开始接触爬虫的时候还是初学Python的那会，用的还是request、bs4、pandas，再后面接触scrapy做个一两个爬虫，觉得还是框架好，可惜都没有记录都忘记了，现在做推荐系统需要爬取一定的文章，所以又把scrapy捡起来。趁着这次机会做一个记录。目录如下：环境本地窗口调试命令工程目录xpath选择器一个简单的增量爬虫示例配置介绍环境自己的环境下安装scrapy肯定用anaconda（再次
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2023-10-13 17:01:56
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一 增量式爬虫什么时候使用增量式爬虫：增量式爬虫：需求 当我们浏览一些网站会发现，某些网站定时的会在原有的基础上更新一些新的数据。如一些电影网站会实时更新最近热门的电影。那么，当我们在爬虫的过程中遇到这些情况时，我们是不是应该定期的更新程序以爬取到更新的新数据？那么，增量式爬虫就可以帮助我们来实现二 增量式爬虫概念通过爬虫程序检测某网站数据更新的情况，这样就能爬取到该网站更新出来的数据如何进行增量
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2023-05-25 12:38:18
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一、增量式爬虫1.什么是增量式爬虫？？？ — 通俗的来说，爬取网站中更新的数据，不管是产生新页面，还是原本的页面更新，这种变化都被称为增量， 而爬取过程则被称为增量爬取2.回顾一下爬虫的工作流程 1. 指定URL，发送URL请求，获取页面数据 2. 获得响应对象 3. 解析对象的内容 4. 储存内容3. 实现增量式爬虫的方案： 1.在发送请求之前,判断url之前是
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2023-07-10 01:46:31
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scrapy_redis组件去重掉url
settings.py
# 去重类
# DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter' scrapy_redis组件默认的自带的的类
DUPEFILTER_CLASS = 'xdb.dupefilter.RedisDupeFil
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2023-06-22 23:54:09
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scrapy-redis模块scrapy-redis是为了实现scrapy的分布式爬取而提供了一个python库，通过更换scrapy的内置组件，将爬取请求队列和item数据放入第三方的redis数据库中，由此可以有多个scrapy进程从redis中读取request数据和写入items数据，实现分布式处理。redis主要工作：储存request请求，形成一个队列供不同的多个scrapy进行消费。
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2023-08-15 08:50:07
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scrapy是python里面一个非常完善的爬虫框架，实现了非常多的功能，比如内存检测，对象引用查看，命令行，shell终端，还有各种中间件和扩展等，相信开发过scrapy的朋友都会觉得这个框架非常的强大。但是它有一个致命的缺点，不支持分布式。所以本文介绍的是scrapy_redis，继承了scrapy的所有优点，还支持分布式。1.安装scrapy安装scrapy非常简单:sudo pip ins
redis分布式爬虫 概念：多台机器上可以执行同一个爬虫程序,实现网站数据的爬取 原生的scrapy是不可以实现分布式爬虫, 原因如下：调度器无法共享管道无法共享scrapy-redis组件：专门为scrapy开发的一套组件。 该组件可以让scrapy实现分布式 pip install scrapy-redis分布式爬取的流程：1 redis配置文件的配置 将 bind 127.0.0.
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2024-10-15 10:04:30
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一 增量式爬虫什么时候使用增量式爬虫：增量式爬虫：需求 当我们浏览一些网站会发现，某些网站定时的会在原有的基础上更新一些新的数据。如一些电影网站会实时更新最近热门的电影。那么，当我们在爬虫的过程中遇到这些情况时，我们是不是应该定期的更新程序以爬取到更新的新数据？那么，增量式爬虫就可以帮助我们来实现二 增量式爬虫概念通过爬虫程序检测某网站数据更新的情况，这样就能爬取到该网站更新出来的数据如何进行增量
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2023-11-29 08:54:03
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首先要说一下scrapy-redis 配置文件settings主要配置Scrapy_Redis的功能，其中配置SCHEDULER是改变Scrapy原有的调度器。当项目运行的时候，Scrapy从配置文件中读取配置信息，根据配置信息运行Scrapy_Redis的功能，使得整个项目的调度器Scheduler和Spider都是Scrapy_Redis定义的，从而实现了分布式爬虫 从Scrapy
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2023-08-19 17:31:04
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根据一些业务需求，在爬虫的过程中由于一些网络或者人为的原因终止了爬虫流程，下次发起爬虫请求时，会重新开始，导致原来爬虫过的数据会重复爬取。 为了解决重复爬取，同时也是为了对爬取的数据进行一个筛选，就需要用到增量式爬虫。 增量式爬虫的意义在于，当爬虫流程中断后，下次爬虫请求会紧接着上次中断的地方进行爬取，上次爬取的数据，就不会再发送请求，提高爬虫效率。增量式爬虫的方法:第一种: 启用scrapy_r
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2024-01-11 14:16:16
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一、增量爬取的思路：即保存上一次状态，本次抓取时与上次比对，如果不在上次的状态中，便视为增量，保存下来。对于scrapy来说，上一次的状态是抓取的特征数据和上次爬取的 request队列（url列表），request队列可以通过request队列可以通过scrapy.core.scheduler的pending_requests成员得到，在爬虫启动时导入上次爬取的特征数据，并且用上次request
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2023-12-27 09:50:42
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1.安装 安装scrapy_redis包,打开cmd工具,执行命令pip install scrapy_redis 准备好要部署的爬虫项目 准备好redis服务器还有跟程序相关的mysql数据库 打开redis 连接上服务器 2. 部署 修改爬虫项目的settings文件调度url 去重组件要添加在settings文件中还有个一个pipelines文件,里面的RedisPipeline类可以把爬虫
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2023-06-21 22:20:07
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增量爬虫 在scrapy中有很多的爬虫模版，这些模版都是基于basic模版进行的功能扩展（例如：crawl模版、feed模版等）最常用的是crawl（即增量式爬虫） basicspider的设计理念是：从start_urls里面取出起始的url，使用start_urls来驱动引擎工作 增量式爬虫：首先以start_urls中的url为起点，从这些url中不断的请求网页，然后从新的网页中匹配出
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2023-11-24 09:51:24
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分布式爬虫原理首先我们来看一下scrapy的单机架构： 可以看到，scrapy单机模式，通过一个scrapy引擎通过一个调度器，将Requests队列中的request请求发给下载器，进行页面的爬取。那么多台主机协作的关键是共享一个爬取队列。所以，单主机的爬虫架构如下图所示： 前文提到，分布式爬虫的关键是共享一个requests队列，维护该队列的主机称为master，而从机则负责数据的抓取，数据处
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2023-10-28 15:00:09
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文章目录前言分布式原理scrapy_redis项目编写 前言scrapy是python界出名的一个爬虫框架。Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 虽然scrapy能做的事情很多，但是要做到大规模的分布式应用则捉襟见肘。有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，
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2023-12-15 14:55:12
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最近在工作中写了很多 scrapy_redis 分布式爬虫，但是回想 scrapy 与 scrapy_redis 两者区别的时候，竟然，思维只是局限在了应用方面，于是乎，搜索了很多相关文章介绍，这才搞懂内部实现的原理。首先我们从整体上来讲scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架
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2023-06-29 13:32:15
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Python 网络爬虫：Scrapy-redis 的简单配置及初应用 文章目录Python 网络爬虫：Scrapy-redis 的简单配置及初应用前言一、scrapy-redis是什么？二、使用步骤1.首先当然是安装redis啦2.scrapy-redis相关配置3.代码部分(1) 分析页面情况(2) 编写爬虫文件(3) 编写items文件(4) 编写pipelines文件(4) 编写settin
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2024-01-30 21:57:31
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一、分布式爬虫 scrapy-redisScrapy-redis为了实现Scrapy分布式提供了一些以redis为基础的组件https://github.com/rmax/scrapy-redis/ 有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，改为从redis读取，多个客户端可以同时读取同一个redis，从而实现了分布式的
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2023-05-25 17:12:49
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一、scrapy框架不能自己实现分布式爬虫的原因 其一：因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器，这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url。（多台机器无法共享同一个调度器） 其二：多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储。（多台机器无法共享同一个管道）二、基于scrapy-redis组件作用 其一：给原生的scrapy提供了可以被
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2023-06-29 13:32:23
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1、了解scrapy-redis分布式管理（1）概念： scrapy_redis是scrapy框架的基于redis的分布式组件【不同的节点（服务器，ip不同）共同完成一个任务】（2）作用： ①断点续爬、②分布式快速抓取（3）原理：在scrapy_redis中，所有的待抓取的request对象和去重的request对象指纹都存在所有的服务器公用的redis中所有的服务器中的scrapy进程公用同一个
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2023-09-23 13:13:19
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