一、概述

scrapy-redis简介

scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。

有如下特征：

1. 分布式爬取

您可以启动多个spider工程，相互之间共享单个redis的requests队列。最适合广泛的多个域名网站的内容爬取。

2. 分布式数据处理

爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中，这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列，进行item数据持久化处理

3. Scrapy即插即用组件

Scheduler调度器 + Duplication复制 过滤器，Item Pipeline，基本spider

scrapy-redis架构

scrapy-redis整体运行流程如下：

1. 首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；

2. Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。

Scrapy-Redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-Redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。

缺点是，Scrapy-Redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），

可能导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。

scrapy-redis安装

通过pip安装即可：pip install scrapy-redis

一般需要python、redis、scrapy这三个安装包

官方文档：https://scrapy-redis.readthedocs.io/en/stable/

源码位置：https://github.com/rmax/scrapy-redis

参考博客：https://www.cnblogs.com/kylinlin/p/5198233.html

scrapy-redis常用配置

一般在配置文件中添加如下几个常用配置选项：

1(必须). 使用了scrapy_redis的去重组件，在redis数据库里做去重

DUPEFILTER_CLASS = <span class="hljs-string">"scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"</span>

2(必须). 使用了scrapy_redis的调度器，在redis里分配请求

SCHEDULER = <span class="hljs-string">"scrapy_redis.scheduler.Scheduler"</span>

3(可选). 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues

SCHEDULER_PERSIST = <span class="hljs-keyword">True</span>

4(必须). 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码，直接使用即可

ITEM_PIPELINES = {
　　 <span class="hljs-string">'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline'</span>: <span class="hljs-number">100</span> ,
}

5(必须). 指定redis数据库的连接参数

REDIS_HOST = <span class="hljs-string">'127.0.0.1'</span> 
REDIS_PORT = <span class="hljs-number">6379</span>

scrapy-redis键名介绍

scrapy-redis中都是用key-value形式存储数据，其中有几个常见的key-value形式：

1、 “项目名:items”  –>list 类型，保存爬虫获取到的数据item 内容是 json 字符串

2、 “项目名:dupefilter”   –>set类型，用于爬虫访问的URL去重 内容是 40个字符的 url 的hash字符串

3、 “项目名: start_urls”   –>List 类型，用于获取spider启动时爬取的第一个url

4、 “项目名:requests”   –>zset类型，用于scheduler调度处理 requests 内容是 request 对象的序列化 字符串

二、scrapy-redis简单实例

环境说明

操作系统：centos 7.6

ip地址：192.168.0.3

redis端口：6679

redis密码：abcd@1234

说明：Master端

操作系统：windows 10

ip地址：192.168.0.4

python版本：3.7.9

说明：slave端

代码实现

在原来非分布式爬虫的基础上，使用scrapy-redis简单搭建一个分布式爬虫，过程只需要修改一下spider的继承类和配置文件即可，很简单。

原非分布式爬虫项目，参见：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13656440.html

首先修改配置文件，在settings.py文件修改pipelines，增加scrapy_redis。注意：scrapy_redis的优先级要调高

ITEM_PIPELINES = {
    <span class="hljs-string">'ice_cream.pipelines.IceCreamPipeline'</span>: <span class="hljs-number">100</span>,
    <span class="hljs-string">'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline'</span>: <span class="hljs-number">400</span>,
}

最后一行添加如下内容：

DUPEFILTER_CLASS = <span class="hljs-string">"scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"</span>
SCHEDULER = <span class="hljs-string">"scrapy_redis.scheduler.Scheduler"</span>
SCHEDULER_PERSIST = <span class="hljs-keyword">True</span>

REDIS_HOST = '192.168.0.3'
REDIS_PORT = 6679
REDIS_ENCODING = 'utf-8'
REDIS_PARAMS = {'password':'abcd@1234'}

注意：请根据实际情况，修改redis连接信息

修改spiders文件夹下的爬虫文件，我这里是jd.py

原文部分内容：

<span class="hljs-keyword">import</span> scrapy
<span class="hljs-keyword">from</span> scrapy_splash <span class="hljs-keyword">import</span> SplashRequest
<span class="hljs-keyword">from</span> ice_cream.items <span class="hljs-keyword">import</span> IceCreamItem

<span class="hljs-comment">#自定义lua脚本</span>
lua = <span class="hljs-string">'''
function main(splash)
    splash:go(splash.args.url)
    splash:wait(3)
    splash:runjs("document.getElementById('footer-2017').scrollIntoView(true)")
    splash:wait(3)
    return splash:html()
    end
'''</span>


<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">JdSpider</span><span class="hljs-params">(scrapy.Spider)</span>:</span>
    name = <span class="hljs-string">'jd'</span>
    allowed_domains = [<span class="hljs-string">'search.jd.com'</span>]
    start_urls = [<span class="hljs-string">'https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%86%B0%E6%B7%87%E6%B7%8B&enc=utf-8'</span>]
    base_url = <span class="hljs-string">'https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%86%B0%E6%B7%87%E6%B7%8B&enc=utf-8'</span>
    <span class="hljs-comment"># 自定义配置，注意：变量名必须是custom_settings</span>
    custom_settings = {
        <span class="hljs-string">'REQUEST_HEADERS'</span>: {
            <span class="hljs-string">'User-Agent'</span>: <span class="hljs-string">'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36'</span>,
        }
    }

修改为：

<span class="hljs-keyword">import</span> scrapy
<span class="hljs-keyword">from</span> scrapy_splash <span class="hljs-keyword">import</span> SplashRequest
<span class="hljs-keyword">from</span> ice_cream.items <span class="hljs-keyword">import</span> IceCreamItem
<span class="hljs-keyword">from</span> scrapy_redis.spiders <span class="hljs-keyword">import</span> RedisSpider

<span class="hljs-comment">#自定义lua脚本</span>
lua = <span class="hljs-string">'''
function main(splash)
    splash:go(splash.args.url)
    splash:wait(3)
    splash:runjs("document.getElementById('footer-2017').scrollIntoView(true)")
    splash:wait(3)
    return splash:html()
    end
'''</span>


<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">JdSpider</span><span class="hljs-params">(RedisSpider)</span>:</span>
    name = <span class="hljs-string">'jd'</span>
    allowed_domains = [<span class="hljs-string">'search.jd.com'</span>]
    redis_key = <span class="hljs-string">"jd:start_urls"</span>
    <span class="hljs-comment"># start_urls = ['https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%86%B0%E6%B7%87%E6%B7%8B&enc=utf-8']</span>
    base_url = <span class="hljs-string">'https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%86%B0%E6%B7%87%E6%B7%8B&enc=utf-8'</span>
    <span class="hljs-comment"># 自定义配置，注意：变量名必须是custom_settings</span>
    custom_settings = {
        <span class="hljs-string">'REQUEST_HEADERS'</span>: {
            <span class="hljs-string">'User-Agent'</span>: <span class="hljs-string">'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36'</span>,
        }
    }

注意：只修改了两个地方

一个是继承类：由scrapy.Spider修改为RedisSpider

然后start_url已经不需要了，修改为：redis_key = “xxxxx”，其中，这个键的值暂时是自己取的名字，

一般用项目名：start_urls来代替初始爬取的url。由于分布式scrapy-redis中每个请求都是从redis中取出来的，因此，在redis数据库中，设置一个redis_key的值，作为初始的url，scrapy就会自动在redis中取出redis_key的值，作为初始url，实现自动爬取。

启动程序

登windows10系统，先启动爬虫程序，执行命令：

scrapy runspider ice_cream/spiders/jd.py

注意：这里必须运行scrapy runspider命令，和之前不太一样。

最后登录centos 7.6系统，进入redis

redis-cli -p <span class="hljs-number">6679</span>

执行命令：

lpush jd:start_urls https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%<span class="hljs-number">86</span>%B0%E6%B7%<span class="hljs-number">87</span>%E6%B7%<span class="hljs-number">8</span>B&enc=utf<span class="hljs-number">-8</span>

注意：jd:start_urls是在jd.py中定义的redis_key，https://search.jd.com/xxx，就是jd.py定义的start_urls，只不过被注释掉而已。

执行完上面的lpush命令之后，windows10的爬虫程序，就会开始工作。

如此一来，分布式已经搭建完毕。

本文只用了2台机器。如果资源足够，可以多增加几台slave机器，将slave机器的代码copy过去，并运行scrapy runspider命令即可。

master端，只需要执行lpush 命令。

本文参考链接：

https://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/9148937.html