1. 介绍scrapy-redis框架
scrapy-redis
> 一个三方的基于redis的分布式爬虫框架,配合scrapy使用,让爬虫具有了分布式爬取的功能。
github地址:https://github.com/darkrho/scrapy-redis
2. 分布式原理
scrapy-redis实现分布式,其实从原理上来说很简单,这里为描述方便,我们把自己的**核心服务器**称为**master**,而把用于**跑爬虫程序**的机器称为**slave**
我们知道,采用scrapy框架抓取网页,我们需要首先给定它一些start_urls,爬虫首先访问start_urls里面的url,再根据我们的具体逻辑,对里面的元素、或者是其他的二级、三级页面进行抓取。而要实现分布式,我们只需要在这个starts_urls里面做文章就行了
我们在**master**上搭建一个**redis数据库**`(注意这个数据库只用作url的存储),并对每一个需要爬取的网站类型,都开辟一个单独的列表字段。通过设置slave上scrapy-redis获取url的地址为master地址。这样的结果就是,**尽管有多个slave,然而大家获取url的地方只有一个,那就是服务器master上的redis数据库**
并且,由于scrapy-redis**自身的队列机制**,slave获取的链接不会相互冲突。这样各个slave在完成抓取任务之后,再把获取的结果汇总到服务器上
**好处**
程序移植性强,只要处理好路径问题,把slave上的程序移植到另一台机器上运行,基本上就是复制粘贴的事情
3.分布式爬虫的实现
1. 使用三台机器,一台是win10,两台是centos6,分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站
2. win10的ip地址为192.168.31.245,用来作为redis的master端,centos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
4. scrapy-redis框架的安装
代码语言:javascript复制pip install scrapy-redis
5. 部署scrapy-redis
5.1 slave端
> 在windows上的settings.py文件的最后增加如下一行
代码语言:javascript复制REDIS_HOST = 'localhost' #master IP
REDIS_PORT = 6379
配置好了远程的redis地址后启动两个爬虫(启动爬虫没有顺序限制)
6 给爬虫增加配置信息
代码语言:javascript复制DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"
ITEM_PIPELINES = {
'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}
7 运行程序
7.1 运行slave
代码语言:javascript复制scrapy runspider 文件名.py
开起没有先后顺序
7.2 运行master
代码语言:javascript复制lpush (redis_key) url #括号不用写
**说明**
- - 这个命令是在redis-cli中运行
- - redis_key 是 spider.py文件中的redis_key的值
- - url 开始爬取地址,不加双引号
8 数据导入到mongodb中
等到爬虫结束后,如果要把数据存储到mongodb中,就应该修改master端process_items.py文件,如下
代码语言:javascript复制import redis
import pymongo
def main():
r = redis.Redis(host='192.168.31.245',port=6379,db=0)
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
db = client.dmoz
sheet = db.sheet
while True:
source, data = r.blpop(["dmoz:items"])
item = json.loads(data)
sheet.insert(item)
if __name__ == '__main__':
main()
9 数据导入到MySQL中
等到爬虫结束后,如果要把数据存储到mongodb中,就应该修改master端process_items.py文件,如下
代码语言:javascript复制import redis
import pymysql
import json
def process_item():
r_client = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,db =0)
m_client = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",passowrd="123456",db="lianjia")
source,data =r_client.blpop("lianjia:item")
item = json.loads(data)
cursor = m_client.cursor()
values = []
cursor.execute(sql,values)
10 setting文件配置
代码语言:javascript复制#启用Redis调度存储请求队列
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
#确保所有的爬虫通过Redis去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#默认请求序列化使用的是pickle 但是我们可以更改为其他类似的。PS:这玩意儿2.X的可以用。3.X的不能用
#SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"
#不清除Redis队列、这样可以暂停/恢复 爬取
#SCHEDULER_PERSIST = True
#使用优先级调度请求队列 (默认使用)
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
#可选用的其它队列
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue'
#最大空闲时间防止分布式爬虫因为等待而关闭
#这只有当上面设置的队列类是SpiderQueue或SpiderStack时才有效
#并且当您的蜘蛛首次启动时,也可能会阻止同一时间启动(由于队列为空)
#SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10
#将清除的项目在redis进行处理
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
#序列化项目管道作为redis Key存储
#REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
#默认使用ScrapyJSONEncoder进行项目序列化
#You can use any importable path to a callable object.
#REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'
#指定连接到redis时使用的端口和地址(可选)
#REDIS_HOST = 'localhost'
#REDIS_PORT = 6379
#指定用于连接redis的URL(可选)
#如果设置此项,则此项优先级高于设置的REDIS_HOST 和 REDIS_PORT
#REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
#自定义的redis参数(连接超时之类的)
#REDIS_PARAMS = {}
#自定义redis客户端类
#REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient'
#如果为True,则使用redis的'spop'进行操作。
#如果需要避免起始网址列表出现重复,这个选项非常有用。开启此选项urls必须通过sadd添加,否则会出现类型错误。
#REDIS_START_URLS_AS_SET = False
#RedisSpider和RedisCrawlSpider默认 start_usls 键
#REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
#设置redis使用utf-8之外的编码
#REDIS_ENCODING = 'latin1'
11 Scrapyd的安装及使用
11.1 安装scrapyd
代码语言:javascript复制pip install scrapyd
11.2 安装setuptools
> 为什么要安装这个工具?
因为部署的应用需要打包成*.egg才能运行
官网地址:https://pypi.python.org/pypi/setuptools 下载
代码语言:javascript复制pip install setuptools-38.5.2-py2.py3-none-any
11.3 部署工程
11.3.1 创建项目
> 工程下会有一个叫scrapy.cfg的文件,文件的内容如下:
代码语言:javascript复制[settings]
default = my_spider.settings
[deploy:demo] # demo是指这个deploy的名称,自己命名,可以多个。(后面有用到)
#url = http://localhost:6800/
project = my_spider # 工程的名称
11.3.2 启动scrapyd
> 在本工程下命令行下启动scrapyd
**注意:**
- 如果不先启动scrapyd就会无法部署工程
11.3.3 部署项目
> 通过scrapyd-deploy部署,要求装一个scrapyd-client
代码语言:javascript复制pip install scrapyd-client
11.3.4 配置scrapyd-deploy
在 %python_home%Scripts下增加一个scrapyd-deploy.bat文件,内容如下:
代码语言:javascript复制@echo off
"%python_home%python.exe" "%python_home%Scriptsscrapyd-deploy" %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9
11.3.5 使用scrapyd-deploy
代码语言:javascript复制scrapy-deploy demo #demo就是scrapy.cfg中的名字
11.4 运行Spider
代码语言:javascript复制curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=项目名 -d spider=爬虫名
11.5 查看效果
在浏览器输入 localhost:6800