Scrapy-Redis分布式爬虫组件
Scrapy
是一个框架,他本身是不支持分布式的。如果我们想要做分布式的爬虫,就需要借助一个组件叫做Scrapy-Redis
,这个组件正是利用了Redis
可以分布式的功能,集成到Scrapy
框架中,使得爬虫可以进行分布式。可以充分的利用资源(多个ip、更多带宽、同步爬取)来提高爬虫的爬行效率。
分布式爬虫的优点:
- 可以充分利用多台机器的带宽。
- 可以充分利用多台机器的ip地址。
- 多台机器做,爬取效率更高。
分布式爬虫必须要解决的问题:
- 分布式爬虫是好几台机器在同时运行,如何保证不同的机器爬取页面的时候不会出现重复爬取的问题。
- 同样,分布式爬虫在不同的机器上运行,在把数据爬完后如何保证保存在同一个地方。
安装:
通过pip install scrapy-redis
即可安装。
Scrapy-Redis架构:
以上两个图片对比我们可以发现。Item Pipeline
在接收到数据后发送给了Redis
、Scheduler
调度器调度数据也是从Redis
中来的、并且其实数据去重也是在Redis
中做的。
Pycharm激活码教程使用更多解释请见:http://vrg123.com
编写Scrapy-Redis分布式爬虫:
要将一个Scrapy
项目变成一个Scrapy-redis
项目只需修改以下三点就可以了:
- 将爬虫的类从
scrapy.Spider
变成scrapy_redis.spiders.RedisSpider
;或者是从scrapy.CrawlSpider
变成scrapy_redis.spiders.RedisCrawlSpider
。 - 将爬虫中的
start_urls
删掉。增加一个redis_key="xxx"
。这个redis_key
是为了以后在redis
中控制爬虫启动的。爬虫的第一个url,就是在redis中通过这个发送出去的。 - 在配置文件中增加如下配置:
# Scrapy-Redis相关配置
# 确保request存储到redis中
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 确保所有爬虫共享相同的去重指纹
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 设置redis为item pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
# 在redis中保持scrapy-redis用到的队列,不会清理redis中的队列,从而可以实现暂停和恢复的功能。
SCHEDULER_PERSIST = True
# 设置连接redis信息
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
- 运行爬虫:
- 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径,然后输入命令:
scrapy runspider [爬虫名字]
。 - 在
Redis
服务器上,推入一个开始的url链接:redis-cli> lpush [redis_key] start_url
开始爬取。
- 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径,然后输入命令: