借助Scarpy与Redis打造高效数据采集系统（scarpy redis）

面对不断涌现的海量信息，如何有效地抓取和清洗有意义的数据，变成了现代数据分析和归纳的重要域。随着网络的发展，利用爬虫技术对数据进行抓取和清洗的场景越来越多，也带来了更多的挑战。Scrapy和Redis是当下抓取数据的有力组合，它们的组合将大大提升数据抓取的效率，这里介绍如何使用它们来构建高效的数据采集系统。

我们要安装Scrapy和Redis。Scrapy在Python环境中安装非常方便，只需使用pip安装即可：

“` pip install Scrapy “`

对于Redis，可以使用操作系统的包管理器进行安装，比如在Ubuntu系统中，可以使用apt-get安装：

“`sudo apt-get install Redis-server“`

安装完成后，接下来就可以使用Scrapy来编写相关的爬虫了。可以通过创建一个名为scrapy_proj的项目来开始：

“`scrapy startproject scrapy_proj “`

进入scrapy_proj目录，并编写爬虫代码，比如以下代码。

“`

import scrapy

class ScrapyProjItem(scrapy.Item):

#定义要抓取的字段

title = scrapy.Field()

link = scrapy.Field()

desc = scrapy.Field()

class ScrapyProjSpider(scrapy.Spider):

#定义爬虫名称

name = ‘scrapy_proj’

#定义爬虫start_urls

start_urls = [‘http://www.example.com/’]

def parse(self,response):

#patse方法响应所抓取的页面

for sel in response.xpath(‘//div[@class=”post”]’):

item = ScrapyProjItem()

item[‘title’] = sel.xpath(‘h2/a/text()’).extract()

item[‘link’] = sel.xpath(‘h2/a/@href’).extract()

item[‘desc’] = sel.xpath(‘p/text()’).extract()

yield item

接下来，将Redis作为Scrapy的Request队列使用。Redis的特点是性能高，写入读取速度快，在Scrapy的框架下能承担起较为艰巨的任务，如：

1. 作为存储Request队列工具，获取未处理url;
2. 作为持久化存储数据工具，存储Item对象；
3. 作为调度器，在多台机器上同步Spiders队列;

在Scrapy的Setting配置文件中配置Redis存储模式，如：

SCHEDULER = “scrapy_redis.scheduler.Scheduler”

DUPEFILTER_CLASS = “scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter”

SCHEDULER_PERSIST = True #不清空Redis Queue

REDIS_HOST = ‘127.0.0.1’

REDIS_PORT = 6379

REDIS_URL = None

编写完配置文件后，使用scrapy crawl命令即开始抓取，

``` scrapy crawl scrapy_proj ```

安装和配置完成之后，使用Scrapy+Redis可以构建出一个高效、稳定的数据采集系统。它可以支持多机多个爬虫运行，避免抓取相同重复数据，并且不会丢失任何一个Request任务，性能上也处于极高水平，能大大提升抓取速度，极大地帮助我们实现数据的采集和清洗。最重要的是，Scrapy和Redis的现成模块与API使得实现数据抓取更加方便快捷，因此，借助它们打造高效的数据采集系统是可行的。