017-05-14 17:56:42 [books] INFO: Reading start URLs from redis 16, encoding: utf-8 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloade ['scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutM 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMid 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionM 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats'] 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider mi ['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware'] 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipe ['scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline'] 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled items (at 0 items/min) 2017-05-14 17:56:42 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet c ...阻塞在此处...
运行后，由于Redis中的起始爬取点列表和请求队列都是空的， 3个爬虫都进入了暂停等待的状态，因此在任意主机上使用Redis客 户端设置起始爬取点：
$ redis-cli -h 116.29.35.201 116.29.35.201:6379> lpush books:start_urls 'http://books.toscrape.c (integer) 1
251
随后，其中一个爬虫（本实验中是云服务器A）从起始爬取点列 表中获取到了url，在其log中观察到如下信息：
2017-05-14 17:57:18 [books] DEBUG: Read 1 requests from 'books:star
该爬虫用起始爬取点url构造的Request对象最终被添加到Redis 中的请求队列之后。各个爬虫相继开始工作了，可在各爬虫的log中 观察到类似于如下的信息：
2017-05-14 18:00:42 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from http://books.toscrape.com/catalogue/arena_587/index.html> {'name': 'Arena', 'price': '￡21.36', 'review_num': '0', 'review_rating': 'Four', 'stock': '11', 'upc': '2c34f9432069b52b'} 2017-05-14 18:00:42 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) http://books.toscrape.com/catalogue/page-21.html) 2017-05-14 18:00:42 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from http://books.toscrape.com/catalogue/adultery_586/index.html> {'name': 'Adultery', 'price': '￡20.88', 'review_num': '0', 'review_rating': 'Five', 'stock': '11', 'upc': 'bb967277222e689c'} 2017-05-14 18:00:42 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) http://books.toscrape.com/catalogue/page-21.html) 2017-05-14 18:00:42 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from http://books.toscrape.com/catalogue/a-mothers-reckoning-living-in-t l> {'name': "A Mother's Reckoning: Living in the Aftermath of Tra 'price': '￡19.53', 'review_num': '0', 'review_rating': 'Three', 'stock': '11', 'upc': '2b69dec0193511d9'} 2017-05-14 18:00:43 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from http://books.toscrape.com/catalogue/112263_583/index.html> {'name': '11/22/63', 'price': '￡48.48', 'review_num': '0',
252
'review_rating': 'Three', 'stock': '11', 'upc': 'a9d7b75461084a26'} 2017-05-14 18:00:43 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) http://books.toscrape.com/catalogue/page-21.html) 2017-05-14 18:00:43 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from http://books.toscrape.com/catalogue/10-happier-how-i-tamed-the-voic losing-my-edge-and-found-self-help-that-actually-works_582/index.ht {'name': '10% Happier: How I Tamed the Voice in My Head, Reduc 'Without Losing My Edge, and Found Self-Help That Actu 'price': '￡24.57', 'review_num': '0', 'review_rating': 'Two', 'stock': '10', 'upc': '34669b2e9d407d3a'}
等待全部爬取完成后，在Redis中查看爬取到的数据：
116.29.35.201:6379> keys * 1) "books:items" 2) "books:dupefilter" 116.29.35.201:6379> llen books:items (integer) 1000 116.29.35.201:6379> LRANGE books:items 0 4 1) "{"stock": "22", "review_num": "0", "upc": "a897 the Attic", "review_rating": "Three", "price": "\u00a351.7 2) "{"stock": "20", "review_num": "0", "upc": "e00e Objects", "review_rating": "Four", "price": "\u00a347.82" 3) "{"stock": "20", "review_num": "0", "upc": "90fa Velvet", "review_rating": "One", "price": "\u00a353.74"}" 4) "{"stock": "20", "review_num": "0", "upc": "6957 "Soumission", "review_rating": "One", "price": "\u00a350. 5) "{"stock": "19", "review_num": "0", "upc": "2597 Little Secrets of Getting Your Dream Job", "review_rating": "Fo 116.29.35.201:6379> LRANGE books:items -5 -1 1) "{"name": "Shameless", "price": "\u00a358.35", "r "c068c013d6921fea", "review_num": "0", "stock": "1"}" 2) "{"stock": "1", "review_num": "0", "upc": "19fec Devotion (The Regency Spies of London #1)", "review_rating": "F 3) "{"stock": "1", "review_num": "0", "upc": "f684a (Women's Murder Club #1)", "review_rating": "One", "price": 4) "{"stock": "1", "review_num": "0", "upc": "228ba to See Before You Die", "review_rating": "Five", "price": " 5) "{"name": "Girl in the Blue Coat", "price": "\u00a3 "upc": "41fc5dce044f16f5", "review_num": "0", "stock": "
253
如上所示，我们成功地爬取到了1000项数据（由各爬虫最后的 log信息得知，爬虫A:514项，爬虫B:123项，爬虫C:363项）。每一 项数据以json形式存储在Redis的列表中，需要使用这些数据时，可 以编写Python程序将它们从Redis中读出，代码框架如下：
import redis import json
ITEM_KEY = 'books:items'
def process_item(item): # 添加处理数据的代码 ...
def main(): r = redis.StrictRedis(host='116.29.35.201', port=6379) for _ in range(r.llen(ITEM_KEY)): data = r.lpop(ITEM_KEY) item = json.loads(data.decode('utf8')) process_item(item)
if __name__ == '__main__': main()
到此，我们完成了分布式爬取的项目。