scrapy_redis结合redis如何更换redis库,指定redis db(默认使用redis db0)

scrapy_redis 指定db

出于某种原因,redis 0库被占用,所以scrapy_redis必须要去指定连接的db.

这里记录两种方式来指定db. (均是在settings中更改)

  • REDIS_URL
REDIS_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/11'(REDIS_URL 就是用于爬虫来读取redis 数据库的)
  • REDIS_PARAMS (scrapy_redis 默认有 REDIS_PARAMS 这个参数,且会自动将你的 REDIS_PARAMS 用你的指定的值更新。所以我们可以这样写)
REDIS_PARAMS = {
'db': 11
}
### 安装配置 Scrapy-RedisPython 环境 #### 1. 安装 Python 及其环境管理工具 为了确保最佳兼容性和依赖项管理,建议使用 `virtualenv` 或者 `conda` 来创建独立的工作环境。 对于基于虚拟环境的方式: ```bash pip install virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate # Linux/MacOS venv\Scripts\activate # Windows ``` 如果偏好 Anaconda,则可以执行如下命令来设置新环境并激活它: ```bash conda create --name scrapy_env python=3.x conda activate scrapy_env ``` 其中 `3.x` 应替为所需的 Python 版本号[^1]。 #### 2. 安装 ScrapyRedis 一旦有了合适的 Python 运行时环境之后,就可以通过 pip 工具轻松安装这两个了: ```bash pip install scrapy pip install redis ``` 这会自动处理所有必要的依赖关系,并准备好用于开发的基础框架和支持服务[^2]。 #### 3. 配置 Scrapy 使用 Scrapy-Redis 组件 完成上述准备工作后,接下来要做的就是让 Scrapy 能够利用 Redis 的功能特性。为此需修改项目的 `settings.py` 文件加入特定参数以启用分布式调度器以及自定义去重过滤机制: ```python # 启用Scrapy-Redis的调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 开启URL去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" ``` 这些更改使得项目能够与外部 Redis 实例通信,从而实现更高效的资源分配和任务协调[^4]。 #### 4. 设置 Redis URL 参数启动爬虫 最后一步是在命令行调用中传递给 Spider 所需的 Redis 地址信息以便建立连接。例如: ```bash scrapy crawl my_spider -s REDIS_URL=redis://localhost:6379/ ``` 这条指令指定了本地主机上的默认端口作为目标服务器地址,当然也可以根据实际情况调整路径中的 IP 和端口号部分。
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