Scrapy 爬虫中的分布式爬虫：如何使用 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫？

2023-04-17 00:00:00 分布式 爬虫 如何使用

Scrapy 是一款优秀的爬虫框架，但是在处理大量数据时，单机爬虫的效率有限。因此，使用分布式爬虫可以提高爬取效率。

Scrapy-Redis 是 Scrapy 中用于实现分布式爬虫的工具，其可以将爬虫任务分配给多个节点来同时执行，从而大大提高爬取效率。本文将介绍如何使用 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫。

  1. 安装 Scrapy-Redis

首先需要安装 Scrapy-Redis，可以使用 pip install scrapy-redis 命令进行安装。

  1. 配置 Scrapy-Redis

在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中添加以下配置：

# 去重过滤器
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 是否持久化任务，即中断爬虫后是否保留任务，以便下次继续爬取
SCHEDULER_PERSIST = True
# Redis 数据库连接信息
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
  1. 编写爬虫

Scrapy-Redis 的编写流程和普通的 Scrapy 爬虫基本一致，只不过需要将起始 URL 写入 Redis 数据库，并使用 Redis 进行任务调度。以下是一个简单的例子：

import scrapy
import redis
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['pidancode.com']
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.r = redis.StrictRedis(host=settings.REDIS_HOST, port=settings.REDIS_PORT)
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):
        print(response.url)
        # 提取数据代码...

        # 提取下一页 URL，并将其写入 Redis 数据库
        next_url = response.xpath('//a[contains(text(), "下一页")]/@href').extract_first()
        if next_url:
            self.r.lpush(self.redis_key, next_url)

在这个例子中，我们继承了 RedisSpider 类，并且指定了起始 URL 存放在 Redis 数据库的键名为 myspider:start_urls。在 parse 方法中，我们通过 scrapy_redis 获取 URL，并从中提取数据。当下一页 URL 不为空时，我们使用 Redis 的 lpush 方法将其写入 Redis 数据库，以便下次继续爬取。

  1. 运行爬虫

在多个节点上运行爬虫时，首先需要将起始 URL 写入 Redis 数据库，使用以下命令：

redis-cli lpush myspider:start_urls http://pidancode.com

接着，在每个节点上分别运行以下命令启动爬虫：

scrapy runspider myspider.py

这样就完成了分布式爬虫的部署。多个节点共同工作，可以提高爬取效率。

总结

本文介绍了如何使用 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫。通过对 Scrapy-Redis 的配置和应用示例进行讲解，相信大家已经有了初步的了解和掌握。在实际的爬虫项目中，可以根据实际需求来选择合适的工具和方案，以提高爬取效率。

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