Scrapy-redis爬虫分布式爬取的分析和实现

下面我将结合示例详细讲解 “Scrapy-redis爬虫分布式爬取的分析和实现”的完整攻略。

一、Scrapy-redis分布式爬虫的概述

Scrapy-redis是基于Scrapy框架的Redis分布式爬虫，可以让我们更方便、高效地实现分布式爬取。相比于传统的爬虫框架，Scrapy-redis具有以下优势：

1. 分布式能力：通过Redis数据库的使用实现了爬虫的分布式效果，大大提高了爬虫的效率。
2. 动态扩展能力：在分布式爬取过程中，可以随时扩展新的爬虫节点，实现动态扩展、动态部署。
3. 数据去重能力：利用Redis数据库作为爬虫的数据接受端，实现数据的去重，防止重复爬取。

二、Scrapy-redis爬虫实现的步骤

接下来，我们将介绍使用Scrapy-redis实现分布式爬虫的具体步骤：

1. 安装Scrapy-redis

Scrapy-redis的安装很简单，只需输入以下命令即可：

pip install scrapy-redis

2. 配置Redis

在Scrapy-redis分布式爬虫中，Redis的作用是作为爬虫的任务分发器（scheduler）和结果收集器（dupefilter），必须先安装好Redis数据库，并修改爬虫配置文件settings.py中的REDIS_HOST、REDIS_PORT等内容，配置Redis相关信息，具体代码如下：

# Redis配置
REDIS_HOST = 'localhost' # Redis数据库地址
REDIS_PORT = 6379 # Redis数据库端口
REDIS_PARAMS = {} # Redis连接参数
REDIS_ENCODING = 'utf-8' # Redis编码
REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls' # Redis起始URL的键名
REDIS_ITEMS_KEY = '%(name)s:items' # Redis保存item数据的键名
REDIS_QUEUE_KEY = '%(name)s:requests' # Redis保存请求对象队列的键名
DUPEFILTER_KEY = '%(name)s:dupefilter' # Redis用于去重的键名

3. 实现Spider

接下来，实现Spider，Scrapy-redis的用法与Scrapy本身基本一致，不同之处在于必须修改Spider类继承的父类并添加相关方法。下面是一个示例代码：

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'

    def start_requests(self):
        # 修改URL的调度方式
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, dont_filter=True)

    def parse(self, response):
        pass

在以上代码中，我们可以看到Spider类继承了RedisSpider类，将Spider的任务调度方式由默认的队列（simple）修改为Redis数据库（redis），实现了分布式爬取的效果。

4. 配置Redis服务端启动命令

Scrapy-redis需要通过Redis数据库实现任务分配和结果去重，怎么才能使用Redis呢？我们需要启动Redis服务端。如果你已经安装好了Redis，在命令行输入以下命令即可启动Redis服务端：

redis-server

5. 配置爬虫启动命令

在这一步，我们需要在Scrapy-redis中添加启动爬虫命令：

# 启动爬虫命令
scrapy crawl myspider

现在，分布式爬虫就完成了，通过以上的配置和代码，你就可以方便地实现分布式爬虫了。

三、分布式爬虫示例

我们在以上介绍的基础上，结合具体的示例，来进一步说明如何实现Scrapy-redis分布式爬虫。

示例1：爬取Amazon上的图书信息

1. 思路

我们可以从Amazon上爬取图书信息，具体需要爬取的数据包括书名、作者、评分等。对于分布式爬虫，大家可以按照如下思路进行：

1. 定义按照页数爬取的步骤
2. 定义由Redis队列而不是Scheduler来调度start_requests
3. 定义从响应中提取信息的方法parse_item
4. 配置Redis服务端的启动命令

5. 配置爬虫的启动命令

6. 示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

from ..items import AmazonbookItem


class AmazonbookSpider(RedisSpider):
    """Spider that read urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
    name = "amazonbook"
    redis_key = 'amazonbook:start_urls'

    def parse(self, response):
        for item in response.css('.s-border-bottom'):
            book = AmazonbookItem()
            book['title'] = item.css('h2.a-size-medium.s-inline.s-access-title.a-text-normal::text').extract_first().strip()
            book['link'] = item.css('.s-result-item.s-asin .a-link-normal.s-color-twister-title-link.a-text-normal::attr(href)').extract_first().strip()
            book['author'] = item.css('.a-row .a-size-small.a-color-secondary::text').extract_first().strip().split()[-1]
            book['rating'] = item.css('.a-icon-row.a-spacing-none .a-icon-alt::text').extract_first().strip().split()[0]
            yield book

        next_url = response.css('#pagnNextLink::attr(href)').extract_first()
        if next_url:
            yield scrapy.Request(response.urljoin(next_url), self.parse)

示例2：爬取新浪新闻首页信息

1. 思路

我们可以从新浪新闻首页爬取首页上所有的新闻，具体需要爬取新闻标题、时间、链接等。对于分布式爬虫，大家可以按照如下思路进行：

1. 定义按照页数爬取的步骤
2. 定义由Redis队列而不是Scheduler来调度start_requests
3. 定义从响应中提取信息的方法parse_item
4. 配置Redis服务端的启动命令

5. 配置爬虫的启动命令

6. 示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from ..items import NewsItem

class SinaNewsSpider(RedisSpider):
    """Spider that read urls from redis queue (news:start_urls)."""
    name = 'sina_news'
    redis_key = 'sina_news:start_urls'

    def parse(self, response):
        for article in response.css('#col_Wrap .blk_05 ul li'):
            news_item = NewsItem()
            news_item['title'] = article.css('h3 a::text').extract_first()
            news_item['link'] = article.css('h3 a::attr(href)').extract_first()
            news_item['datetime'] = article.css('.times::text').extract_first()
            yield news_item

        next_url = response.css('.pagebox_next::attr(href)').extract_first()
        if next_url:
            yield scrapy.Request(response.urljoin(next_url), self.parse)

以上就是针对Scrapy-redis爬虫分布式爬取的分析和实现的完整攻略说明，希望对大家学习分布式爬虫有所帮助。