scrapy-redis(一)

安装scrapy-redis

pip install scrapy-redis

从GitHub 上拷贝源码：

clone github scrapy-redis源码文件     git clone https://github.com/rolando/scrapy-redis.git

 

scrapy-redis的工作流程

 

Scrapy_redis之domz  例子分析

1.domz爬虫：

 2.配置中：

 

 3.执行domz的爬虫，会发现redis中多了一下三个键

redispipeline中仅仅实现了item数据存储到redis的过程，我们可以新建一个pipeline（或者修改默认的ExamplePipeline），可以让数据存储到任意地方。

 scrapy-redis 的源码分析

1.Scrapy_redis之RedisPipeline

 

2.Scrapy_redis之RFPDupeFilter

 

 3.Scrapy_redis之Scheduler

 

 

domz相比于之前的spider多了持久化和request去重的功能，setting中的配置都是可以自己设定的，

意味着我们的可以重写去重和调度器的方法，包括是否要把数据存储到redis(pipeline)

 

1.Scrapy_redis之RedisSpider

 

2. Scrapy_redis之RedisCrawlSpider

 

scrapy-redis 配置：

在爬虫项目的settings.py文件中，可以做一下配置

# ####################### redis配置文件 #######################
REDIS_HOST = '192.168.11.81'                            # 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'

# df
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"   # 也可以自定义自己的去重规则

from scrapy_redis.scheduler import Scheduler
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"   #  调度器    

from scrapy_redis.queue import PriorityQueue
from scrapy_redis import picklecompat
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


from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline

ITEM_PIPELINES = {
   'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}
REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'

 

 

Crontab爬虫定时执行

 

 

 

 Scrapy-redis 中的知识总结

request对象什么时候入队

• dont_filter = True ,构造请求的时候，把dont_filter置为True，该url会被反复抓取（url地址对应的内容会更新的情况）

• 一个全新的url地址被抓到的时候，构造request请求

• url地址在start_urls中的时候，会入队，不管之前是否请求过

  • 构造start_url地址的请求时候，dont_filter = True

  def enqueue_request(self, request):
      if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
          # dont_filter=False Ture  True request指纹已经存在  #不会入队
          # dont_filter=False Ture  False  request指纹已经存在 全新的url  #会入队
          # dont_filter=Ture False  #会入队
          self.df.log(request, self.spider)
          return False
      self.queue.push(request) #入队
      return True

scrapy_redis去重方法

• 使用sha1加密request得到指纹

• 把指纹存在redis的集合中

• 下一次新来一个request，同样的方式生成指纹，判断指纹是否存在reids的集合中

生成指纹

  fp = hashlib.sha1()
  fp.update(to_bytes(request.method))  #请求方法
  fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url))) #url
  fp.update(request.body or b'')  #请求体
  return fp.hexdigest()

判断数据是否存在redis的集合中，不存在插入

added = self.server.sadd(self.key, fp)
return added != 0