分布式爬虫scrapy-redis的实战踩坑记录

下面是详细的攻略：

分布式爬虫scrapy-redis的实战踩坑记录

Scrapy-redis是Scrapy框架的一个分布式扩展，可以实现多个爬虫节点共同爬取同一个网站，提高爬取效率。在使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发时，我们可能会遇到一些问题和坑点。本文将手把手教你如何使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发，并提供两个示例说明。

安装Scrapy-redis

在使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发之前，我们需要先安装Scrapy-redis。下面是具体步骤：

1. 安装redis

Scrapy-redis依赖于redis，因此我们需要先安装redis。可以使用以下命令在Ubuntu系统中安装redis：

sudo apt-get install redis-server

1. 安装Scrapy-redis

可以使用以下命令在Python环境中安装Scrapy-redis：

pip install scrapy-redis

配置Scrapy-redis

在安装Scrapy-redis之后，我们需要对Scrapy-redis进行配置。下面是具体步骤：

1. 修改settings.py文件

在Scrapy项目的settings.py文件中，我们需要添加以下配置：

# 使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 使用scrapy-redis的去重过滤器
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 设置redis为item pipeline
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}

# 设置redis为调度器队列
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

# 设置redis为持久化存储
SCHEDULER_PERSIST = True

# 设置redis连接信息
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

在上面的配置中，我们使用了Scrapy-redis提供的调度器、去重过滤器、item pipeline和队列，并将redis设置为持久化存储。同时，我们还设置了redis的连接信息。

1. 修改spider文件

在Scrapy项目的spider文件中，我们需要添加以下代码：

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 爬虫代码

在上面的代码中，我们使用了Scrapy-redis提供的RedisSpider，并设置了redis_key为'myspider:start_urls'。在parse方法中，我们可以编写爬虫代码。

示例说明

下面是两个示例，用于演示如何使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发：

示例1：爬取豆瓣电影Top250

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class DoubanSpider(RedisSpider):
    name = 'douban'
    redis_key = 'douban:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析电影列表页
        for movie in response.xpath('//div[@class="hd"]'):
            yield {
                'title': movie.xpath('.//span[@class="title"]/text()').extract_first(),
                'score': movie.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').extract_first(),
            }

        # 解析下一页链接
        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_page:
            url = response.urljoin(next_page.extract_first())
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

在上面的代码中，我们使用Scrapy-redis爬取豆瓣电影Top250，并将结果存储到redis中。在parse方法中，我们首先解析电影列表页，并将电影的标题和评分存储到字典中。然后，我们解析下一页链接，并使用scrapy.Request方法发送请求，继续爬取下一页。

示例2：爬取新浪新闻

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class SinaSpider(RedisSpider):
    name = 'sina'
    redis_key = 'sina:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析新闻列表页
        for news in response.xpath('//div[@class="news-item"]'):
            yield {
                'title': news.xpath('.//h2/a/text()').extract_first(),
                'url': news.xpath('.//h2/a/@href').extract_first(),
            }

        # 解析下一页链接
        next_page = response.xpath('//a[@class="page-next"]/text()')
        if next_page:
            url = response.urljoin(next_page.extract_first())
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

在上面的代码中，我们使用Scrapy-redis爬取新浪新闻，并将结果存储到redis中。在parse方法中，我们首先解析新闻列表页，并将新闻的标题和链接存储到字典中。然后，我们解析下一页链接，并使用scrapy.Request方法发送请求，继续爬取下一页。

总结

本文手把手教你如何使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发，并提供了两个示例说明。在实际开发中，我们可以根据需要使用Scrapy-redis进行分布式爬虫开发，以提高爬取效率。同时，我们还讲解了如何安装Scrapy-redis和对Scrapy-redis进行配置。在实际应用中，我们可以根据需要选择适当的爬虫框架和配置方法，以满足不同的需求。