四: scrapy爬虫框架

5、爬虫系列之scrapy框架

 

一 scrapy框架简介

1 介绍

(1) 什么是Scrapy？

　　Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。

Scrapy一个开源和协作的框架，其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛，可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架。因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。

整体架构大致如下：

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Components：

1、引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。

2、调度器(SCHEDULER)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

3、下载器(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的

4、爬虫(SPIDERS)
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求

5、项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
下载器中间件(Downloader Middlewares)位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，
你可用该中间件做以下几件事：
  　　(1) process a request just before it is sent to the Downloader (i.e. right before Scrapy sends the request to the website);
  　　(2) change received response before passing it to a spider;
  　　(3) send a new Request instead of passing received response to a spider;
  　　(4) pass response to a spider without fetching a web page;
  　　(5) silently drop some requests.

6、爬虫中间件(Spider Middlewares)
位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）
'''

官网链接

2 安装

　　#Linux：

      pip3 install scrapy

　　#Windows：

      a. pip3 install wheel

      b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

      c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl      #看python版本如果是3.6 就下载Twisted‑18.9.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

      d. pip3 install pywin32

      e. pip3 install scrapy

3 命令行工具

# 1 查看帮助
    scrapy -h
    scrapy <command> -h

# 2 有两种命令：其中Project-only必须切到项目文件夹下才能执行，而Global的命令则不需要
    Global commands:
        startproject #创建项目
        genspider    #创建爬虫程序
        settings     #如果是在项目目录下，则得到的是该项目的配置
        runspider    #运行一个独立的python文件，不必创建项目
        shell        #scrapy shell url地址  在交互式调试，如选择器规则正确与否
        fetch        #独立于程单纯地爬取一个页面，可以拿到请求头
        view         #下载完毕后直接弹出浏览器，以此可以分辨出哪些数据是ajax请求
        version      #scrapy version 查看scrapy的版本，scrapy version -v查看scrapy依赖库的版本
    Project-only commands:
        crawl        #运行爬虫，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY = False
        check        #检测项目中有无语法错误
        list         #列出项目中所包含的爬虫名
        edit         #编辑器，一般不用
        parse        #scrapy parse url地址 --callback 回调函数  #以此可以验证我们的回调函数是否正确
        bench        #scrapy bentch压力测试

# 3 官网链接
    https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html

4 目录结构

'''
project_name/
   scrapy.cfg
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py
           爬虫1.py
           爬虫2.py
           爬虫3.py

'''

文件说明：

• scrapy.cfg  项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。
• items.py    设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
• pipelines    数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
• settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。强调:配置文件的选项必须大写否则视为无效，正确写法USER_AGENT='xxxx'
• spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：

1、一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

2、默认只能在终端执行命令，为了更便捷操作：

1 2 3

#在项目根目录下新建：entrypoint.py from scrapy.cmdline import execute execute(['scrapy', 'crawl', 'xiaohua'])

框架基础：spider类，选择器

5 牛刀小试

1.创建爬虫应用程序　

1 2	cd project_name（进入项目目录） scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）

2 编写爬虫文件:在步骤2执行完毕后，会在项目的spiders中生成一个应用名的py爬虫文件，文件源码如下：

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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy   class QiubaiSpider(scrapy.Spider):     name = 'qiubai' #应用名称     #允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则爬取不到数据）     allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']     #起始爬取的url     start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']        #访问起始URL并获取结果后的回调函数，该函数的response参数就是向起始的url发送请求后，获取的响应对象.该函数返回值必须为可迭代对象或者NUll      def parse(self, response):         print(response.text) #获取字符串类型的响应内容         print(response.body)#获取字节类型的相应内容

3 设置修改settings.py配置文件相关配置

1 2 3 4

修改内容及其结果如下： 19行：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' #伪装请求载体身份   22行：ROBOTSTXT_OBEY = False  #可以忽略或者不遵守robots协议

4 执行爬虫程序：

1	scrapy crawl  应用名称

5 将糗百首页中段子的内容和标题进行爬取

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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy   class QiubaiSpider(scrapy.Spider):     name = 'qiubai'     allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']     start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']       def parse(self, response):         #xpath为response中的方法，可以将xpath表达式直接作用于该函数中         odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')         content_list = [] #用于存储解析到的数据         for div in odiv:             #xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据为Selector类型的数据。我们解析到的内容被封装在了Selector对象中，需要调用extract()函数将解析的内容从Selecor中取出。             author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')[0].extract()             content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')[0].extract()               #将解析到的内容封装到字典中             dic={                 '作者':author,                 '内容':content             }             #将数据存储到content_list这个列表中             content_list.append(dic)           return content_list

执行爬虫程序：

1 2	scrapy crawl 爬虫名称 ：该种执行形式会显示执行的日志信息 scrapy crawl 爬虫名称 --nolog：该种执行形式不会显示执行的日志信息

二 Spider类

Spiders是定义如何抓取某个站点（或一组站点）的类，包括如何执行爬行（即跟随链接）以及如何从其页面中提取结构化数据（即抓取项目）。换句话说，Spiders是您为特定站点（或者在某些情况下，一组站点）爬网和解析页面定义自定义行为的地方。　

'''
1、 生成初始的Requests来爬取第一个URLS，并且标识一个回调函数
     第一个请求定义在start_requests()方法内默认从start_urls列表中获得url地址来生成Request请求，
     默认的回调函数是parse方法。回调函数在下载完成返回response时自动触发

2、 在回调函数中，解析response并且返回值
     返回值可以4种：
          包含解析数据的字典
          Item对象
          新的Request对象（新的Requests也需要指定一个回调函数）
          或者是可迭代对象（包含Items或Request）

3、在回调函数中解析页面内容
   通常使用Scrapy自带的Selectors，但很明显你也可以使用Beutifulsoup，lxml或其他你爱用啥用啥。

4、最后，针对返回的Items对象将会被持久化到数据库
   通过Item Pipeline组件存到数据库：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html#topics-item-pipeline）
   或者导出到不同的文件（通过Feed exports：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports）

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三 选择器

为了解释如何使用选择器，我们将使用Scrapy shell（提供交互式测试）和Scrapy文档服务器中的示例页面，

这是它的HTML代码：

<html>
 <head>
  <base href='http://example.com/' />
  <title>Example website</title>
 </head>
 <body>
  <div id='images'>
   <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a>
  </div>
 </body>
</html>

首先，让我们打开shell：

1 scrapy shell https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
然后，在shell加载之后，您将获得响应作为response shell变量，并在response.selector属性中附加选择器。

让我们构建一个XPath来选择title标签内的文本：


>>> response.selector.xpath('//title/text()')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
使用XPath和CSS查询响应非常常见，响应包括两个便捷快捷方式：response.xpath()和response.css()：


>>> response.xpath('//title/text()')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
>>> response.css('title::text')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
正如你所看到的，.xpath()并且.css()方法返回一个 SelectorList实例，这是新的选择列表。此API可用于快速选择嵌套数据：


>>> response.css('img').xpath('@src').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']
要实际提取文本数据，必须调用selector .extract() 方法，如下所示：


>>> response.xpath('//title/text()').extract()
[u'Example website']
如果只想提取第一个匹配的元素，可以调用选择器 .extract_first()

>>> response.xpath('//div[@id="images"]/a/text()').extract_first()
u'Name: My image 1 '
现在我们将获得基本URL和一些图像链接：

>>> response.xpath('//base/@href').extract()
[u'http://example.com/']
 
>>> response.css('base::attr(href)').extract()
[u'http://example.com/']
 
>>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/@href').extract()
[u'image1.html',
 u'image2.html',
 u'image3.html',
 u'image4.html',
 u'image5.html']
 
>>> response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract()
[u'image1.html',
 u'image2.html',
 u'image3.html',
 u'image4.html',
 u'image5.html']
 
>>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/img/@src').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']
 
>>> response.css('a[href*=image] img::attr(src)').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']

四 DupeFilter(去重)

默认使用方式：

1 2	DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter' Request(...,dont_filter=False) ，如果dont_filter=True则告诉Scrapy这个URL不参与去重。

源码解析：

1 2	from scrapy.core.scheduler import Scheduler 见Scheduler下的enqueue_request方法：self.df.request_seen(request)

自定义去重规则：

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from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter，看源码，仿照BaseDupeFilter   #步骤一：在项目目录下自定义去重文件dup.py class UrlFilter(object):     def __init__(self):         self.visited = set() #或者放到数据库       @classmethod     def from_settings(cls, settings):         return cls()       def request_seen(self, request):         if request.url in self.visited:             return True         self.visited.add(request.url)       def open(self):  # can return deferred         pass       def close(self, reason):  # can return a deferred         pass       def log(self, request, spider):  # log that a request has been filtered         pass

五 Item(项目)

抓取的主要目标是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。Scrapy蜘蛛可以像Python一样返回提取的数据。虽然方便和熟悉，但P很容易在字段名称中输入拼写错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的较大项目中。

为了定义通用输出数据格式，Scrapy提供了Item类。 Item对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供类似字典的 API，并具有用于声明其可用字段的方便语法。

1 声明项目

使用简单的类定义语法和Field 对象声明项。这是一个例子：

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import scrapy   class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() price = scrapy.Field() stock = scrapy.Field() last_updated = scrapy.Field(serializer=str)

注意那些熟悉Django的人会注意到Scrapy Items被宣告类似于Django Models，除了Scrapy Items更简单，因为没有不同字段类型的概念。

2 项目字段

Field对象用于指定每个字段的元数据。例如，last_updated上面示例中说明的字段的序列化函数。

您可以为每个字段指定任何类型的元数据。Field对象接受的值没有限制。出于同样的原因，没有所有可用元数据键的参考列表。

Field对象中定义的每个键可以由不同的组件使用，只有那些组件知道它。您也可以根据Field自己的需要定义和使用项目中的任何其他键。

Field对象的主要目标是提供一种在一个地方定义所有字段元数据的方法。通常，行为取决于每个字段的那些组件使用某些字段键来配置该行为。

3 使用项目

以下是使用上面声明的Product项目对项目执行的常见任务的一些示例 。您会注意到API与dict API非常相似。

+ View Code

4 扩展项目

您可以通过声明原始Item的子类来扩展Items（以添加更多字段或更改某些字段的某些元数据）。

例如：

1 2 3

class DiscountedProduct(Product):       discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)       discount_expiration_date = scrapy.Field()

六 Item PipeLine

在一个项目被蜘蛛抓取之后，它被发送到项目管道，该项目管道通过顺序执行的几个组件处理它。

每个项目管道组件（有时简称为“项目管道”）是一个实现简单方法的Python类。他们收到一个项目并对其执行操作，同时决定该项目是否应该继续通过管道或被丢弃并且不再处理。

项目管道的典型用途是：

• cleansing HTML data
• validating scraped data (checking that the items contain certain fields)
• checking for duplicates (and dropping them)
• storing the scraped item in a database

1 编写自己的项目管道

'''
每个项管道组件都是一个必须实现以下方法的Python类：

process_item（self，项目，蜘蛛）
为每个项目管道组件调用此方法。process_item() 

必须要么：返回带数据的dict，返回一个Item （或任何后代类）对象，返回Twisted Deferred或引发 DropItem异常。丢弃的项目不再由其他管道组件处理。

此外，他们还可以实现以下方法：

open_spider（self，蜘蛛）
打开蜘蛛时会调用此方法。

close_spider（self，蜘蛛）
当蜘蛛关闭时调用此方法。

from_crawler（cls，crawler ）
如果存在，则调用此类方法以从a创建管道实例Crawler。它必须返回管道的新实例。Crawler对象提供对所有Scrapy核心组件的访问，
如设置和信号; 它是管道访问它们并将其功能挂钩到Scrapy的一种方式。
'''

2 项目管道示例

(1) 价格验证和丢弃物品没有价格

让我们看看下面的假设管道，它调整 price那些不包含增值税（price_excludes_vat属性）的项目的属性，并删除那些不包含价格的项目：

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from scrapy.exceptions import DropItem   class PricePipeline(object):       vat_factor = 1.15       def process_item(self, item, spider):         if item['price']:             if item['price_excludes_vat']:                 item['price'] = item['price'] * self.vat_factor             return item         else:             raise DropItem("Missing price in %s" % item)

(2) 将项目写入JSON文件

以下管道将所有已删除的项目（来自所有蜘蛛）存储到一个items.jl文件中，每行包含一个以JSON格式序列化的项目：

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import json   class JsonWriterPipeline(object):       def open_spider(self, spider):         self.file = open('items.jl', 'w')       def close_spider(self, spider):         self.file.close()       def process_item(self, item, spider):         line = json.dumps(dict(item)) + " "         self.file.write(line)         return item

注意JsonWriterPipeline的目的只是介绍如何编写项目管道。如果您确实要将所有已删除的项目存储到JSON文件中，则应使用Feed导出。

(3) 将项目写入数据库

在这个例子中，我们将使用pymongo将项目写入MongoDB。MongoDB地址和数据库名称在Scrapy设置中指定; MongoDB集合以item类命名。

这个例子的要点是展示如何使用from_crawler() 方法以及如何正确地清理资源：

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import pymongo   class MongoPipeline(object):       collection_name = 'scrapy_items'       def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):         self.mongo_uri = mongo_uri         self.mongo_db = mongo_db       @classmethod     def from_crawler(cls, crawler):         return cls(             mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),             mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items')         )       def open_spider(self, spider):         self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)         self.db = self.client[self.mongo_db]       def close_spider(self, spider):         self.client.close()       def process_item(self, item, spider):         self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))         return item

(4) 重复过滤

一个过滤器，用于查找重复项目，并删除已处理的项目。假设我们的项目具有唯一ID，但我们的蜘蛛会返回具有相同ID的多个项目：

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from scrapy.exceptions import DropItem   class DuplicatesPipeline(object):       def __init__(self):         self.ids_seen = set()       def process_item(self, item, spider):         if item['id'] in self.ids_seen:             raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)         else:             self.ids_seen.add(item['id'])             return item

3 激活项目管道组件

要激活Item Pipeline组件，必须将其类添加到 ITEM_PIPELINES设置中，如下例所示：

1 2 3 4

ITEM_PIPELINES = {     'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,     'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800, }

您在此设置中为类分配的整数值决定了它们运行的​​顺序：项目从较低值到较高值类进行。习惯上在0-1000范围内定义这些数字。

七 下载中间件

class MyDownMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        """
        请求需要被下载时，经过所有下载器中间件的process_request调用
        :param request: 
        :param spider: 
        :return:  
            None,继续后续中间件去下载；
            Response对象，停止process_request的执行，开始执行process_response
            Request对象，停止中间件的执行，将Request重新调度器
            raise IgnoreRequest异常，停止process_request的执行，开始执行process_exception
        """
        pass



    def process_response(self, request, response, spider):
        """
        spider处理完成，返回时调用
        :param response:
        :param result:
        :param spider:
        :return: 
            Response 对象：转交给其他中间件process_response
            Request 对象：停止中间件，request会被重新调度下载
            raise IgnoreRequest 异常：调用Request.errback
        """
        print('response1')
        return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        """
        当下载处理器(download handler)或 process_request() (下载中间件)抛出异常
        :param response:
        :param exception:
        :param spider:
        :return: 
            None：继续交给后续中间件处理异常；
            Response对象：停止后续process_exception方法
            Request对象：停止中间件，request将会被重新调用下载
        """
        return None

八 基于scrapy-redis实现分布式爬虫

 Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。

单机玩法：

按照正常流程就是大家都会进行重复的采集;我们都知道进程之间内存中的数据不可共享的，那么你在开启多个Scrapy的时候，它们相互之间并不知道对方采集了些什么那些没有没采集。那就大家伙儿自己玩自己的了。完全没没有效率的提升啊！

怎么解决呢？

这就是我们Scrapy-Redis解决的问题了，不能协作不就是因为请求和去重这两个不能共享吗？

那我把这两个独立出来好了。

将Scrapy中的调度器组件独立放到大家都能访问的地方不就OK啦！加上scrapy，Redis的后流程图就应该变成这样了

分布式玩法：

 1 redis连接

配置scrapy使用redis提供的共享去重队列

# 在settings.py中配置链接Redis
REDIS_HOST = 'localhost'                            # 主机名
REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'       # 连接URL（优先于以上配置）
REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数
REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块
REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型  
# 默认配置：python3.6Libsite-packagesscrapy_redisdefaults.py

2 dupefilter

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#使用scrapy-redis提供的去重功能，查看源码会发现是基于Redis的集合实现的


# 需要指定Redis中集合的key名，key=存放不重复Request字符串的集合
DUPEFILTER_KEY = 'dupefilter:%(timestamp)s'
#源码：dupefilter.py内一行代码key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}

3 Scheduler

#1、源码：python3.6Libsite-packagesscrapy_redisscheduler.py


#2、settings.py配置

# Enables scheduling storing requests queue in redis.
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"       

# 调度器将不重复的任务用pickle序列化后放入共享任务队列，默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）               
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'          

# 对保存到redis中的request对象进行序列化，默认使用pickle
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"   

# 调度器中请求任务序列化后存放在redis中的key               
SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests'    

# 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空                     
SCHEDULER_PERSIST = True       

# 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空                                     
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False    

# 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。如果没有则立刻返回会造成空循环次数过多，cpu占用率飙升                                
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10           

# 去重规则，在redis中保存时对应的key                         
SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter'      

# 去重规则对应处理的类，将任务request_fingerprint(request)得到的字符串放入去重队列            
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

3 RedisPipeline(持久化)

 ITEM_PIPELINES = {   'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300, }

#将item持久化到redis时，指定key和序列化函数
     
 REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
 REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'

4 从Redis中获取起始URL

scrapy程序爬取目标站点，一旦爬取完毕后就结束了，如果目标站点更新内容了，我们想重新爬取，那么只能再重新启动scrapy，非常麻烦
scrapy-redis提供了一种供，让scrapy从redis中获取起始url，如果没有scrapy则过一段时间再来取而不会关闭
这样我们就只需要写一个简单的脚本程序，定期往redis队列里放入一个起始url。

#具体配置如下

#1、编写爬虫时，起始URL从redis的Key中获取
REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
    
#2、获取起始URL时，去集合中获取还是去列表中获取？True，集合；False，列表
REDIS_START_URLS_AS_SET = False    # 获取起始URL时，如果为True，则使用self.server.spop；如果为False，则使用self.server.lpop