一 介绍
原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（存放Request对象及其回调函数等信息）+本机的去重队列（存放访问过的url地址）
所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis，
然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式的关键就是三点：
#1、共享队列 #2、重写Scheduler，让其无论是去重还是任务都去访问共享队列 #3、为Scheduler定制去重规则（利用redis的集合类型）
以上三点便是scrapy-redis组件的核心功能
#安装： pip3 install scrapy-redis #源码： D:python3.6Libsite-packagesscrapy_redis
二、scrapy-redis组件
1、只使用scrapy-redis的去重功能
#一、源码：D:python3.6Libsite-packagesscrapy_redisdupefilter.py #二、配置scrapy使用redis提供的共享去重队列 #2.1 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：D:python3.6Libsite-packagesscrapy_redisdefaults.py #2.2 让scrapy使用共享的去重队列 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 #2.3、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())} #2.4、去重规则源码分析dupefilter.py def request_seen(self, request): """Returns True if request was already seen. Parameters ---------- request : scrapy.http.Request Returns ------- bool """ fp = self.request_fingerprint(request) # This returns the number of values added, zero if already exists. added = self.server.sadd(self.key, fp) return added == 0 #2.5、将request请求转成一串字符后再存入集合 from scrapy.http import Request from scrapy.utils.request import request_fingerprint req = Request(url='http://www.baidu.com') result=request_fingerprint(req) print(result) #75d6587d87b3f4f3aa574b33dbd69ceeb9eafe7b #2.6、注意： - URL参数位置不同时，计算结果一致； - 默认请求头不在计算范围，include_headers可以设置指定请求头 - 示范： from scrapy.utils import request from scrapy.http import Request req = Request(url='http://www.baidu.com?name=8&id=1',callback=lambda x:print(x),cookies={'k1':'vvvvv'}) result1 = request.request_fingerprint(req,include_headers=['cookies',]) print(result) req = Request(url='http://www.baidu.com?id=1&name=8',callback=lambda x:print(x),cookies={'k1':666}) result2 = request.request_fingerprint(req,include_headers=['cookies',]) print(result1 == result2) #True
2、使用scrapy-redis的去重+调度实现分布式爬取
#1、源码：D: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、持久化
#从目标站点获取并解析出数据后保存成item对象，会由引擎交给pipeline进行持久化/保存到数据库,scrapy-redis提供了一个pipeline组件，可以帮我们把item存到redis中 #1、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' #2、使用列表保存item数据
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