- 为什么原生的scrapy不能实现分布式
- 调度器不能被共享
- 管道无法被共享
- scrapy-redis组件的作用是什么
- 提供了可以被共享的调度器和管道
- 分布式爬虫实现流程
1.环境安装:pip install scrapy-redis
2.创建工程
3.创建爬虫文件:RedisCrawlSpider RedisSpider
- scrapy genspider -t crawl xxx www.xxx.com
4.对爬虫文件中的相关属性进行修改:
- 导报:from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
- 将当前爬虫文件的父类设置成RedisCrawlSpider
- 将起始url列表替换成redis_key = 'xxx'(调度器队列的名称)
5.在配置文件中进行配置:
- 使用组件中封装好的可以被共享的管道类:
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
- 配置调度器(使用组件中封装好的可以被共享的调度器)
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
- 指定存储数据的redis:
REDIS_HOST = 'redis服务的ip地址'
REDIS_PORT = 6379
- 配置redis数据库的配置文件
- 取消保护模式:protected-mode no
- bind绑定: #bind 127.0.0.1
- 启动redis
6.执行分布式程序
scrapy runspider xxx.py
7.向调度器队列中仍入一个起始url:
在redis-cli中执行:
- 爬取抽屉网 标题和作者
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider from redischoutipro.items import RedischoutiproItem class ChoutiSpider(RedisCrawlSpider): name = 'chouti' redis_key = "chouti" # 调度器队列名字 rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'/all/hot/recent/d+'), callback='parse_item', follow=True), ) def parse_item(self, response): div_list = response.xpath('//div[@class="item"]') for div in div_list: title = div.xpath('./div[4]/div[1]/a/text()').extract_first() author = div.xpath('./div[4]/div[2]/a[4]/b/text()').extract_first() item = RedischoutiproItem() item["title"] = title item["author"] = author yield item
import scrapy class RedischoutiproItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: title = scrapy.Field() author = scrapy.Field()
ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400 } DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" SCHEDULER_PERSIST = True #数据指纹 REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = 6379
- 执行命令:进入项目中的spiders
scrapy runspider chouti.py
- 打开redis向队列扔一个url
lpush chouti https://dig.chouti.com/all/hot/recent/1
- keys * 之后你会看到自动生成了:

- requests :数据指纹(密文)
- items: 数据都在这
- dupefilter: 用来存储抓取过的 url 的 fingerprint(使用哈希函数将url运算后的结果),防止重复抓取,只要 redis 不清空,就可以进行断点续爬
# 查看数据 lrange chouti:items 0 -1