爬虫知识点（scrapy_redis分布式爬虫系统）

阅读原文时间：2021年04月20日阅读：1

Scrapy 和 scrapy-redis的区别

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(仅有组件)。

pip install scrapy-redis

Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改)

Scheduler
Duplication Filter
Item Pipeline
Base Spider

scrapy-redis架构

如上图所⽰示，scrapy-redis在scrapy的架构上增加了redis，基于redis的特性拓展了如下组件：

`Scheduler`：

Scrapy改造了python本来的collection.deque(双向队列)形成了自己的Scrapy queue(https://github.com/scrapy/queuelib/blob/master/queuelib/queue.py))，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。

Scrapy中跟“待爬队列”直接相关的就是调度器Scheduler，它负责对新的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。它把待爬队列按照优先级建立了一个字典结构，比如：

    {
        优先级0 : 队列0
        优先级1 : 队列1
        优先级2 : 队列2
    }

然后根据request中的优先级，来决定该入哪个队列，出列时则按优先级较小的优先出列。为了管理这个比较高级的队列字典，Scheduler需要提供一系列的方法。但是原来的Scheduler已经无法使用，所以使用Scrapy-redis的scheduler组件。

`Duplication Filter`

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。这个核心的判重功能是这样实现的：

    def request_seen(self, request):
        # self.request_figerprints就是一个指纹集合  
        fp = self.request_fingerprint(request)

        # 这就是判重的核心操作  
        if fp in self.fingerprints:
            return True
        self.fingerprints.add(fp)
        if self.file:
            self.file.write(fp + os.linesep)

在scrapy-redis中去重是由Duplication Filter组件来实现的，它通过redis的set 不重复的特性，巧妙的实现了Duplication Filter去重。scrapy-redis调度器从引擎接受request，将request的指纹存⼊redis的set检查是否重复，并将不重复的request push写⼊redis的 request queue。

引擎请求request(Spider发出的）时，调度器从redis的request queue队列⾥里根据优先级pop 出⼀个request 返回给引擎，引擎将此request发给spider处理。

`Item Pipeline`：

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

修改过Item 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`

不在使用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。

当我们生成一个Spider继承RedisSpider时，调用setup_redis函数，这个函数会去连接redis数据库，然后会设置signals(信号)：

一个是当spider空闲时候的signal，会调用spider_idle函数，这个函数调用schedule_next_request函数，保证spider是一直活着的状态，并且抛出DontCloseSpider异常。
一个是当抓到一个item时的signal，会调用item_scraped函数，这个函数会调用schedule_next_request函数，获取下一个request。

Redis实现的三个功能：1：请求url的指纹集合；

2：response的请求队列

3：暂时的item数据

从零搭建Redis-Scrapy分布式爬虫

Scrapy-Redis分布式策略：

假设有四台电脑：Windows 10、Mac OS X、Ubuntu 16.04、CentOS 7.2，任意一台电脑都可以作为 Master端或 Slaver端，比如：

Master端(核心服务器) ：使用 Windows 10，搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储
Slaver端(爬虫程序执行端) ：使用 Mac OS X 、Ubuntu 16.04、CentOS 7.2，负责执行爬虫程序，运行过程中提交新的Request给Master

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；
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。

Scrapy-Redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-Redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。

缺点是，Scrapy-Redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），可能导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。

一、安装Redis

安装Redis：http://redis.io/download

安装完成后，拷贝一份Redis安装目录下的redis.conf到任意目录，建议保存到：/etc/redis/redis.conf（Windows系统可以无需变动)

二、修改配置文件 redis.conf

打开你的redis.conf配置文件，示例:

非Windows系统: sudo vi /etc/redis/redis.conf
Windows系统：C:\Intel\Redis\conf\redis.conf

Master端redis.conf里注释bind 127.0.0.1，Slave端才能远程连接到Master端的Redis数据库。
* daemonize yno表示Redis默认不作为守护进程运行，即在运行redis-server /etc/redis/redis.conf时，将显示Redis启动提示画面；
```
*   `daemonize yes`则默认后台运行，不必重新启动新的终端窗口执行其他命令，看个人喜好和实际需要。
```

三、测试Slave端远程连接Master端

测试中，Master端Windows 10 的IP地址为：192.168.199.108

Master端按指定配置文件启动 redis-server，示例：
- 非Windows系统：sudo redis-server /etc/redis/redis/conf
- Windows系统：命令提示符(管理员)模式下执行 redis-server C:\Intel\Redis\conf\redis.conf读取默认配置即可。
Master端启动本地redis-cli：
slave端启动redis-cli -h 192.168.199.108，-h 参数表示连接到指定主机的redis数据库

注意：Slave端无需启动`redis-server`，Master端启动即可。只要 Slave 端读取到了 Master 端的 Redis 数据库，则表示能够连接成功，可以实施分布式。

四、Redis数据库桌面管理工具

这里推荐 Redis Desktop Manager，支持 Windows、Mac OS X、Linux 等平台：

下载地址：https://redisdesktop.com/download

二、myspider_redis (class MySpider(RedisSpider))

这个爬虫继承了RedisSpider，它能够支持分布式的抓取，采用的是basic spider，需要写parse函数。

其次就是不再有start_urls了，取而代之的是redis_key，scrapy-redis将key从Redis里pop出来，成为请求的url地址。

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider


class MySpider(RedisSpider):
    """Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
    name = 'myspider_redis'

    # 注意redis-key的格式：
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    # 可选：等效于allowd_domains()，__init__方法按规定格式写，使用时只需要修改super()里的类名参数即可
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # Dynamically define the allowed domains list.             #动态域
        domain = kwargs.pop('domain', '')
        self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))

        # 修改这里的类名为当前类名
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):
        return {
            'name': response.css('title::text').extract_first(),
            'url': response.url,
        }

注意：

RedisSpider类不需要写allowd_domains和start_urls：

scrapy-redis将从在构造方法__init__()里动态定义爬虫爬取域范围，也可以选择直接写allowd_domains。
必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：redis_key = 'myspider:start_urls'
根据指定的格式，start_urls将在 Master端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取start_urls。

执行方式：

通过runspider方法执行爬虫的py文件（也可以分次执行多条），爬虫（们）将处于等待准备状态：

scrapy runspider myspider_redis.py
在Master端的redis-cli输入push指令，参考格式：

$redis > lpush myspider:start_urls http://www.dmoz.org/
Slaver端爬虫获取到请求，开始爬取。

setting

# -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for youyuan project # # For simplicity, this file contains only settings considered important or # commonly used. You can find more settings consulting the documentation: # # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html BOT_NAME = 'youyuan' SPIDER_MODULES = ['youyuan.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'youyuan.spiders' # 使用了scrapy-redis里的去重组件，不使用scrapy默认的去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 使用了scrapy-redis里的调度器组件，不实用scrapy默认的调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 使用队列形式 SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue" # 允许暂停，redis请求记录不丢失 SCHEDULER_PERSIST = True # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent #USER_AGENT = 'youyuan (+http://www.yourdomain.com)' # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = True # Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16) #CONCURRENT_REQUESTS = 32 # Configure a delay for requests for the same website (default: 0) # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay # See also autothrottle settings and docs #DOWNLOAD_DELAY = 3 # The download delay setting will honor only one of: #CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16 #CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16 # Disable cookies (enabled by default) #COOKIES_ENABLED = False # Disable Telnet Console (enabled by default) #TELNETCONSOLE_ENABLED = False # Override the default request headers: #DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { # 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', # 'Accept-Language': 'en', #} # Enable or disable spider middlewares # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html #SPIDER_MIDDLEWARES = { # 'youyuan.middlewares.MyCustomSpiderMiddleware': 543, #} # Enable or disable downloader middlewares # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html #DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 'youyuan.middlewares.MyCustomDownloaderMiddleware': 543, #} # Enable or disable extensions # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/extensions.html #EXTENSIONS = { # 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None, #} # Configure item pipelines # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = { 'youyuan.pipelines.YouyuanPipeline': 300,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline' : 400,
} # Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default) # See http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html #AUTOTHROTTLE_ENABLED = True # The initial download delay #AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5 # The maximum download delay to be set in case of high latencies #AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60 # The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to # each remote server #AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0 # Enable showing throttling stats for every response received: #AUTOTHROTTLE_DEBUG = False # Enable and configure HTTP caching (disabled by default) # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings #HTTPCACHE_ENABLED = True #HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0 #HTTPCACHE_DIR = 'httpcache' #HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = [] #HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

将redi存储的item转移到item

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis
import MySQLdb
import json

def process_item(): # 创建redis数据库连接
rediscli = redis.Redis(host = "127.0.0.1", port = 6379, db = 0) # 创建mysql数据库连接
mysqlcli = MySQLdb.connect(host = "127.0.0.1", port = 3306, \
user = "power", passwd = "60055969", db = "youyuan") offset = 0 while True: # 将数据从redis里pop出来
source, data = rediscli.blpop("yy:items")
item = json.loads(data)
try: # 创建mysql 操作游标对象，可以执行mysql语句
cursor = mysqlcli.cursor() cursor.execute("insert into beijing_18_25_mm (username, age, header_url, images_url, content, place_from, education, hobby, source_url, source, time, spidername) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)", [item['username'], item['age'], item['header_url'], item['images_url'], item['content'], item['place_from'], item['education'], item['hobby'], item['source_url'], item['sourec'], item['time'], item['spidername']])
# 提交事务
mysqlcli.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
offset += 1
print offset
except: pass if __name__ == "__main__": process_item()

把redis数据转移到mongodb

import redis
import pymongo
import json

def process_item(): # 创建redis数据库连接
rediscli = redis.Redis(host = "127.0.0.1", port = 6379, db = "0") # 创建MongoDB数据库连接
mongocli = pymongo.MongoClient(host = "127.0.0.1", port = 27017) # 创建mongodb数据库名称
dbname = mongocli["youyuan"] # 创建mongodb数据库youyuan的表名称
sheetname = dbname["beijing_18_25_mm"] offset = 0 while True: # redis 数据表名和数据
source, data = rediscli.blpop("yy:items")
offset += 1
# 将json对象转换为Python对象
data = json.loads(data)
# 将数据插入到sheetname表里
sheetname.insert(data)
print offset