一、利用scrapy-redis进行url去重
定义去重规则（被调度器调用并应用）
1. 内部会使用以下配置进行连接Redis
# REDIS_HOST = 'localhost' # 链接redis的主机名或者说是ip地址
# REDIS_PORT = 6379 # 端口
# REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001' # 连接URL（优先于以上两项配置），如果redis链接时需要用户名和密码时就使用此链接方式
# REDIS_PARAMS = {} # Redis连接参数 默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
# REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块 默认：redis.StrictRedis
# REDIS_ENCODING = "utf-8" # redis编码类型 默认：'utf-8'
注释：后三个参数尽量使用默认的就可以了不用进行配置。
该配置需要写在settings配置文件中
2. 去重规则通过redis的集合完成，集合的Key为：
key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}
默认配置：
DUPEFILTER_KEY = 'dupefilter:%(timestamp)s'
c. 去重规则中将url转换成唯一标示，然后在redis中检查是否已经在集合中存在
from scrapy.utils import request
from scrapy.http import Request
req = Request(url='')
result = request.request_fingerprint(req)
print(result) # 8ea4fd67887449313ccc12e5b6b92510cc53675c
PS:
- URL参数位置不同时，计算结果一致；
- 默认请求头不在计算范围，include_headers可以设置指定请求头
示例：
from scrapy.utils import request
from scrapy.http import Request
req = Request(url='http://www.baidu.com?name=8&id=1',callback=lambda x:print(x),cookies={'k1':'vvvvv'})
result = request.request_fingerprint(req,include_headers=['cookies',])
print(result)
req = Request(url='http://www.baidu.com?id=1&name=8',callback=lambda x:print(x),cookies={'k1':666})
result = request.request_fingerprint(req,include_headers=['cookies',])
print(result)
"""
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"二、调度器
"""
调度器，调度器使用PriorityQueue（有序集合）、FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）进行保存请求，并且使用RFPDupeFilter对URL去重
a. 调度器
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue' # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests' # 调度器中请求存放在redis中的key
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat" # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle
SCHEDULER_PERSIST = True # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = True # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10 # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。
SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter' # 去重规则，在redis中保存时对应的key
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'# 去重规则对应处理的类
"""三、持久化操作
2. 定义持久化，爬虫yield Item对象时执行RedisPipeline
a. 将item持久化到redis时，指定key和序列化函数
REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'
b. 使用列表保存item数据四、起始url相关
"""
起始URL相关
a. 获取起始URL时，去集合中获取还是去列表中获取？True，集合；False，列表
REDIS_START_URLS_AS_SET = False # 获取起始URL时，如果为True，则使用self.server.spop；如果为False，则使用self.server.lpop
b. 编写爬虫时，起始URL从redis的Key中获取
REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
"""
# REDIS_START_URLS_AS_SET = False
# REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'五、配置示例
1、settings配置文件
#链接redis数据库
REDIS_HOST = '10.211.55.13' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
# REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001' # 连接URL（优先于以上配置）
# REDIS_PARAMS = {} # Redis连接参数 默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
# REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块 默认：redis.StrictRedis
REDIS_ENCODING = "utf-8" # redis编码类型 默认：'utf-8'
#注册调度器
from scrapy_redis.scheduler import Scheduler
from scrapy_redis.queue import PriorityQueue
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue' # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests' # 调度器中请求存放在redis中的key
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat" # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle
SCHEDULER_PERSIST = True # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10 # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。
SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter' # 去重规则，在redis中保存时对应的key
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'# 去重规则对应处理的类
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 调度器使用scrapy_redis
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 去重使用 scrapy_redis
#PIPELINES做数据持久化即将爬取下拉的数据都存放在redis中，只需要配置如下几行代码即可
from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}
REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'# 起始URL
REDIS_START_URLS_AS_SET = False
REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'2、爬虫文件
import scrapy
class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
name = "chouti"
allowed_domains = ["chouti.com"]
start_urls = (
'http://www.chouti.com/',
)
def parse(self, response):
for i in range(0,10):
yield六、总结：
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
