分布式爬虫

分布式爬虫是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的爬虫任务而协调工作的计算机节点组成的系统 。分布式爬虫是将多台电脑组合起来，共同完成一个爬虫任务，大大提高爬取效率。

原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（存放Request对象及其回调函数等信息）+本机的去重队列（存放访问过的url地址）：

  • 所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis，
  • 然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式的关键就是三点：
  • 共享队列
  • 重写Scheduler，让其无论是去重还是任务都去访问共享队列
  • 为Scheduler定制去重规则（利用redis的集合类型）

Scrapy-Redis

Scrapy 是一个通用的爬虫框架，但是不支持分布式， Scrapy-redis是为了更方便地实现 Scrapy 分布式爬取，而提供了一些 以redis为基础 的组件。

安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy-redis

scrapy-redis提供四种组件

scrapy-redis是一个基于redis数据库的scrapy组件，它提供了四种组件，通过它，可以快速实现简单分布式爬虫程序。

Scheduler(调度器)

Scrapy 改造了 Python 本来的 collection.deque(双向队列) 形成了自己的 Scrapy queue ，但是 Scrapy 多个 spider 不能共享待爬取队列Scrapy queue ，即 Scrapy 本身不支持爬虫分布式 ,。

scrapy-redis 的解决是把这个 Scrapy queue 换成 redis 数据库（也是指 redis队列) ，从同一个redis-server存放要爬取的request，便能让多个spider去同一个数据库里读取 ，这样实现共享爬取队列。

  • Scheduler负责对新的request进行入列操作（加入Scrapy queue），取出下一个要爬取的request（从Scrapy queue中取出）等操作。

Redis支持多种数据结构，这些数据结构可以很方便的实现这样的需求:

  • 列表有lpush()，lpop()，rpush()， rpop()，这些方法可以实现先进先出，或者先进后出式的爬取队列。
  • 集合元素是无序且不重复的，可以很方便的实现随机排序且不重复的爬取队列。
  • Scrapy的Request带有优先级控制，Redis中的集合也是带有分数表示的，可以用这个功能实现带有优先级调度的爬取队列。

Duplication Filter (去重)

Scrapy 自带去重模块，该模块使用的是 Python 中的集合类型。也就是说Scrapy中用集合实现这个request去重功能。

  • Scrapy中把已经发送的request指纹放入到一个集合中，把下一个request的指纹拿到集合中比对，如果该指纹存在于集合中，说明这个request发送过了，如果没有则继续操作。

该集合会记录每个请求的指纹，指纹也就是 Request的散列值 。

  • 指纹的计算采用的是hashlib 的 sha1() 方法。计算的字段包含了，请求的Method ， URL ， Body ， Header 这几个内容，这些字符串里面只要里面有一点不同，那么计算出来的指纹就是不一样的。
  • 也就是说，计算的结果是加密后的字符串，这就是请求指纹。通过加密后的字符串，使得每个请求都是唯一的，也就是指纹是惟一的。
  • 并且指纹是一个字符串，在判断字符串的时候，要比判断整个请求对象容易。所以采用了指纹作为判断去重的依据 。

ltem Pipeline(管道)

引擎将(Spider返回的)爬取到的ltem给ltem Pipeline ， scrapy-redis 的ltem Pipeline将爬取到的Item存入redis的items queue。

  • 修改过 ltem Pipeline 可以很方便的根据key从 items queue 提取 item，从而 实现 items processes集群

Base Spider(爬虫类)

不再使用scrapy原有的Spider类，重写的RedisSpider继承了Spider和RedisMixin这两个类，RedisMixin是用来从redis读取url的类。

Scrapy-Redis 工作原理

scrapy redis实例 scrapy redis原理_分布式

  1. 首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；
  2. Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。