【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》056-Scrapy

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文章目录

🚀前言
🚀一、Scrapy-Redis 模块
- 🔎1.功能说明
- 🔎2.Scrapy-Redis 简单案例
- 🔎3.扩展功能和优势

🚀前言

在上一篇中，我们已经学习了如何安装并配置 Redis 数据库，为搭建分布式爬虫系统打下了坚实的基础。今天，我们将继续深入探讨 Scrapy-Redis 模块，带领大家实现基于 Scrapy 和 Redis 的分布式爬虫。

Scrapy-Redis 是一个强大的插件，能够帮助我们将 Scrapy 爬虫项目轻松升级为分布式系统。通过该插件，我们可以将任务队列和爬取的结果存储在 Redis 中，从而实现多个爬虫实例的任务共享和数据同步，显著提高爬虫的效率和稳定性。

在本篇文章中，我们将深入学习：

Scrapy-Redis 模块简介：了解 Scrapy-Redis 插件的基本功能，以及如何将它与 Scrapy 无缝集成。
配置 Scrapy 使用 Scrapy-Redis：学习如何通过配置 Scrapy 项目，使用 Redis 作为任务队列和结果存储。
分布式任务调度：实现多个爬虫实例间的任务调度和分发，让爬虫爬取速度更快，效率更高。
去重机制与数据存储：了解如何使用 Redis 的去重机制防止重复爬取，以及如何将抓取的数据存储到 Redis 中。
多进程与扩展性：如何扩展爬虫项目，利用 Scrapy-Redis 执行分布式爬虫任务，处理海量数据。

通过本篇文章的学习，你将掌握如何使用 Scrapy-Redis 插件来实现分布式爬虫，提升项目的爬取效率和可扩展性。如果你希望将爬虫任务从单机爬取模式提升为分布式爬取系统，那么今天的内容将是你迈向更高层次的关键。

🚀一、Scrapy-Redis 模块

Scrapy-Redis 模块是 Scrapy 爬虫框架与 Redis 数据库之间的桥梁。它是在 Scrapy 的基础上进行扩展和修改，既保留了 Scrapy 爬虫框架原有的异步功能，又实现了分布式爬虫功能。通过该模块，可以在多个机器上并行运行多个爬虫实例，从而提高爬取效率并支持大规模数据抓取。

由于 Scrapy-Redis 是一个第三方模块，使用前需要安装。可以通过以下命令进行安装：

pip install scrapy-redis

安装完成后，Scrapy-Redis 模块的安装目录包含多个源码文件，这些文件相互调用并且各自实现特定的功能。

🔎1.功能说明

__init__.py
- 作为模块的初始化文件，负责实现与 Redis 数据库的连接。具体的连接操作是在 connection.py 文件中实现的。
connection.py
- 该文件用于连接 Redis 数据库。它提供两个重要函数：
  - get_redis_from_settings()：从 Scrapy 配置文件中获取 Redis 连接所需的配置信息。
  - get_redis()：实现与 Redis 数据库的实际连接。
defaults.py
- 包含模块的默认配置信息。如果在 Scrapy 项目中未配置相关信息，Scrapy-Redis 将使用此文件中的默认配置进行连接。
dupefilter.py
- 用于处理去重问题。它重写了 Scrapy 中的去重机制，使用 Redis 存储已爬取的 URL 地址，确保不会重复抓取相同的内容。
picklecompat.py
- 负责将数据转换为序列化格式，确保数据能够以合适的格式存储到 Redis 中。
pipelines.py
- 该文件实现了与 Scrapy 中的 pipelines 相同的功能，负责将抓取到的数据写入 Redis 数据库或其他存储系统。
queue.py
- 用于实现分布式爬虫的任务队列。Scrapy-Redis 使用 Redis 来存储待爬取的 URL 地址，并将这些任务分配给多个爬虫实例。
scheduler.py
- 负责实现分布式爬虫的调度。它通过 Redis 管理任务队列并协调各个爬虫实例的工作，确保任务的顺序执行。
spiders.py
- 该文件重写了 Scrapy 中的爬取方式，使其支持分布式爬虫的功能。它通过与 Redis 进行交互，获取待爬取的 URL，并将抓取的结果返回。
utils.py

用于设置编码方式，确保在不同版本的 Python 环境下能够兼容执行。

🔎2.Scrapy-Redis 简单案例

为了帮助理解 Scrapy-Redis 模块的使用，下面是一个简单的使用案例，展示了如何通过 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫。

安装 Redis 服务

首先，确保安装并启动 Redis 服务。可以通过命令行运行 redis-server 启动 Redis。
创建 Scrapy 项目

通过命令创建一个新的 Scrapy 项目：
```
scrapy startproject redis_spider
cd redis_spider
```
安装 Scrapy-Redis

在项目的根目录下，安装 Scrapy-Redis 模块：
```
pip install scrapy-redis
```

配置 settings.py

修改 settings.py 文件，添加 Redis 配置：

# settings.py# Redis 配置
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'# 使用 Scrapy-Redis 的去重机制
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用 Scrapy-Redis 的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 确保任务队列不被清空
SCHEDULER_PERSIST = True
# 使用 Scrapy-Redis 的管道
ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 1,
}

编写爬虫

创建一个爬虫来抓取数据。编辑 spiders 文件夹中的爬虫文件：

# redis_spider/spiders/my_spider.pyimport scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass MySpider(RedisSpider):name = "my_spider"# Redis 中的 URL 队列redis_key = 'my_spider:start_urls'def parse(self, response):# 示例解析函数title = response.css('title::text').get()yield {'title': title}

启动爬虫

通过 Redis 管理爬虫的任务队列，在 Redis 中添加待爬取的 URL：
```
redis-cli lpush my_spider:start_urls "http://example.com"
```
启动爬虫：
```
scrapy crawl my_spider
```
分布式爬虫

现在，你可以通过启动多个爬虫实例来实现分布式爬取。每个爬虫实例都将从 Redis 中获取任务，执行抓取操作，并将结果存储到 Redis 或其他数据库中。