爬虫系列（17）Scrapy 框架-分布式Scrapy-Redis以及Scrapyd的安装使用。

野原测试开发

发布于 2019-07-10 18:09:42

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发布于 2019-07-10 18:09:42

文章被收录于专栏：技术探究

1. 介绍scrapy-redis框架

scrapy-redis

> 一个三方的基于redis的分布式爬虫框架，配合scrapy使用，让爬虫具有了分布式爬取的功能。

github地址：https://github.com/darkrho/scrapy-redis

2. 分布式原理

scrapy-redis实现分布式，其实从原理上来说很简单，这里为描述方便，我们把自己的**核心服务器**称为**master**，而把用于**跑爬虫程序**的机器称为**slave**

我们知道，采用scrapy框架抓取网页，我们需要首先给定它一些start_urls，爬虫首先访问start_urls里面的url，再根据我们的具体逻辑，对里面的元素、或者是其他的二级、三级页面进行抓取。而要实现分布式，我们只需要在这个starts_urls里面做文章就行了

我们在**master**上搭建一个**redis数据库**`（注意这个数据库只用作url的存储)，并对每一个需要爬取的网站类型，都开辟一个单独的列表字段。通过设置slave上scrapy-redis获取url的地址为master地址。这样的结果就是，**尽管有多个slave，然而大家获取url的地方只有一个，那就是服务器master上的redis数据库**

并且，由于scrapy-redis**自身的队列机制**，slave获取的链接不会相互冲突。这样各个slave在完成抓取任务之后，再把获取的结果汇总到服务器上

**好处**

程序移植性强，只要处理好路径问题，把slave上的程序移植到另一台机器上运行，基本上就是复制粘贴的事情

3.分布式爬虫的实现

1. 使用三台机器，一台是win10，两台是centos6，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站

2. win10的ip地址为192.168.31.245，用来作为redis的master端，centos的机器作为slave

3. master的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”

4. slave从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis

5. 重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中

6. master里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的

4. scrapy-redis框架的安装

pip install scrapy-redis

5. 部署scrapy-redis

5.1 slave端

> 在windows上的settings.py文件的最后增加如下一行

REDIS_HOST = 'localhost' #master IP

REDIS_PORT = 6379

配置好了远程的redis地址后启动两个爬虫（启动爬虫没有顺序限制）

6 给爬虫增加配置信息

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"


ITEM_PIPELINES = {
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

7 运行程序

7.1 运行slave

scrapy runspider 文件名.py

开起没有先后顺序

7.2 运行master

lpush (redis_key)  url #括号不用写

**说明**

- 这个命令是在redis-cli中运行
- redis_key 是 spider.py文件中的redis_key的值
- url 开始爬取地址，不加双引号

8 数据导入到mongodb中

等到爬虫结束后,如果要把数据存储到mongodb中，就应该修改master端process_items.py文件，如下

import redis


import pymongo


def main():


    r = redis.Redis(host='192.168.31.245',port=6379,db=0)


    client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)


    db = client.dmoz


    sheet = db.sheet


    while True:




        source, data = r.blpop(["dmoz:items"])


        item = json.loads(data)


        sheet.insert(item)


if __name__ == '__main__':


    main()

9 数据导入到MySQL中

等到爬虫结束后,如果要把数据存储到mongodb中，就应该修改master端process_items.py文件，如下

import redis
import pymysql
import json
def process_item():
    r_client = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,db =0)
    m_client = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",passowrd="123456",db="lianjia")
    source,data =r_client.blpop("lianjia:item")
    item = json.loads(data)


    cursor = m_client.cursor()
    values = []
    cursor.execute(sql,values)

10 setting文件配置

#启用Redis调度存储请求队列
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
 
#确保所有的爬虫通过Redis去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
 
#默认请求序列化使用的是pickle 但是我们可以更改为其他类似的。PS：这玩意儿2.X的可以用。3.X的不能用
#SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"
 
#不清除Redis队列、这样可以暂停/恢复 爬取
#SCHEDULER_PERSIST = True
 
#使用优先级调度请求队列 （默认使用）
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
#可选用的其它队列
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue'
 
#最大空闲时间防止分布式爬虫因为等待而关闭
#这只有当上面设置的队列类是SpiderQueue或SpiderStack时才有效
#并且当您的蜘蛛首次启动时，也可能会阻止同一时间启动（由于队列为空）
#SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10
 
#将清除的项目在redis进行处理
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
 
#序列化项目管道作为redis Key存储
#REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
 
#默认使用ScrapyJSONEncoder进行项目序列化
#You can use any importable path to a callable object.
#REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'
 
#指定连接到redis时使用的端口和地址（可选）
#REDIS_HOST = 'localhost'
#REDIS_PORT = 6379
 
#指定用于连接redis的URL（可选）
#如果设置此项，则此项优先级高于设置的REDIS_HOST 和 REDIS_PORT
#REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
 
#自定义的redis参数（连接超时之类的）
#REDIS_PARAMS  = {}
 
#自定义redis客户端类
#REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient'
 
#如果为True，则使用redis的'spop'进行操作。
#如果需要避免起始网址列表出现重复，这个选项非常有用。开启此选项urls必须通过sadd添加，否则会出现类型错误。
#REDIS_START_URLS_AS_SET = False
 
#RedisSpider和RedisCrawlSpider默认 start_usls 键
#REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
 
#设置redis使用utf-8之外的编码
#REDIS_ENCODING = 'latin1'

11 Scrapyd的安装及使用

11.1 安装scrapyd

pip install scrapyd

11.2 安装setuptools

> 为什么要安装这个工具？

因为部署的应用需要打包成*.egg才能运行

官网地址：https://pypi.python.org/pypi/setuptools 下载

pip install setuptools-38.5.2-py2.py3-none-any

11.3 部署工程

11.3.1 创建项目

> 工程下会有一个叫scrapy.cfg的文件，文件的内容如下：

[settings]
default = my_spider.settings

[deploy:demo]  # demo是指这个deploy的名称，自己命名，可以多个。（后面有用到） 
#url = http://localhost:6800/
project = my_spider  # 工程的名称

11.3.2 启动scrapyd

> 在本工程下命令行下启动scrapyd

**注意：**

如果不先启动scrapyd就会无法部署工程

11.3.3 部署项目

> 通过scrapyd-deploy部署，要求装一个scrapyd-client

pip install scrapyd-client

11.3.4 配置scrapyd-deploy

在 %python_home%\Scripts下增加一个scrapyd-deploy.bat文件，内容如下：

@echo off 
"%python_home%\python.exe" "%python_home%\Scripts\scrapyd-deploy" %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9

11.3.5 使用scrapyd-deploy

scrapy-deploy demo  #demo就是scrapy.cfg中的名字

11.4 运行Spider

curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=项目名 -d spider=爬虫名

11.5 查看效果

在浏览器输入 localhost:6800

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原始发表：2019-06-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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