scrapy去重与scrapy_redis去重与布隆过滤器
scrapy去重与scrapy_redis去重与布隆过滤器
在开始介绍scrapy的去重之前，先想想我们是怎么对requests对去重的。requests只是下载器，本身并没有提供去重功能。所以我们需要自己去做。很典型的做法是事先定义一个去重队列，判断抓取的url是否在其中，如下：
crawled_urls = set()
def check_url(url):
if url not in crawled_urls:
return True
return False此时的集合是保存在内存中的，随着爬虫抓取内容变多，该集合会越来越大，有什么办法呢？
接着往下看，你会知道的。
scrapy的去重
scrapy对request不做去重很简单，只需要在request对象中设置dont_filter为True，如
yield scrapy.Request(url, callback=self.get_response, dont_filter=True)看看源码是如何做的，位置
_fingerprint_cache = weakref.WeakKeyDictionary()
def request_fingerprint(request, include_headers=None):
if include_headers:
include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
fp = hashlib.sha1()
fp.update(to_bytes(request.method))
fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
fp.update(request.body or b'')
if include_headers:
for hdr in include_headers:
if hdr in request.headers:
fp.update(hdr)
for v in request.headers.getlist(hdr):
fp.update(v)
cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]注释过多，我就删掉了。谷歌翻译 + 人翻
返回请求指纹
请求指纹是唯一标识请求指向的资源的哈希。 例如，请使用以下两个网址：
http://www.example.com/query?id=111&cat=222
http://www.example.com/query?cat=222&id=111
即使这两个不同的URL都指向相同的资源并且是等价的（即，它们应该返回相同的响应）
另一个例子是用于存储会话ID的cookie。 假设以下页面仅可供经过身份验证的用户访问：
http://www.example.com/members/offers.html
许多网站使用cookie来存储会话ID，这会随机添加字段到HTTP请求，因此在计算时应该被忽略指纹。
因此，计算时默认会忽略request headers。 如果要包含特定headers，请使用include_headers参数，它是要计算Request headers的列表。其实就是说：scrapy使用sha1算法，对每一个request对象加密，生成40为十六进制数，如：'fad8cefa4d6198af8cb1dcf46add2941b4d32d78'。
我们看源码，重点是一下三行
fp = hashlib.sha1()
fp.update(to_bytes(request.method))
fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
fp.update(request.body or b'')如果没有自定义headers，只计算method、url、和二进制body，我们来计算下，代码：
print(request_fingerprint(scrapy.Request('http://www.example.com/query?id=111&cat=222')))
print(request_fingerprint(scrapy.Request('http://www.example.com/query?cat=222&id=111')))
print(request_fingerprint(scrapy.Request('http://www.example.com/query')))输出：
fad8cefa4d6198af8cb1dcf46add2941b4d32d78
fad8cefa4d6198af8cb1dcf46add2941b4d32d78
b64c43a23f5e8b99e19990ce07b75c295165a923可以看到第一条和第二条的密码是一样的，是因为调用了canonicalize_url方法，该方法返回如下
>>> import w3lib.url
>>>
>>> # sorting query arguments
>>> w3lib.url.canonicalize_url('http://www.example.com/do?c=3&b=5&b=2&a=50')
'http://www.example.com/do?a=50&b=2&b=5&c=3'
>>>
>>> # UTF-8 conversion + percent-encoding of non-ASCII characters
>>> w3lib.url.canonicalize_url(u'http://www.example.com/r\u00e9sum\u00e9')
'http://www.example.com/r%C3%A9sum%C3%A9'
>>>scrapy的去重默认会保存到内存中，如果任务重启，会导致内存中所有去重队列消失
scrapy-redis的去重
scrapy-redis重写了scrapy的调度器和去重队列，所以需要在settings中修改如下两列
# Enables scheduling storing requests queue in redis.
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"一般我们会在redis中看到这两个，分别是去重队列和种子链接
先看看代码：重要代码
def request_seen(self, request):
"""Returns True if request was already seen.
Parameters
----------
request : scrapy.http.Request
Returns
-------
bool
"""
fp = self.request_fingerprint(request)
# This returns the number of values added, zero if already exists.
added = self.server.sadd(self.key, fp)
return added == 0
def request_fingerprint(self, request):
"""Returns a fingerprint for a given request.
Parameters
----------
request : scrapy.http.Request
Returns
-------
str
"""
return request_fingerprint(request)首先拿到scrapy.http.Request会先调用self.request_fingerprint去计算，也就是scrapy的sha1算法去加密，然后会向redis中添加该指纹。
该函数的作用是：计算该请求指纹，添加到redis的去重队列，如果已经存在该指纹，返回True。
我们可以看到，只要有在settings中添加DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"，就会在redis中新加一列去重队列，说下这样做的优劣势：
- 优点：将内存中的去重队列序列化到redis中，及时爬虫重启或者关闭，也可以再次使用，你可以使用SCHEDULER_PERSIST来调整缓存
- 缺点：如果你需要去重的指纹过大，redis占用空间过大。8GB=8589934592Bytes，平均一个去重指纹40Bytes，约可以存储214,748,000个(2亿)。所以在做关系网络爬虫中，序列化到redis中可能并不是很好，保存在内存中也不好，所以就产生了布隆过滤器。
布隆过滤器
它的原理是将一个元素通过 k 个哈希函数，将元素映射为 k 个比特位，在 bitmap 中把它们置为 1。在验证的时候只需要验证这些比特位是否都是 1 即可，如果其中有一个为 0，那么元素一定不在集合里，如果全为 1，则很可能在集合里。（因为可能会有其它的元素也映射到相应的比特位上）
同时这也导致不能从 Bloom filter 中删除某个元素，无法确定这个元素一定在集合中。以及带来了误报的问题，当里面的数据越来越多，这个可能在集合中的靠谱程度就越来越低。（由于哈希碰撞，可能导致把不属于集合内的元素认为属于该集合）
布隆过滤器的缺点是错判，就是说，不在里面的，可能误判成在里面，但是在里面的，就一定在里面，而且无法删除其中数据。
>>> import pybloomfilter
>>> fruit = pybloomfilter.BloomFilter(100000, 0.1, '/tmp/words.bloom')
>>> fruit.update(('apple', 'pear', 'orange', 'apple'))
>>> len(fruit)
3
>>> 'mike' in fruit
False
>>> 'apple' in fruit
Truepython3使用pybloomfilter的例子。
那么如何在scrapy中使用布隆过滤器呢，崔大大已经写好了，地址：ScrapyRedisBloomFilter，已经打包好，可以直接安装
pip install scrapy-redis-bloomfilter在settings中这样配置：
# Ensure use this Scheduler
SCHEDULER = "scrapy_redis_bloomfilter.scheduler.Scheduler"
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter"
# Redis URL
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379/0'
# Number of Hash Functions to use, defaults to 6
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6
# Redis Memory Bit of Bloomfilter Usage, 30 means 2^30 = 128MB, defaults to 30
BLOOMFILTER_BIT = 30
# Persist
SCHEDULER_PERSIST = True其实也是修改了调度器与去重方法，有兴趣的可以了解下。