scrapy -- 分布式爬虫
什么是分布式爬虫
- 概念: 我们需要搭建一个分布式的机群,让其对一组资源进行分布联合爬取。
- 作用: 提升爬取数据的效率
如何实现分布式
- 安装一个scrapy-redis的组件 : pip install scrapy_redis
- 原生的scarapy是不可以实现分布式爬虫,必须要让scrapy结合着scrapy-redis组件一起实现分布式爬虫。
- 为什么原生的scrapy不可以实现分布式?
- 调度器不可以被分布式机群共享
- 管道不可以被分布式机群共享
- scrapy-redis组件作用:
- 可以给原生的scrapy框架提供可以被共享的管道和调度器
实现流程
-
创建一个工程
-
创建一个基于CrawlSpider的爬虫文件
-
修改当前的爬虫文件:
- 导包:from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
- 将start_urls和allowed_domains进行注释
- 添加一个新属性:redis_key = 'sun' ,可以被共享的调度器队列的名称,后面可根据该名字,去指定起始URL
- 编写数据解析相关的操作
- 将当前爬虫类的父类修改成RedisCrawlSpider
-
修改配置文件settings
- 指定使用可以被共享的管道:
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
} - 指定调度器:
增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
- DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
使用scrapy-redis组件自己的调度器
- SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
- SCHEDULER_PERSIST = True
指定redis服务器:ip地址
- REDIS_HOST = '127.0.0.1' (PS:redis远程服务器的ip地址)
- REDIS_PORT = 6379
- 指定使用可以被共享的管道:
-
redis相关操作配置:
- 配置redis的配置文件:
- linux或者mac: 打开该文件 redis.conf
- windows: 打开该文件 redis.windows.conf
- 打开配置文件的修改项:
- 将bind 127.0.0.1进行删除
- 关闭保护模式:protected-mode yes改为no ,因为保护模式会不让别的机器添加数据到数据库中
- 结合着配置文件开启redis服务
- 命令:redis-server 配置文件名称
- 启动客户端:
- redis-cli
- 配置redis的配置文件:
-
执行工程:
- scrapy runspider xxx.py
-
向调度器的队列中放入一个起始的url:
- 调度器的队列在redis的客户端中
- lpush xxx(redis_key的值) www.xxx.com(指定起始URL)
- 调度器的队列在redis的客户端中
-
爬取到的数据存储在了redis的proName:items这个数据结构中
配置文件settings.py代码示例:
#指定管道
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
#指定调度器
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
#指定redis
REDIS_HOST = '127.0.0.1' #redis远程服务器的ip(修改)
REDIS_PORT = 6379
分类:
scrapy -- 爬虫框架使用
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