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今天就跟大家聊聊有關一文教你使用scrapy-redis組件，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
簡介
scrapy-redis是一個基于redis的scrapy組件，用于快速實現scrapy項目的分布式部署和數據爬取，其運行原理如下圖所示。
Scrapy-Redis特性
分布式爬取
你可以啟動多個共享同一redis隊列的爬蟲實例，多個爬蟲實例將各自提取到或者已請求的Requests在隊列中統一進行登記，使得Scheduler在請求調度時能夠對重復Requests進行過濾，即保證已經由某一個爬蟲實例請求過的Request將不會再被其他的爬蟲實例重復請求。
分布式數據處理
將scrapy爬取到的items匯聚到同一個redis隊列中，意味著你可以根據你的需要啟動盡可能多的共享這個items隊列的后處理程序。
Scrapy即插即用組件
Scheduler調度器 + Duplication重復過濾器、Item Pipeline、基礎Spider爬蟲
Scrapy-Redis示例
本文將以爬取京東所有圖書分類下的圖書信息為例對Scrapy-Redis的用法進行示例。
開發環境
下面列舉出了 Python 中 Scrapy-Redis 所需要的各個模塊及其版本：
在開發之前需要先安裝好以上模塊，以scrapy-redis-cluster模塊為例，使用pip進行安裝的命令如下：
pip install scrapy-redis-cluster # 安裝模塊 pip install scrapy-redis-cluster==0.4 # 安裝模塊時指定版本 pip install --upgrade scrapy-redis-cluster # 升級模塊版本
創建項目
在Windows命令行執行如下命令完成項目創建：
d:\scrapy>scrapy startproject jd_book
執行完該命令后，將會在當前目錄下創建包含下列內容的 jd_book 目錄：
定義Item
在items.py中把我們將要爬取的圖書字段預先定義好。
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class JdBookItem(scrapy.Item): b_cate = scrapy.Field() # 圖書所屬一級分類名稱 s_cate = scrapy.Field() # 圖書所屬二級分類名稱 s_href = scrapy.Field() # 圖書所屬二級分類地址 book_name = scrapy.Field() # 名稱 book_img = scrapy.Field() # 封面圖片地址 book_author = scrapy.Field() # 作者 book_press = scrapy.Field() # 出版社 book_publish_date = scrapy.Field() # 出版日期 book_sku = scrapy.Field() # 商品編號 book_price = scrapy.Field() # 價格
創建Spider
在Windows命令行執行如下命令完成Spider創建：
d:\scrapy\jd_book>cd jd_book d:\scrapy\jd_book>scrapy genspider jdbook jd.com
執行完該命令后，將會在 jd_book 的 spiders 目錄下生成一個 jdbook.py 文件 ：
jdbook.py的完整爬蟲代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import json
import urllib
from copy import deepcopy
from jd_book.items import JdBookItem
class JdbookSpider(scrapy.Spider):
name = 'jdbook'
allowed_domains = ['jd.com','3.cn']
start_urls = ['https://book.jd.com/booksort.html']
def parse(self, response): # 處理圖書分類頁
dt_list = response.xpath("//div[@class='mc']/dl/dt") # 提取一級分類元素
for dt in dt_list:
item = JdBookItem()
item["b_cate"] = dt.xpath("./a/text()").extract_first() # 提取一級分類名稱
em_list = dt.xpath("./following-sibling::dd[1]/em") # 提取二級分類元素
for em in em_list:
item["s_cate"] = em.xpath("./a/text()").extract_first() # 提取二級分類名稱
item["s_href"] = em.xpath("./a/@href").extract_first() # 提取二級分類地址
if item["s_href"] is not None:
item['s_href'] = "https:" + item['s_href'] # 補全二級分類地址
yield scrapy.Request(item['s_href'], callback=self.parse_book_list, meta={"item": deepcopy(item)})
def parse_book_list(self, response): # 處理二級分類下圖書列表頁
item = response.meta['item']
li_list = response.xpath("//div[@id='plist']/ul/li") # 提取所有的圖書元素
for li in li_list:
item["book_img"] = li.xpath(".//div[@class='p-img']//img/@data-lazy-img").extract_first()
if item["book_img"] is None:
item["book_img"] = li.xpath(".//div[@class='p-img']//img/@src").extract_first()
if item["book_img"] is not None:
item["book_img"] = "https:"+item["book_img"]
item["book_name"] = li.xpath(".//div[@class='p-name']/a/em/text()").extract_first().strip()
item["book_author"] = li.xpath(".//span[@class='author_type_1']/a/text()").extract()
item["book_press"] = li.xpath(".//span[@class='p-bi-store']/a/@title").extract_first()
item["book_publish_date"] = li.xpath(".//span[@class='p-bi-date']/text()").extract_first().strip()
item["book_sku"] = li.xpath("./div/@data-sku").extract_first()
price_url = "https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=j_{}".format(item["book_sku"]) # 提取圖書價格請求地址
yield scrapy.Request(price_url, callback=self.parse_book_price, meta={"item": deepcopy(item)})
# 提取列表頁下一頁地址
next_url = response.xpath("//a[@class='pn-next']/@href").extract_first()
if next_url is not None:
next_url = urllib.parse.urljoin(response.url, next_url)
# yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse_book_list,meta={"item":item})
def parse_book_price(self, response):
item = response.meta['item']
item["book_price"] = json.loads(response.body.decode())[0]["op"]
yield item修改配置
在settings.py 中增加Scrapy-Redis相關配置。
# -*- coding: utf-8 -*-
BOT_NAME = 'jd_book'
SPIDER_MODULES = ['jd_book.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'jd_book.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
######################################################
##############下面是Scrapy-Redis相關配置################
######################################################
# 指定Redis的主機名和端口
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
# 調度器啟用Redis存儲Requests隊列
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 確保所有的爬蟲實例使用Redis進行重復過濾
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 將Requests隊列持久化到Redis，可支持暫停或重啟爬蟲
SCHEDULER_PERSIST = True
# Requests的調度策略，默認優先級隊列
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
# 將爬取到的items保存到Redis 以便進行后續處理
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}啟動爬蟲
至此京東圖書項目就算配置完成了，你可以將項目部署到多臺服務器中去，并使用如下命令來啟動爬蟲：
d:\scrapy\jd_book>scrapy crawl jdbook
爬取到的圖書數據結構如下：
相應地，在Redis數據庫中同時生成了如下3個鍵：
其中，jdbook:requests 中保存了待爬取的Request對象；jdbook:dupefilter 中保存了已經爬取過的Request對象的指紋；jdbook:items中保存了爬取到的Item對象。
通過上述京東圖書項目不難看出，scrapy-redis項目與普通的scrapy項目相比，除了在settings.py配置時額外增加了一些scrapy-redis的專屬配置外，其他環節完全相同。
看完上述內容，你們對一文教你使用scrapy-redis組件有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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