Scrapy、ScrapyRedis使用

最新推荐文章于 2024-08-07 20:45:24 发布
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本文探讨了在Scrapy爬虫中集成Redis时遇到的问题，包括request对象传递方式的变化及duplactefilter禁用的自定义实现。分享了Python在实际应用中的复杂性和稳定性问题。

Scrapy的爬虫添加redis支持的时，会出现的坑：

  1. 在Scrapy中request对象在传递时，是引用传递，即在一处修改了request，那么在其他地方也会改变；而换成redis后，这个会变为值传递；原因？request对象是从redis数据库中反序列化过来的；
  2. 关于禁用duplacte filter; 在scrapy的原始爬虫中，设置一个变量即可；但在scrapy redis中，需要自己重新定义一个返回值为false的类，否则会报错，查看详细的报错原因可得；

这段时间使用python的感想

  • python对于简单的问题处理，确实很方便，但真正用起来后，会有不少知识需要学习，并不是一个python简明教程可以搞定的；也许是知识不足，python还并不稳定，比如说，python解释器直接崩溃？
使用scrapy-redis搭建分布式爬虫环境
weixin_30307921的博客
06-07 1055
scrapy-redis简介 scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。 有如下特征：  分布式爬取 　　您可以启动多个spider工程，相互之间共享单个redis的requests队列。最适合广泛的多个域名网站的内容爬取。  分布式数据处理 　　爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列...
Scrapy-Redis原理和源码解析
2302_81214177的博客
05-22 910
1.爬取队列的实现：提供了三种队列，使用redis的列表或者有序集合来维护。2.去重的实现：使用redis的集合来保存request指纹，以实现重复过滤。3.中断后重新爬取的实现：中断后的redis队列并没有清空，再次启动时调度器的会从队列中取到下一个request，继续爬取。Redis Queue（队列）：在Scrapy-Redis中，请求是储存在Redis的队列中的。每当Spider产生新的请求时，它们被添加到队列里。每当需要新的请求去下载时，就会从队列里取出。
scrapy-redis
cristianoxm的博客
12-02 1602
是 Scrapy 框架的一个扩展，它提供了对 Redis 数据库的支持，用于实现分布式爬取。通过使用 Scrapy-Redis，你可以将多个 Scrapy 进程连接到同一个 Redis 服务器，共享任务队列和去重集，从而实现爬虫的分布式调度。主要特点和功能包括：分布式爬取支持： Scrapy-Redis 允许多个 Scrapy进程协同工作，它们可以在不同的机器上运行，共享任务队列和去重集，提高爬取效率。
scrapy_redis
探测???
06-23 846
使用hashlib模块生成指纹 import hashlib f = hashlib.sha1() text = 'http://www.baidu.com' f.update(text.encode()) # 需要将字符串进行编码 f.hexdigest() # '633a42441e296c9004a78abe0b2ee3b37559d32f' 继承 RedisSpider 类实现分布式 ...
基于scrapy的redis安装和配置方法
09-09
在使用Scrapy-Redis之前，可能需要清理Redis中的缓存数据，可以使用Redis的客户端工具`redis-cli`执行`flushdb`命令： ```bash redis-cli flushdb ``` 接下来，我们需要配置Scrapy项目。在Scrapy项目的settings.py...
scrapy去重原理,scrapy_redis去重原理和布隆过滤器的使用
菜鸡小白的成长记录
10-17 5206
1.去重的应用场景： 如果你只是做一些简单的爬虫，可能不会遇到这种问题，可是如果你正在做一个大型的全站爬虫，或是一个持久化的爬虫，那你一定会遇到这样的问题：刚开始爬虫速度还可以，随着待爬取的队列达到数亿级甚至更多的时候，爬虫会变得非常慢，为什么会出现这样的问题呢？ 我们以scrapy为例来说明并解决这个问题。 2.scrapy去重原理 Scrapy 有自动去重功能，它的去重使用了 Python 中的集合。这个集合记录了 Scrapy 中每个 Request 的指纹，这个指纹实际上就是 Request 的散列
scrapy-redis 分布式爬虫demo 全站
08-13
2. **创建项目**：使用Scrapy创建一个新的项目，并选择Scrapy-Redis作为调度器。 3. **配置Redis**：设置Scrapy-Redis的相关配置，如Redis服务器地址、端口、密码，以及队列名称等。 4. **定义Spider**：编写Spider...
scrapy-redis：Scrapy的基于Redis的组件
02-18
Scrapy-Redis Scrapy的基于Redis的组件。 免费软件：MIT许可证 文档： : 。 Python版本：2.7、3.4+ 特征 分布式抓取/抓取 您可以启动共享单个redis队列的...在您的项目中使用以下设置： # Enables scheduling stori
scrapy-redis(分布式爬虫)
lemonguess的博客
08-02 1173
一、概念 概念：多台机器对一个项目进行分部联合爬取。 作用：增加工作单位，提升爬取效率。 前提：每一台工作机器都需要scrapy的运行环境。
scrapy基础知识之 Scrapy 和 scrapy-redis的区别：
weixin_30654583的博客
06-09 342
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...
scrapy-redis详解
wangjiakang12306的博客
09-20 3597
scrapy是一个工业化的爬虫框架，应用广泛，功能强大，scrapy-redis作为scrapy功能的增加，主要多的功能是让scrapy支持了分布式，增加了持续去重，增加了断点续爬，增量爬取等功能。最近学习了scrapy-redis的去重方式的源码，这里做一个简单的总结。 这个图片是scrapy-redis的源码的文件结构。从名字中就可以看出大概的作用。connection,从名字中就可以看出来...
scrapy-redis使用
攀登Fox的博客
07-04 3220
scrapy-redis是一个三方的基于redis的分布式爬虫框架，配合scrapy使用，让爬虫具有了分布式爬取的功能
scrapy-redis架构
fenglei0415的博客
05-22 1866
更过总结查看Github 1. scrapy 与 scrapy-redis Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架，你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候，单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了（无论是处理速度还是网络请求的并发数），这时候分布式爬虫的优势就显现出来。 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组...
爬虫学习笔记（十二）—— scrapy-redis（一）：基本使用、介绍
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别呀的博客
07-18 1万+
一、分布式概念和作用 分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上;是一种将任务分布在不同地方的工作方式。 作用：提高安全性和效率 分布式爬虫： 默认情况下，我们使用scrapy框架进行爬虫时使用的是单机爬虫，就是说它只能在一台电脑上运行，因为爬虫调度器当中的队列queue去重和set集合都只能在本机上创建的，其他电脑无法访问另外一台电脑上的内存和内容。 分布式爬虫实现了多台电脑使用一个共同的爬虫程序，它可以同时将爬虫任务部署到多台电脑上运行，这样可以提高爬虫速度，实现分布式爬虫。 二、Scr
scrapy-redisScrapy框架
weixin_30820077的博客
05-14 285
Scrapy框架 简介 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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖...
Scrapy-Redis分布式爬虫
wujddjdjndn的博客
06-23 2905
当我们了解了Scrapy爬虫框架的用法过后，这些框架都是在同一台主机上运行的，爬取效率比较有限。如果能够用多台主机协同爬取，那么爬取效率必然会成倍增长，这就是分布式爬虫的优势。这里我们就来了解一下分布式爬虫的基本原理，以及 Scrapy 实现分布式爬虫的流程。
千万级分布式爬虫：Scrapy-Redis 深入解析与实战
switch616的博客
08-07 5756
通过以上内容，你可以深入了解 Scrapy-Redis 的分布式结构、环境搭建、源码优化、Redis 队列机制、调度器功能、优先级管理、管道处理以及分布式爬虫的部署与实战。调度器的主要职责是从 Redis 中获取请求并将其分发给爬虫实例，同时将响应结果放回 Redis 中，以便后续处理。: 爬取的数据可以存储在 Redis 中，或者通过 Scrapy 的管道将数据存储到其他数据库中。类是 Scrapy-Redis 提供的自定义爬虫类，支持从 Redis 获取起始 URL，并根据这些 URL 开始爬取。
Scrapy工具使用
最新发布
03-28
### 使用Scrapy工具进行网页爬取的方法 #### 环境搭建 在使用Scrapy之前，需要先安装Scrapy库以及配置开发环境。可以通过pip命令完成Scrapy的安装： ```bash pip install scrapy ``` 确保环境中已正确安装Python及其依赖项[^1]。 #### 创建项目 创建一个新的Scrapy项目可通过以下命令实现： ```bash scrapy startproject project_name ``` 这将在当前目录下生成一个名为`project_name`的新文件夹，其中包含了Scrapy项目的结构化文件[^2]。 #### 定义目标URL与Spider 定义爬虫的目标站点和名称是关键一步。例如，要针对某个特定域名创建爬虫，可运行如下命令： ```bash scrapy genspider spider_name domain.com ``` 上述命令中的`spider_name`代表自定义的爬虫名称，而`domain.com`则是目标网站地址。 #### 数据提取逻辑 在Scrapy中，数据提取主要依靠XPath或CSS选择器完成。可以在Spiders模块下的`.py`文件里编写解析函数，用于定位页面上的所需元素。例如： ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/'] def parse(self, response): title = response.css('title::text').get() yield {'title': title} ``` 此代码片段展示了如何利用CSS选择器获取HTML文档中的<title>标签内容[^3]。 #### 调试与测试 对于初步编写的爬虫脚本，建议采用交互式的Shell模式来进行调试验证其有效性： ```bash scrapy shell url_address ``` 这里替换实际网址作为参数传入即可进入交互界面观察返回结果[^4]。 #### 存储抓取成果 默认情况下，Scrapy支持多种输出格式如JSON、CSV等保存所采集的信息。只需附加相应的导出选项至终端指令后面便可轻松达成目的： ```bash scrapy crawl example -o items.json ``` #### 性能调优及其他高级特性 随着需求的增长，还可以深入研究更多关于提升效率的技术手段——诸如异步请求处理机制调整并发数量限制；或者集成第三方插件解决动态加载难题等等。
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