scrapy-redis 框架

scrapy-redis简介：Scrapy-redis 是为了更方便地实现 Scrapy 分布式爬取，而提供了一些以 redis 为基础的
组件(仅有组件)。主体还是是 redis 和 scrapy 两个库，Scrapy-redis 像胶水一样，把这两个插件粘结了起来。

scrapy-redis特点：1能实现分布式爬取
2可实现去重
3持续性爬取，可实现增量式爬虫
4遵守 Rule 规则，可以实现深度爬虫

scrapy-redis 在 scrapy 的架构上增加了 redis，基于 redis 的特性拓展了如下组件：

一，Scheduler

Scheduler 负责对新的 request 进行入列和出列的操作。
Scrapy 本身不支持爬虫分布式，多个 spider 不能共享待爬取队列 Scrapy queue，
scrapy-redis 把 Scrapy queue 换成 redis 数据库，从同一个 redis-server 存放要爬取
的 request，便能让多个 spider 去同一个数据库里读取。

二，Duplication Filter

Duplication Filter 利用了 redis 的 set 不重复的特性实现去重
scrapy-redis 调度器从引擎接受 request，将 request 的指纹存⼊redis 的 set 检查是否重
复，并将不重复的 request push 写⼊redis 的 request queue。引擎请求 request(Spider 发出的）时，调度器从 redis 的 request queue 队列⾥里根据优先级 pop 出⼀个 request 返回给引擎，引擎将此 request 发给 spider 处理。

三，Item Pipeline

引擎将爬取到的 Item 传给 Item Pipeline，scrapy-redis 的 Item Pipeline 将爬取到的Item 存⼊redis 的 items queue。

四，Base Spider

不在使用 scrapy 原有的 Spider 类，重写的 RedisSpider 继承了 Spider 和 RedisMixin 这两个类，RedisMixin 是用来从 redis 读取 url 的类。当我们生成一个 Spider 继承 RedisSpider 时，调用 setup_redis 函数，这个函数会去连接redis 数据库，然后会设置 signals(信号)：一 个 是 当 spider 空 闲 时 候 的 signal ， 会 调 用 spider_idle 函 数 ， 这 个 函 数 调 用schedule_next_request 函数，保证 spider 是一直活着的状态，并且抛出 DontCloseSpider异常。一个是当抓到一个 item 时的 signal，会调用 item_scraped 函数，这个函数会调用schedule_next_request 函数，获取下一个 request。

scrapy-redis 框架的安装

Windows下安装

进入虚拟环境，在命令框输入pip install scrapy-redis -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

ubuntu 下 redis 安装

官网下载：
https://redis.io/download
解压：
tar zxvf redis-4.0.8.tar.gz
会在当前目录下生成文件夹 redis-4.0.8，我把它移动到了/usr/redis 目录下：
cd /usr/local
sudo mkdir redis
sudo mv /home/tom/桌面/software/redis-4.0.8/* ./redis
进入 redis 目录
cd /usr/local/redis/
如果没有安装 gcc，需要先安装：
sudo apt-get install gcc
生成安装：
sudo make
sudo make install
复制 redis.conf 配置文件：
sudo mkdir /etc/redis
sudo cp /usr/local/redis/redis.conf /etc/redis/
一般配置文件都放在/etc/目录下
打开配置文件 redis.conf
# bind 127.0.0.1 注释掉
protected-mode no 去掉保护模式
启动服务端的时候没有带上配置文件 redis-server redis.conf

具体描述：

1.使用两台机器，一台是 win10，一台是 ubuntu，分别在两台机器上部署 scrapy 来进行
分布式抓取一个网站
2. ubuntu 的 ip 地址为 192.168.1.112，用来作为 redis 的 master 端，win10 的机器作为
slave
3.master 的爬虫运行时会把提取到的 url 封装成 request 放到 redis 中的数据库：
“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取 request 后下载网页，再把网页的内容存放到
redis 的另一个数据库中“dmoz:items”
4.slave 从 master 的 redis 中取出待抓取的 request，下载完网页之后就把网页的内容发送
回 master 的 redis
5.重复上面的 3 和 4，直到 master 的 redis 中的“dmoz:requests”数据库为空，再把
master 的 redis 中的“dmoz:items”数据库写入到 mongodb 中
6.master里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使
用哈希函数将 url 运算后的结果），是防止重复抓取的

dmoz:request:待爬取 request 对象
dmoz:items 爬取保存的条目

分布式设置
在 settings.py 文件的最后增加如下内容：

REDIS_HOST = “192.168.10.123” #主机名
REDIS_PORT = 6379 #端口号
REDIS_PARAMS = {
‘password’: ‘123456’,
}
USER_AGENT 设置
USER_AGENT = 'scrapy-redis (+https://github.com/rolando/scrapy-redis)'
PIPELINES 存储设置
ITEM_PIPELINES = {
 #'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}
去重组件设置
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
调度器组件设置
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
持续化存储设置
SCHEDULER_PERSIST = True
Log 设置
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
延迟
DOWNLOAD_DELAY = 1
编码
REDIS_ENCODING = "utf-8" # redis 编码类型默认：'utf-8'

说明：# REDIS_PARAMS 连接参数默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 
30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': 
REDIS_ENCODING,}）

数据存储
items 数据直接存储在 Redis 数据库中，这个功能已经由 scrapy-redis 自行实现。除非
单独做额外处理(比如直接存入本地数据库等)，否则不用编写 pipelines.py 代码。

爬虫源码分析
1、dmoz (class DmozSpider(CrawlSpider))
特点
 继承的是 CrawlSpider
 需要设置 Rule 规则，以及 callback 不能写 parse()方法。
 它是用来说明 Redis 的持续性，可实现增量式爬虫
当我们第一次运行 dmoz 爬虫，然后 Ctrl + C 停掉之后，再运行 dmoz 爬虫，之前的爬取
记录是保留在 Redis 里的。
源码 DmozSpider

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
class DmozSpider(CrawlSpider):
 """Follow categories and extract links."""
 name = 'dmoz'
 allowed_domains = ['dmoz.org']
 start_urls = ['http://www.dmoz.org/']
 rules = [
 Rule(LinkExtractor(
 restrict_css=('.top-cat', '.sub-cat', '.cat-item')
 ), callback='parse_directory', follow=True),
 ]
 def parse_directory(self, response):
 for div in response.css('.title-and-desc'):
 yield {
 'name': div.css('.site-title::text').extract_first(),
 'description': div.css('.site-descr::text').extract_first().strip(),
 'link': div.css('a::attr(href)').extract_first(),
 }

执行方式
scrapy crawl dmoz
2、myspider_redis (class MySpider(RedisSpider))
特点
 继承了 RedisSpider， 支持分布式抓取
 需要写 parse 函数。
 不需要写 start_urls 了，取而代之指定 redis_key，scrapy-redis 将 key 从 Redis 里
pop 出来，成为请求的 url 地址。
 根据指定的格式，start_urls 将在 Master 端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis 数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取 start_urls。参考格式：redis_key = 'myspider:start_urls'不需要写 allowd_domains。

源码 myspider_redis.py

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
 """Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
 name = 'myspider_redis'
 # 注意 redis-key 的格式：
 redis_key = 'myspider:start_urls'
 # 可选：等效于 allowd_domains()，__init__方法按规定格式写，使用时只需要修改 super()
里的类名参数即可
 def __init__(self, *args, **kwargs):
 # Dynamically define the allowed domains list.
 domain = kwargs.pop('domain', '')
 self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
 # 修改这里的类名为当前类名
 super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
 def parse(self, response):
 return {
 'name': response.css('title::text').extract_first(),
 'url': response.url,
 }

 执行方式
 通过 runspider 方法执行爬虫的 py 文件（也可以分次执行多条），爬虫（们）将处于
等待准备状态：

scrapy runspider myspider_redis.py
 在 Master 端的 redis-cli 输入 push 指令，参考格式：
$redis > lpush myspider:start_urls http://dmoztools.net/
Slaver 端爬虫获取到请求，开始爬取。

3、mycrawler_redis (class MyCrawler(RedisCrawlSpider))
特点
 爬虫继承了 RedisCrawlSpider
 能够支持分布式的抓取
 因为采用的是 crawlSpider，所以需要遵守 Rule 规则，可以实现深度爬虫
 callback 不能设为 parse()方法。
 不需要写 start_urls 了，取而代之的是 redis_key
 scrapy-redis 将 key 从 Redis 里 pop 出来，成为请求的 url 地址。

源码 mycrawler_redis.py

from scrapy.spiders import Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
class MyCrawler(RedisCrawlSpider):
 """Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
 name = 'mycrawler_redis'
 redis_key = 'mycrawler:start_urls'
rules = (
 # follow all links
 Rule(LinkExtractor(), callback='parse_page', follow=True),
 )
 # __init__方法必须按规定写，使用时只需要修改 super()里的类名参数即可
 def __init__(self, *args, **kwargs):
 # Dynamically define the allowed domains list.
 domain = kwargs.pop('domain', '')
 self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
 # 修改这里的类名为当前类名
 super(MyCrawler, self).__init__(*args, **kwargs)
 def parse_page(self, response):
 return {
 'name': response.css('title::text').extract_first(),
 'url': response.url,
 }

执行方式
 通过 runspider 方法执行爬虫的 py 文件（也可以分次执行多条），爬虫（们）将处于
等待准备状态：
scrapy runspider mycrawler_redis.py
 在 Master 端的 redis-cli 输入 push 指令，参考格式：
$redis > lpush mycrawler:start_urls http://www.dmoz.org/
爬虫获取 url，开始执行。

runspider 和 crawl 命令
在未创建项目的情况下，运行一个编写在 Python 文件中的 spider
scrapy runspider myspider.py
项目命令，使用 spider 进行爬取
scrapy crawl <spider>
增量抓虫：指在具有一定量规模的网络页面集合的基础上，采用更新数据的方式选取已有集
合中的过时网页进行抓取，以保证所抓取到的数据与真实网络数据足够接近。进行增量式抓
取的前提是，系统已经抓取了足够数量的网络页面，并具有这些页面被抓取的时间信息。
深度爬虫：针对起始 url 地址进行数据采集，在响应数据中进行数据筛选得到需要进行数据
采集的下一波 url 地址，并将 url 地址添加到数据采集队列中进行二次爬取..以此类推，一致
到所有页面的数据全部采集完成即可完成深度数据采集，这里的深度指的就是 url 地址的检
索深度。