Scrapy Redis中间键实现

介绍

在Scrapy中，使用Scrapy Redis中间键可以实现分布式爬虫的功能。通过将爬取请求、爬取结果以及爬取状态存储在Redis中，多个爬虫节点可以共享任务和数据，并实现高效的并行爬取。

本文将详细介绍Scrapy Redis中间键的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释。

流程图

flowchart TD
    subgraph Scrapy节点
    A[Scrapy爬虫1]--请求-->B[Scrapy Redis中间键]
    B--请求-->C[Redis服务器]
    C--响应-->B
    B--响应-->A
    end

    subgraph Redis服务器
    C
    end

    subgraph Scrapy节点
    D[Scrapy爬虫2]--请求-->B
    B--请求-->C
    C--响应-->B
    B--响应-->D
    end

实现步骤

下面是使用Scrapy Redis中间键的实现步骤：

Step 1: 配置Scrapy项目的settings.py文件

# 启用Scrapy Redis中间键
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER_PERSIST = True

Step 2: 创建Scrapy爬虫

scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider myspider example.com

Step 3: 修改Scrapy爬虫 在Scrapy爬虫的__init__.py文件中增加以下代码：

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from myproject.items import MyItem

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

    def parse(self, response):
        # 爬取结果的处理逻辑
        item = MyItem()
        # 填充item字段
        yield item

Step 4: 启动Redis服务器

redis-server

Step 5: 启动Scrapy爬虫节点

scrapy crawl myspider

Step 6: 添加爬取请求到Redis队列 可以使用以下代码将爬取请求添加到Redis队列中：

import redis

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
redis_client.lpush('myspider:start_urls', '

代码示例和注释

settings.py文件配置

# 启用Scrapy Redis中间键
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER_PERSIST = True

Scrapy爬虫的__init__.py文件

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from myproject.items import MyItem

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

    def parse(self, response):
        # 爬取结果的处理逻辑
        item = MyItem()
        # 填充item字段
        yield item

添加爬取请求到Redis队列

import redis

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
redis_client.lpush('myspider:start_urls', '

以上就是使用Scrapy Redis中间键实现分布式爬虫的完整步骤和相应的代码示例和注释。通过配置Scrapy项目的settings.py文件，创建Scrapy爬虫，启动Redis服务器和Scrapy爬虫节点，并使用Redis队列添加爬取请求，我们可以实现分布式爬虫的高效并行爬取。