Scrapy-redis 实现分布式

Python爬虫:分布式爬虫架构与Scrapy-Redis实现 在面对大规模的数据爬取任务时,单台机器的爬虫往往效率低下且容易受到性能瓶颈的限制。分布式爬虫通过利用多台机器同时进行数据爬取,可以显著提高爬取效率和处理能力。本文将介绍分布式爬虫的架构原理,并详细讲解如何使用Scrapy-Redis实现分布式爬虫。Scrapy-Redis是一个基于Scrapy框架的扩展,它利用Redis作为分布式存储和通信工具,实现了分布式爬虫的功能。 阅读详情
导读

概念:搭建一个分布式的机群,让其对一组资源进行分布式爬取。
作用:提升爬虫的效率

如何实现分布式?

1.安装scrapy-redis的组件
2.scrapy-redis组件的作用: 可以给原生的scrapy框架提供可以被共享的调度器和管道。

实现流程

1.创建一个工程
2.创建一个基于CrawlSpider的爬虫文件。

3.修改当前的爬虫文件:

       1.   导包: 
           ```from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider ```
       2 将start_urls和allowed_domains进行注释
       3  添加一个新的属性值:redis_key = 'xxxx' 可以被共享的调度器名称
       4  编写数据解析相关的工作
       5  将当前爬虫继承的父类改写成 RedisCrawlSpider

4.修改settings配置文件

  1. 指定可以被共享的管道:
ITEM_PIPELINES = {
	'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':400
}
# 当下载scrapy_redis库后,RedisPipeline管道已经在库中存在了,不用自己创建
  1. 指定调度器
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'
# 增加一个去重容器类的配置,作用:使用redis的set集合来储存请求的指纹数据,从而起到请求去重的持久化
SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler'
# 使用scrapy-redis自己的调度器
SCHEDULER_PERSIST = True
# 配置调度器是否要持久化,也就是爬虫结束后,要不要清空redis中的请求队列和去重指纹的set	
# 若爬取中断,下一次从中断的位置开始爬取
  1. 指定redis服务器
REDIS_HOST = 'redis的服务器ip地址'
REDIS_POST = '6379'
# 若存本机可写127.0.0.1

5.redis相关操作配置:

  1. 配置redis的配置文件 :1.linux:redis.windows.conf. 2. 代开文件配置:1.将bind 127.0.0.1注释。2.关闭保护模式 protected-mode:yes改为no 3.daemonize 改为 yes(表示可以后台运行)
  2. 结合配置文件开启redis服务 : redis-server redis.windows.conf
  3. 启动客户端:redis-cli.exe

6 执行工程:scrapy runspider xxx.py
7. 像调度器队列放入一个起始的url:调度器的队列在redis客户端中: lpush xxx(redis_key) www.xxx.com
8. 爬取到的数据储存在redis的proName:items这个数据结构当中
9.查看数据:在redis的客户端输入:1. keys* 2.lrange xxx:items 0 -1 (显示爬到的数据) 3. llen xxx:items(看爬了多少数据)

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