5、爬虫系列之scrapy框架
一 scrapy框架简介
1 介绍
(1) 什么是Scrapy？
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，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。
Scrapy一个开源和协作的框架，其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛，可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域，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 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架。因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。
整体架构大致如下：
''' Components： 1、引擎(EGINE) 引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。 2、调度器(SCHEDULER) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
3、下载器(DOWLOADER) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
4、爬虫(SPIDERS) SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求
5、项目管道(ITEM PIPLINES) 在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作 下载器中间件(Downloader Middlewares)位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，
你可用该中间件做以下几件事： (1) process a request just before it is sent to the Downloader (i.e. right before Scrapy sends the request to the website); (2) change received response before passing it to a spider; (3) send a new Request instead of passing received response to a spider; (4) pass response to a spider without fetching a web page; (5) silently drop some requests.
6、爬虫中间件(Spider Middlewares) 位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests） '''
2 安装
#Linux：
pip3 install scrapy
#Windows：
a. pip3 install wheel
b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
d. pip3 install pywin32
e. pip3 install scrapy
3 命令行工具
# 1 查看帮助 scrapy -h scrapy <command> -h # 2 有两种命令：其中Project-only必须切到项目文件夹下才能执行，而Global的命令则不需要 Global commands: startproject #创建项目 genspider #创建爬虫程序 settings #如果是在项目目录下，则得到的是该项目的配置 runspider #运行一个独立的python文件，不必创建项目 shell #scrapy shell url地址 在交互式调试，如选择器规则正确与否 fetch #独立于程单纯地爬取一个页面，可以拿到请求头 view #下载完毕后直接弹出浏览器，以此可以分辨出哪些数据是ajax请求 version #scrapy version 查看scrapy的版本，scrapy version -v查看scrapy依赖库的版本 Project-only commands: crawl #运行爬虫，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY = False check #检测项目中有无语法错误 list #列出项目中所包含的爬虫名 edit #编辑器，一般不用 parse #scrapy parse url地址 --callback 回调函数 #以此可以验证我们的回调函数是否正确 bench #scrapy bentch压力测试 # 3 官网链接 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html
4 目录结构
'''
project_name/
scrapy.cfg
project_name/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
爬虫1.py
爬虫2.py
爬虫3.py
'''
文件说明：
- scrapy.cfg 项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。强调:配置文件的选项必须大写否则视为无效，正确写法USER_AGENT='xxxx'
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：
1、一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
2、默认只能在终端执行命令，为了更便捷操作：
#在项目根目录下新建：entrypoint.py from scrapy.cmdline import execute execute(['scrapy', 'crawl', 'xiaohua'])
框架基础：spider类，选择器
5 牛刀小试
1.创建爬虫应用程序
cd project_name（进入项目目录） scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）
2 编写爬虫文件:在步骤2执行完毕后，会在项目的spiders中生成一个应用名的py爬虫文件，文件源码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubai' #应用名称
#允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则爬取不到数据）
allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
#起始爬取的url
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']
#访问起始URL并获取结果后的回调函数，该函数的response参数就是向起始的url发送请求后，获取的响应对象.该函数返回值必须为可迭代对象或者NUll
def parse(self, response):
print(response.text) #获取字符串类型的响应内容
print(response.body)#获取字节类型的相应内容
3 设置修改settings.py配置文件相关配置
修改内容及其结果如下： 19行：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' #伪装请求载体身份 22行：ROBOTSTXT_OBEY = False #可以忽略或者不遵守robots协议
4 执行爬虫程序：
scrapy crawl 应用名称
5 将糗百首页中段子的内容和标题进行爬取
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubai'
allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']
def parse(self, response):
#xpath为response中的方法，可以将xpath表达式直接作用于该函数中
odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
content_list = [] #用于存储解析到的数据
for div in odiv:
#xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据为Selector类型的数据。我们解析到的内容被封装在了Selector对象中，需要调用extract()函数将解析的内容从Selecor中取出。
author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')[0].extract()
content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')[0].extract()
#将解析到的内容封装到字典中
dic={
'作者':author,
'内容':content
}
#将数据存储到content_list这个列表中
content_list.append(dic)
return content_list
执行爬虫程序：
scrapy crawl 爬虫名称 ：该种执行形式会显示执行的日志信息
scrapy crawl 爬虫名称 --nolog：该种执行形式不会显示执行的日志信息
二 Spider类
Spiders是定义如何抓取某个站点（或一组站点）的类，包括如何执行爬行（即跟随链接）以及如何从其页面中提取结构化数据（即抓取项目）。换句话说，Spiders是您为特定站点（或者在某些情况下，一组站点）爬网和解析页面定义自定义行为的地方。
''' 1、 生成初始的Requests来爬取第一个URLS，并且标识一个回调函数 第一个请求定义在start_requests()方法内默认从start_urls列表中获得url地址来生成Request请求，
默认的回调函数是parse方法。回调函数在下载完成返回response时自动触发 2、 在回调函数中，解析response并且返回值 返回值可以4种： 包含解析数据的字典 Item对象 新的Request对象（新的Requests也需要指定一个回调函数） 或者是可迭代对象（包含Items或Request） 3、在回调函数中解析页面内容 通常使用Scrapy自带的Selectors，但很明显你也可以使用Beutifulsoup，lxml或其他你爱用啥用啥。 4、最后，针对返回的Items对象将会被持久化到数据库 通过Item Pipeline组件存到数据库：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html#topics-item-pipeline） 或者导出到不同的文件（通过Feed exports：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports） '''
三 选择器
为了解释如何使用选择器，我们将使用Scrapy shell（提供交互式测试）和Scrapy文档服务器中的示例页面， 这是它的HTML代码： <html> <head> <base href='http://example.com/' /> <title>Example website</title> </head> <body> <div id='images'> <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a> <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a> <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a> <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a> <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a> </div> </body> </html> 首先，让我们打开shell： 1 scrapy shell https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html 然后，在shell加载之后，您将获得响应作为response shell变量，并在response.selector属性中附加选择器。 让我们构建一个XPath来选择title标签内的文本： >>> response.selector.xpath('//title/text()') [<Selector (text) xpath=//title/text()>] 使用XPath和CSS查询响应非常常见，响应包括两个便捷快捷方式：response.xpath()和response.css()： >>> response.xpath('//title/text()') [<Selector (text) xpath=//title/text()>] >>> response.css('title::text') [<Selector (text) xpath=//title/text()>] 正如你所看到的，.xpath()并且.css()方法返回一个 SelectorList实例，这是新的选择列表。此API可用于快速选择嵌套数据： >>> response.css('img').xpath('@src').extract() [u'image1_thumb.jpg', u'image2_thumb.jpg', u'image3_thumb.jpg', u'image4_thumb.jpg', u'image5_thumb.jpg'] 要实际提取文本数据，必须调用selector .extract() 方法，如下所示： >>> response.xpath('//title/text()').extract() [u'Example website'] 如果只想提取第一个匹配的元素，可以调用选择器 .extract_first() >>> response.xpath('//div[@id="images"]/a/text()').extract_first() u'Name: My image 1 ' 现在我们将获得基本URL和一些图像链接： >>> response.xpath('//base/@href').extract() [u'http://example.com/'] >>> response.css('base::attr(href)').extract() [u'http://example.com/'] >>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/@href').extract() [u'image1.html', u'image2.html', u'image3.html', u'image4.html', u'image5.html'] >>> response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract() [u'image1.html', u'image2.html', u'image3.html', u'image4.html', u'image5.html'] >>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/img/@src').extract() [u'image1_thumb.jpg', u'image2_thumb.jpg', u'image3_thumb.jpg', u'image4_thumb.jpg', u'image5_thumb.jpg'] >>> response.css('a[href*=image] img::attr(src)').extract() [u'image1_thumb.jpg', u'image2_thumb.jpg', u'image3_thumb.jpg', u'image4_thumb.jpg', u'image5_thumb.jpg']
四 DupeFilter(去重)
默认使用方式：
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter' Request(...,dont_filter=False) ，如果dont_filter=True则告诉Scrapy这个URL不参与去重。
源码解析：
from scrapy.core.scheduler import Scheduler 见Scheduler下的enqueue_request方法：self.df.request_seen(request)
自定义去重规则：
from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter，看源码，仿照BaseDupeFilter
#步骤一：在项目目录下自定义去重文件dup.py
class UrlFilter(object):
def __init__(self):
self.visited = set() #或者放到数据库
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
return cls()
def request_seen(self, request):
if request.url in self.visited:
return True
self.visited.add(request.url)
def open(self): # can return deferred
pass
def close(self, reason): # can return a deferred
pass
def log(self, request, spider): # log that a request has been filtered
pass
五 Item(项目)
抓取的主要目标是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。Scrapy蜘蛛可以像Python一样返回提取的数据。虽然方便和熟悉，但P很容易在字段名称中输入拼写错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的较大项目中。
为了定义通用输出数据格式，Scrapy提供了Item类。 Item对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供类似字典的 API，并具有用于声明其可用字段的方便语法。
1 声明项目
使用简单的类定义语法和Field 对象声明项。这是一个例子：
import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() price = scrapy.Field() stock = scrapy.Field() last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
注意那些熟悉Django的人会注意到Scrapy Items被宣告类似于Django Models，除了Scrapy Items更简单，因为没有不同字段类型的概念。
2 项目字段
Field对象用于指定每个字段的元数据。例如，last_updated上面示例中说明的字段的序列化函数。
您可以为每个字段指定任何类型的元数据。Field对象接受的值没有限制。出于同样的原因，没有所有可用元数据键的参考列表。
Field对象中定义的每个键可以由不同的组件使用，只有那些组件知道它。您也可以根据Field自己的需要定义和使用项目中的任何其他键。
Field对象的主要目标是提供一种在一个地方定义所有字段元数据的方法。通常，行为取决于每个字段的那些组件使用某些字段键来配置该行为。
3 使用项目
以下是使用上面声明的Product项目对项目执行的常见任务的一些示例 。您会注意到API与dict API非常相似。
创建项目
>>> product = Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> print product
Product(name='Desktop PC', price=1000)
获取字段值
>>> product['name']
Desktop PC
>>> product.get('name')
Desktop PC
>>> product['price']
1000
>>> product['last_updated']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'last_updated'
>>> product.get('last_updated', 'not set')
not set
>>> product['lala'] # getting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'lala'
>>> product.get('lala', 'unknown field')
'unknown field'
>>> 'name' in product # is name field populated?
True
>>> 'last_updated' in product # is last_updated populated?
False
>>> 'last_updated' in product.fields # is last_updated a declared field?
True
>>> 'lala' in product.fields # is lala a declared field?
False
设定字段值
>>> product['last_updated'] = 'today'
>>> product['last_updated']
today
>>> product['lala'] = 'test' # setting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'
访问所有填充值
要访问所有填充值，只需使用典型的dict API：
>>> product.keys()
['price', 'name']
>>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]
其他常见任务
复制项目：
>>> product2 = Product(product)
>>> print product2
Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> product3 = product2.copy()
>>> print product3
Product(name='Desktop PC', price=1000)
从项目创建dicts：
>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{'price': 1000, 'name': 'Desktop PC'}
从dicts创建项目：
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'price': 1500})
Product(price=1500, name='Laptop PC')
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'lala': 1500}) # warning: unknown field in dict
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'
4 扩展项目
您可以通过声明原始Item的子类来扩展Items（以添加更多字段或更改某些字段的某些元数据）。
例如：
class DiscountedProduct(Product):
discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)
discount_expiration_date = scrapy.Field()
六 Item PipeLine
在一个项目被蜘蛛抓取之后，它被发送到项目管道，该项目管道通过顺序执行的几个组件处理它。
每个项目管道组件（有时简称为“项目管道”）是一个实现简单方法的Python类。他们收到一个项目并对其执行操作，同时决定该项目是否应该继续通过管道或被丢弃并且不再处理。
项目管道的典型用途是：
- cleansing HTML data
- validating scraped data (checking that the items contain certain fields)
- checking for duplicates (and dropping them)
- storing the scraped item in a database
1 编写自己的项目管道
''' 每个项管道组件都是一个必须实现以下方法的Python类： process_item（self，项目，蜘蛛） 为每个项目管道组件调用此方法。process_item() 必须要么：返回带数据的dict，返回一个Item （或任何后代类）对象，返回Twisted Deferred或引发 DropItem异常。丢弃的项目不再由其他管道组件处理。 此外，他们还可以实现以下方法： open_spider（self，蜘蛛） 打开蜘蛛时会调用此方法。 close_spider（self，蜘蛛） 当蜘蛛关闭时调用此方法。 from_crawler（cls，crawler ） 如果存在，则调用此类方法以从a创建管道实例Crawler。它必须返回管道的新实例。Crawler对象提供对所有Scrapy核心组件的访问， 如设置和信号; 它是管道访问它们并将其功能挂钩到Scrapy的一种方式。 '''
2 项目管道示例
(1) 价格验证和丢弃物品没有价格
让我们看看下面的假设管道，它调整 price那些不包含增值税（price_excludes_vat属性）的项目的属性，并删除那些不包含价格的项目：
from scrapy.exceptions import DropItem
class PricePipeline(object):
vat_factor = 1.15
def process_item(self, item, spider):
if item['price']:
if item['price_excludes_vat']:
item['price'] = item['price'] * self.vat_factor
return item
else:
raise DropItem("Missing price in %s" % item)
(2) 将项目写入JSON文件
以下管道将所有已删除的项目（来自所有蜘蛛）存储到一个items.jl文件中，每行包含一个以JSON格式序列化的项目：
import json
class JsonWriterPipeline(object):
def open_spider(self, spider):
self.file = open('items.jl', 'w')
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
self.file.write(line)
return item
注意JsonWriterPipeline的目的只是介绍如何编写项目管道。如果您确实要将所有已删除的项目存储到JSON文件中，则应使用Feed导出。
(3) 将项目写入数据库
在这个例子中，我们将使用pymongo将项目写入MongoDB。MongoDB地址和数据库名称在Scrapy设置中指定; MongoDB集合以item类命名。
这个例子的要点是展示如何使用from_crawler() 方法以及如何正确地清理资源：
import pymongo
class MongoPipeline(object):
collection_name = 'scrapy_items'
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
return item
(4) 重复过滤
一个过滤器，用于查找重复项目，并删除已处理的项目。假设我们的项目具有唯一ID，但我们的蜘蛛会返回具有相同ID的多个项目：
from scrapy.exceptions import DropItem
class DuplicatesPipeline(object):
def __init__(self):
self.ids_seen = set()
def process_item(self, item, spider):
if item['id'] in self.ids_seen:
raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
else:
self.ids_seen.add(item['id'])
return item
3 激活项目管道组件
要激活Item Pipeline组件，必须将其类添加到 ITEM_PIPELINES设置中，如下例所示：
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}
您在此设置中为类分配的整数值决定了它们运行的顺序：项目从较低值到较高值类进行。习惯上在0-1000范围内定义这些数字。
七 下载中间件
class MyDownMiddleware(object): def process_request(self, request, spider): """ 请求需要被下载时，经过所有下载器中间件的process_request调用 :param request: :param spider: :return: None,继续后续中间件去下载； Response对象，停止process_request的执行，开始执行process_response Request对象，停止中间件的执行，将Request重新调度器 raise IgnoreRequest异常，停止process_request的执行，开始执行process_exception """ pass def process_response(self, request, response, spider): """ spider处理完成，返回时调用 :param response: :param result: :param spider: :return: Response 对象：转交给其他中间件process_response Request 对象：停止中间件，request会被重新调度下载 raise IgnoreRequest 异常：调用Request.errback """ print('response1') return response def process_exception(self, request, exception, spider): """ 当下载处理器(download handler)或 process_request() (下载中间件)抛出异常 :param response: :param exception: :param spider: :return: None：继续交给后续中间件处理异常； Response对象：停止后续process_exception方法 Request对象：停止中间件，request将会被重新调用下载 """ return None
八 基于scrapy-redis实现分布式爬虫
Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
单机玩法：
按照正常流程就是大家都会进行重复的采集;我们都知道进程之间内存中的数据不可共享的，那么你在开启多个Scrapy的时候，它们相互之间并不知道对方采集了些什么那些没有没采集。那就大家伙儿自己玩自己的了。完全没没有效率的提升啊！
怎么解决呢？
这就是我们Scrapy-Redis解决的问题了，不能协作不就是因为请求和去重这两个不能共享吗？
那我把这两个独立出来好了。
将Scrapy中的调度器组件独立放到大家都能访问的地方不就OK啦！加上scrapy，Redis的后流程图就应该变成这样了
分布式玩法：
1 redis连接
配置scrapy使用redis提供的共享去重队列 # 在settings.py中配置链接Redis REDIS_HOST = 'localhost' # 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 REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块 REDIS_ENCODING = "utf-8" # redis编码类型 # 默认配置：\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis\defaults.py
2 dupefilter
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" #使用scrapy-redis提供的去重功能，查看源码会发现是基于Redis的集合实现的 # 需要指定Redis中集合的key名，key=存放不重复Request字符串的集合 DUPEFILTER_KEY = 'dupefilter:%(timestamp)s' #源码：dupefilter.py内一行代码key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}
3 Scheduler
#1、源码：\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis\scheduler.py #2、settings.py配置 # Enables scheduling storing requests queue in redis. SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 调度器将不重复的任务用pickle序列化后放入共享任务队列，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_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue' # 对保存到redis中的request对象进行序列化，默认使用pickle SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat" # 调度器中请求任务序列化后存放在redis中的key SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests' # 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_PERSIST = True # 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_FLUSH_ON_START = False # 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）。如果没有则立刻返回会造成空循环次数过多，cpu占用率飙升 SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10 # 去重规则，在redis中保存时对应的key SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter' # 去重规则对应处理的类，将任务request_fingerprint(request)得到的字符串放入去重队列 SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'
3 RedisPipeline(持久化)
ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300, } #将item持久化到redis时，指定key和序列化函数 REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items' REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'
4 从Redis中获取起始URL
scrapy程序爬取目标站点，一旦爬取完毕后就结束了，如果目标站点更新内容了，我们想重新爬取，那么只能再重新启动scrapy，非常麻烦 scrapy-redis提供了一种供，让scrapy从redis中获取起始url，如果没有scrapy则过一段时间再来取而不会关闭 这样我们就只需要写一个简单的脚本程序，定期往redis队列里放入一个起始url。 #具体配置如下 #1、编写爬虫时，起始URL从redis的Key中获取 REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls' #2、获取起始URL时，去集合中获取还是去列表中获取？True，集合；False，列表 REDIS_START_URLS_AS_SET = False # 获取起始URL时，如果为True，则使用self.server.spop；如果为False，则使用self.server.lpop
