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Scrapy 和 scrapy-redis的区别

2019-02-28 22:14 393 查看

Scrapy 和 scrapy-redis的区别

Scrapy 是一个通用的爬虫框架，但是不支持分布式，Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件)。

pip install scrapy-redis

Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改)

```
Scheduler
```
```
Duplication Filter
```
```
Item Pipeline
```
```
Base Spider
```

scrapy-redis架构

如上图所⽰示，scrapy-redis在scrapy的架构上增加了redis，基于redis的特性拓展了如下组件：

Scheduler

：

Scrapy改造了python本来的collection.deque(双向队列)形成了自己的Scrapy queue(https://github.com/scrapy/queuelib/blob/master/queuelib/queue.py))，但是Scrapy多个spider不能共享待爬取队列Scrapy queue，即Scrapy本身不支持爬虫分布式，scrapy-redis 的解决是把这个Scrapy queue换成redis数据库（也是指redis队列），从同一个redis-server存放要爬取的request，便能让多个spider去同一个数据库里读取。

Scrapy中跟“待爬队列”直接相关的就是调度器

Scheduler

，它负责对新的request进行入列操作（加入Scrapy queue），取出下一个要爬取的request（从Scrapy queue中取出）等操作。它把待爬队列按照优先级建立了一个字典结构，比如：

{
优先级0 : 队列0
优先级1 : 队列1
优先级2 : 队列2
}

然后根据request中的优先级，来决定该入哪个队列，出列时则按优先级较小的优先出列。为了管理这个比较高级的队列字典，Scheduler需要提供一系列的方法。但是原来的Scheduler已经无法使用，所以使用Scrapy-redis的scheduler组件。

Duplication Filter

Scrapy中用集合实现这个request去重功能，Scrapy中把已经发送的request指纹放入到一个集合中，把下一个request的指纹拿到集合中比对，如果该指纹存在于集合中，说明这个request发送过了，如果没有则继续操作。这个核心的判重功能是这样实现的：

def request_seen(self, request):
# self.request_figerprints就是一个指纹集合
fp = self.request_fingerprint(request)

# 这就是判重的核心操作
if fp in self.fingerprints:
return True
self.fingerprints.add(fp)
if self.file:
self.file.write(fp + os.linesep)

在scrapy-redis中去重是由

Duplication Filter

组件来实现的，它通过redis的set 不重复的特性，巧妙的实现了Duplication Filter去重。scrapy-redis调度器从引擎接受request，将request的指纹存⼊redis的set检查是否重复，并将不重复的request push写⼊redis的 request queue。

引擎请求request(Spider发出的）时，调度器从redis的request queue队列⾥里根据优先级pop 出⼀个request 返回给引擎，引擎将此request发给spider处理。

Item Pipeline

：

引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，scrapy-redis 的Item Pipeline将爬取到的 Item 存⼊redis的 items queue。

修改过

Item Pipeline

可以很方便的根据 key 从 items queue 提取item，从⽽实现

items processes

集群。

Base Spider

不在使用scrapy原有的Spider类，重写的

RedisSpider

继承了Spider和RedisMixin这两个类，RedisMixin是用来从redis读取url的类。

当我们生成一个Spider继承RedisSpider时，调用setup_redis函数，这个函数会去连接redis数据库，然后会设置signals(信号)：

一个是当spider空闲时候的signal，会调用spider_idle函数，这个函数调用
```
schedule_next_request
```
函数，保证spider是一直活着的状态，并且抛出DontCloseSpider异常。
一个是当抓到一个item时的signal，会调用item_scraped函数，这个函数会调用
```
schedule_next_request
```
函数，获取下一个request。

#Scrapy-Redis分布式策略：

假设有四台电脑：Windows 10、Mac OS X、Ubuntu 16.04、CentOS 7.2，任意一台电脑都可以作为 Master端或 Slaver端，比如：

```
Master端
```
(核心服务器) ：使用 Windows 10，搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储
```
Slaver端
```
(爬虫程序执行端) ：使用 Mac OS X 、Ubuntu 16.04、CentOS 7.2，负责执行爬虫程序，运行过程中提交新的Request给Master

首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；
Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。

Scrapy-Redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-Redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。

缺点是，Scrapy-Redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），可能导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。

一、安装Redis

安装Redis：http://redis.io/download

安装完成后，拷贝一份Redis安装目录下的redis.conf到任意目录，建议保存到：

/etc/redis/redis.conf

（Windows系统可以无需变动)

二、修改配置文件 redis.conf

#是否作为守护进程运行
daemonize no
#Redis 默认监听端口
port 6379
#客户端闲置多少秒后，断开连接
timeout 300
#日志显示级别
loglevel verbose
#指定日志输出的文件名，也可指定到标准输出端口
logfile redis.log
#设置数据库的数量，默认最大是16,默认连接的数据库是0，可以通过select N 来连接不同的数据库
databases 32
#Dump持久化策略
#当有一条Keys 数据被改变是，900 秒刷新到disk 一次
#save 900 1
#当有10 条Keys 数据被改变时，300 秒刷新到disk 一次
save 300 100
#当有1w 条keys 数据被改变时，60 秒刷新到disk 一次
save 6000 10000
#当dump     .rdb 数据库的时候是否压缩数据对象
rdbcompression yes
#dump 持久化数据保存的文件名
dbfilename dump.rdb
###########    Replication #####################
#Redis的主从配置,配置slaveof则实例作为从服务器
#slaveof 192.168.0.105 6379
#主服务器连接密码
# masterauth <master-password>
############## 安全性 ###########
#设置连接密码
#requirepass <password>
############### LIMITS ##############
#最大客户端连接数
# maxclients 128
#最大内存使用率
# maxmemory <bytes>
########
20000
## APPEND ONLY MODE #########
#是否开启日志功能
appendonly no
# AOF持久化策略
#appendfsync always
#appendfsync everysec
#appendfsync no
################ VIRTUAL MEMORY ###########
#是否开启VM 功能
#vm-enabled no
# vm-enabled yes
#vm-swap-file logs/redis.swap
#vm-max-memory 0
#vm-page-size 32
#vm-pages 134217728
#vm-max-threads 4

打开你的redis.conf配置文件，示例:

非Windows系统:
```
sudo vi /etc/redis/redis.conf
```
Windows系统：
```
C:\Intel\Redis\conf\redis.conf
```
Master端redis.conf里注释
```
bind 127.0.0.1
```
，Slave端才能远程连接到Master端的Redis数据库。
```
daemonize yno
```
表示Redis默认不作为守护进程运行，即在运行
```
redis-server /etc/redis/redis.conf
```
时，将显示Redis启动提示画面；
```
daemonize yes
```
则默认后台运行，不必重新启动新的终端窗口执行其他命令，看个人喜好和实际需要。

三、测试Slave端远程连接Master端

测试中，Master端Windows 10 的IP地址为：

192.168.199.108

Master端按指定配置文件启动
```
redis-server
```
，示例：
- Windows系统：
```
命令提示符(管理员)
```
  模式下执行
```
redis-server C:\Intel\Redis\conf\redis.conf
```
  读取默认配置即可。
Master端启动本地
```
redis-cli
```
：
slave端启动
```
redis-cli -h 192.168.199.108
```
，-h 参数表示连接到指定主机的redis数据库

注意：Slave端无需启动

redis-server

，Master端启动即可。只要 Slave 端读取到了 Master 端的 Redis 数据库，则表示能够连接成功，可以实施分布式。

四、Redis数据库桌面管理工具

这里推荐 Redis Desktop Manager，支持 Windows、Mac OS X、Linux 等平台：

下载地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager/releases

五、Redis的数据类型

字符串
散列/哈希
列表
集合
可排序集合

1.字符串命令

set mykey ‘‘cnblogs’’ 创建变量

get mykey 查看变量

getrange mykey start end 获取字符串，如:get name 2 5 #获取name2~5的字符串

strlen mykey 获取长度

incr/decr mykey 加一减一，类型是int

append mykey ‘‘com’’ 添加字符串，添加到末尾

2.哈希命令

hset myhash name “cnblogs” 创建变量，myhash类似于变量名，name类似于key，"cnblogs"类似于values

hgetall myhash 得到key和values两者

hget myhash name 得到values

hexists myhash name 检查是否存在这个key

hdel myhash name 删除这个key

hkeys myhash 查看key

hvals muhash 查看values

3.列表命令

lpush/rpush mylist “cnblogs” 左添加/右添加值

lrange mylist 0 10 查看列表0~10的值

blpop/brpop key1[key2] timeout 左删除/右删除一个，timeout是如果没有key，等待设置的时间后结束。

lpop/rpop key 左删除/右删除，没有等待时间。

llen key 获得长度

lindex key index 取第index元素，index是从0开始的

4.集合命令（不重复）

sadd myset “cnblogs” 添加内容，返回1表示不存在，0表示存在

scard key 查看set中的值

sdiff key1 [key2] 2个set做减法，其实就是减去了交际部分

sinter key1 [key2] 2个set做加法，其实就是留下了两者的交集

spop key 随机删除值

srandmember key member 随机获取member个值

smember key 获取全部的元素

5.可排序集合命令

zadd myset 0 ‘project1’ [1 ‘project2’] 添加集合元素；中括号是没有的，在这里是便于理解

zrangebyscore myset 0 100 选取分数在0~100的元素

zcount key min max 选取分数在min~max的元素的个数

源码自带项目说明：

使用scrapy-redis的example来修改

先从github上拿到scrapy-redis的示例，然后将里面的example-project目录移到指定的地址：

# clone github scrapy-redis源码文件
git clone https://github.com/rolando/scrapy-redis.git

# 直接拿官方的项目范例，改名为自己的项目用（针对懒癌患者)
mv scrapy-redis/example-project ~/scrapyredis-project

我们clone到的 scrapy-redis 源码中有自带一个example-project项目，这个项目包含3个spider，分别是dmoz, myspider_redis，mycrawler_redis。

一、dmoz (class DmozSpider(CrawlSpider))

这个爬虫继承的是CrawlSpider，它是用来说明Redis的持续性，当我们第一次运行dmoz爬虫，然后Ctrl + C停掉之后，再运行dmoz爬虫，之前的爬取记录是保留在Redis里的。

分析起来，其实这就是一个 scrapy-redis 版

CrawlSpider

类，需要设置Rule规则，以及callback不能写parse()方法。

执行方式：

scrapy crawl dmoz

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

class DmozSpider(CrawlSpider):
"""Follow categories and extract links."""
name = 'dmoz'
allowed_domains = ['dmoz.org']
start_urls = ['http://www.dmoz.org/']

rules = [
Rule(LinkExtractor(
restrict_css=('.top-cat', '.sub-cat', '.cat-item')
), callback='parse_directory', follow=True),
]

def parse_directory(self, response):
for div in response.css('.title-and-desc'):
yield {
'name': div.css('.site-title::text').extract_first(),
'description': div.css('.site-descr::text').extract_first().strip(),
'link': div.css('a::attr(href)').extract_first(),
}

二、myspider_redis (class MySpider(RedisSpider))

这个爬虫继承了RedisSpider，它能够支持分布式的抓取，采用的是basic spider，需要写parse函数。

其次就是不再有start_urls了，取而代之的是redis_key，scrapy-redis将key从Redis里pop出来，成为请求的url地址。

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'myspider_redis'

# 注意redis-key的格式：
redis_key = 'myspider:start_urls'

# 可选：等效于allowd_domains()，__init__方法按规定格式写，使用时只需要修改super()里的类名参数即可
#def __init__(self, *args, **kwargs):
# Dynamically define the allowed domains list.
#domain = kwargs.pop('domain', '')
#self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))

# 修改这里的类名为当前类名
#super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)

def parse(self, response):
return {
'name': response.css('title::text').extract_first(),
'url': response.url,
}

注意：

RedisSpider类不需要写

allowd_domains

和

start_urls

：

scrapy-redis将从在构造方法
```
__init__()
```
里动态定义爬虫爬取域范围，也可以选择直接写
```
allowd_domains
```
。(不用写__init__)
必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：
```
redis_key = 'myspider:start_urls'
```
根据指定的格式，
```
start_urls
```
将在 Master端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取start_urls。

执行方式：

通过runspider方法执行爬虫的py文件（也可以分次执行多条），爬虫（们）将处于等待准备状态：
```
scrapy runspider myspider_redis.py
```
在Master端的redis-cli输入push指令，参考格式：
```
$redis > lpush myspider:start_urls http://www.dmoz.org/
```
Slaver端爬虫获取到请求，开始爬取。
```
lrange mycrawler:start_url 0 -1
```

三、mycrawler_redis (class MyCrawler(RedisCrawlSpider))

这个RedisCrawlSpider类爬虫继承了RedisCrawlSpider，能够支持分布式的抓取。因为采用的是crawlSpider，所以需要遵守Rule规则，以及callback不能写parse()方法。

同样也不再有start_urls了，取而代之的是redis_key，scrapy-redis将key从Redis里pop出来，成为请求的url地址。

from scrapy.spiders import Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider

class MyCrawler(RedisCrawlSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'mycrawler_redis'
redis_key = 'mycrawler:start_urls'

rules = (
# follow all links
Rule(LinkExtractor(), callback='parse_page', follow=True),
)

# __init__方法必须按规定写，使用时只需要修改super()里的类名参数即可
#def __init__(self, *args, **kwargs):
# Dynamically define the allowed domains list.
#domain = kwargs.pop('domain', '')
#self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))

# 修改这里的类名为当前类名
#super(MyCrawler, self).__init__(*args, **kwargs)

def parse_page(self, response):
return {
'name': response.css('title::text').extract_first(),
'url': response.url,
}

注意：

同样的，RedisCrawlSpider类不需要写

allowd_domains

和

start_urls

：

scrapy-redis将从在构造方法
```
__init__()
```
里动态定义爬虫爬取域范围，也可以选择直接写
```
allowd_domains
```
。(不用写__init__)
必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：
```
redis_key = 'myspider:start_urls'
```
根据指定的格式，
```
start_urls
```
将在 Master端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取start_urls。

执行方式：

通过runspider方法执行爬虫的py文件（也可以分次执行多条），爬虫（们）将处于等待准备状态：
```
scrapy runspider mycrawler_redis.py
```
在Master端的redis-cli输入push指令，参考格式：
```
$redis > lpush mycrawler:start_urls http://www.dmoz.org/
```
爬虫获取url，开始执行。

总结：

如果只是用到Redis的去重和保存功能，就选第一种；
如果要写分布式，则根据情况，选择第二种、第三种；
通常情况下，会选择用第三种方式编写深度聚焦爬虫。

实例：爬取百度百科

settings

#
指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilters.RFPDupeFilter'

# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'
# 可选的 按先进先出排序（FIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderQueue'
# 可选的 按后进先出排序（LIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderStack'

# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True

# 只在使用SpiderQueue或者SpiderStack是有效的参数，指定爬虫关闭的最大间隔时间
# SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10

# 去重规则，在redis中保存时对应的key
# SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter'
# 去重规则对应处理的类
# SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'
#默认情况下,RFPDupeFilter只记录第一个重复请求。将DUPEFILTER_DEBUG设置为True会记录所有重复的请求。
DUPEFILTER_DEBUG =True

# 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item
# 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码
ITEM_PIPELINES = {
'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}

# 指定redis数据库的连接参数
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
# 密码登陆
# REDIS_URL="redis://[user]:password@localhost:port"

# LOG等级
LOG_LEVEL = 'DEBUG'

# 覆盖默认请求头，可以自己编写Downloader Middlewares设置代理和UserAgent
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
'Connection': 'keep-alive',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch'
}

#REDIS_ENCODING = 'utf-8'

修改dmoz

1、修改items

class BaidubaikeItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
url = scrapy.Field()
masterTitle = scrapy.Field()
secondTitle = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
# crawled = scrapy.Field()  # 什么时间抓取的
# spider = scrapy.Field()  # 谁抓取的

2、修改pipelines

class ExamplePipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open("tencent.txt", "w", encoding="utf-8")

def process_item(self, item, spider):

self.file.write(str(item) + "\r\n")
self.file.flush()
print(item)

return item

def __del__(self):
self.file.close()

3、修改setting

4/

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from example import items
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule  # 爬取规则
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor  # 提取超链接

class MybaikeSpider(CrawlSpider):
name = 'mybaike'
allowed_domains = ['baike.baidu.com']
start_urls = ['https://baike.baidu.com/item/Python/407313']

rules = [Rule(LinkExtractor(allow=("item/.*")), callback="parse_page", follow=True)]

# 获取页面信息
def getInf(self, pagedata):
soup = BeautifulSoup(pagedata, "lxml")

# 获取主标题和副标题
masterTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h1")

if len(masterTitle) == 0:
masterTitle = soup.select(".lemma-title-container > span")[0].get_text()
else:
masterTitle = masterTitle[0].get_text()
secondTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h2")

if len(secondTitle) == 0:
secondTitle = "锁定"
else:
secondTitle = secondTitle[0].get_text()

# print(masterTitle, secondTitle)
# 获取文本
content = soup.find_all("div", class_="lemma-summary")
if len(content) == 0:
content = soup.find_all("div", class_="summary-content")[0].get_text()
else:
content = content[0].get_text()
# print(content)
if len(masterTitle) == 0:
masterTitle, secondTitle, content = '没有'

return masterTitle, secondTitle, content

def parse_page(self, response):
result = self.getInf(response.body)
item = items.BaidubaikeItem()
item["url"] = response.url
item["masterTitle"] = result[0]
item["secondTitle"] = result[1]
item["content"] = result[2]
yield item

修改myspider_redis

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from example import items

class TencentSpider(RedisSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'mybaike'
redis_key = 'baike:start_urls'

#def __init__(self, *args, **kwargs):
# Dynamically define the allowed domains list.
#domain = kwargs.pop('https://baike.baidu.com', '')
#self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
#super(TencentSpider, self).__init__(*args, **kwargs)

# 获取页面信息
def getInf(self, pagedata):
soup = BeautifulSoup(pagedata, "lxml")

# 获取主标题和副标题
masterTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h1")

if len(masterTitle) == 0:
masterTitle = soup.select(".lemma-title-container > span")[0].get_text()
else:
masterTitle = masterTitle[0].get_text()
secondTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h2")

if len(secondTitle) == 0:
secondTitle = "锁定"
else:
secondTitle = secondTitle[0].get_text()

# print(masterTitle, secondTitle)
# 获取文本
content = soup.find_all("div", class_="lemma-summary")
if len(content) == 0:
content = soup.find_all("div", class_="summary-content")[0].get_text()
else:
content = content[0].get_text()
# print(content)
if len(masterTitle) == 0:
masterTitle, secondTitle, content = '没有'

return masterTitle, secondTitle, content

def parse(self, response):
result = self.getInf(response.body)
item = items.BaidubaikeItem()
item["url"] = response.url
item["masterTitle"] = result[0]
item["secondTitle"] = result[1]
item["content"] = result[2]
yield item

2、在Master端的redis-cli输⼊push指令，参考格式

$redis> lpush baike:start_urls https://baike.baidu.com/item/Python/407313

$redis> lrange baike:start_urls 0 -1

$redis> keys *

```
dqdspider:request
```
待爬队列
```
dqdspider:dupefilter
```
用来过滤重复的请求
```
dqdspider:items
```
爬取的信息内容

修改mycrawl_redis

添加/example/redis_client.py

使用带密码访问redis数据库(auth)

修改setting文件

REDIS_URL = "redis://:123456@localhost:6379"

#!C:\Python36\python.exe
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis

myredis = redis.Redis(host="127.0.0.1", password="123456", port=6379)
print(myredis.info())
url = "https://baike.baidu.com/item/Python/407313"
myredis.lpush("baike_redis:start_urls", url)

from bs4 import BeautifulSoup
from scrapy.spiders import Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy_redis.spiders import RedisMixin
from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from example import items

class MyCrawler(RedisCrawlSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'mybaike_redis'
redis_key = 'baike:start_urls'

rules = [Rule(LinkExtractor(allow=("item/.*")), callback="parse_page", follow=True)]

def set_crawler(self, crawer):
CrawlSpider.set_crawler(self, crawer)  # 设置默认爬去
RedisMixin.setup_redis(self)  # url由redis

# 获取页面信息
def getInf(self, pagedata):
soup = BeautifulSoup(pagedata, "lxml")

# 获取主标题和副标题
masterTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h1")

if len(masterTitle) == 0:
masterTitle = soup.select(".lemma-title-container > span")[0].get_text()
else:
masterTitle = masterTitle[0].get_text()
secondTitle = soup.select(".lemmaWgt-lemmaTitle-title > h2")

if len(secondTitle) == 0:
secondTitle = "锁定"
else:
secondTitle = secondTitle[0].get_text()

# print(masterTitle, secondTitle)
# 获取文本
content = soup.find_all("div", class_="lemma-summary")
if len(content) == 0:
content = soup.find_all("div", class_="summary-content")[0].get_text()
else:
content = content[0].get_text()
# print(content)
if len(masterTitle) == 0:
masterTitle, secondTitle, content = '没有'

return masterTitle, secondTitle, content

def parse_page(self, response):
result = self.getInf(response.body)
item = items.BaidubaikeItem()
item["url"] = response.url
item["masterTitle"] = result[0]
item["secondTitle"] = result[1]
item["content"] = result[2]
yield item

处理redis数据库内容（dupefilter）

1.存入mysql

# baike_mysql.py
import json
import redis
import MySQLdb

def main():
# 指定redis数据库信息
rediscli = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, password='123456', db=0)
# 指定mysql数据库
mysqlcli = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', db='fate', port=3306,
charset='utf8')
print(rediscli)
while True:
# FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值
source, data = rediscli.blpop(["mybaike_redis:items"])
item = json.loads(data)
print(item)

try:
# 使用cursor()方法获取操作游标
cur = mysqlcli.cursor()
sql = 'INSERT INTO BAIKE(url,masterTitle,secondTitle,content)  \
VALUES("%s","%s","%s","%s")' % (
item["url"], item["masterTitle"], item["secondTitle"], item["content"])
print(sql)
cur.execute(sql)
mysqlcli.commit()
# 关闭本次操作
cur.close()
print("inserted %s" % item['source_url'])
except MySQLdb.Error as e:
print("Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))

if __name__ == '__main__':
main()

2.存入MongoDB

存入MongoDB
baike_mongodb.py
exit: Ctrl + ↩
# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import redis
import pymongo

def main():

# 指定Redis数据库信息
rediscli = redis.StrictRedis(host='192.168.199.108', port=6379, db=0)
# 指定MongoDB数据库信息
mongocli = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

# 创建数据库名
db = mongocli['baidu']
# 创建表名
sheet = db['baike']

while True:
# FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值
source, data = rediscli.blpop(["mybaike_redis:items"])

item = json.loads(data)
sheet.insert(item)

try:
print("inserted %s" % item['source_url'])

except KeyError:
print("Error procesing: %r" % item)

if __name__ == '__main__':
main()

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Scrapy 和 scrapy-redis的区别

Scrapy 和 scrapy-redis的区别

scrapy-redis架构

Scheduler：

Duplication Filter

Item Pipeline：

Base Spider

一、安装Redis

二、修改配置文件 redis.conf

三、测试Slave端远程连接Master端

注意：Slave端无需启动redis-server，Master端启动即可。只要 Slave 端读取到了 Master 端的 Redis 数据库，则表示能够连接成功，可以实施分布式。

四、Redis数据库桌面管理工具

五、Redis的数据类型

源码自带项目说明：

使用scrapy-redis的example来修改

一、dmoz (class DmozSpider(CrawlSpider))

执行方式：scrapy crawl dmoz

二、myspider_redis (class MySpider(RedisSpider))

注意：

执行方式：

scrapy runspider myspider_redis.py

$redis > lpush myspider:start_urls http://www.dmoz.org/

lrange mycrawler:start_url 0 -1

三、mycrawler_redis (class MyCrawler(RedisCrawlSpider))

注意：

执行方式：

scrapy runspider mycrawler_redis.py

$redis > lpush mycrawler:start_urls http://www.dmoz.org/

总结：

实例：爬取百度百科

settings

修改dmoz

1、修改items

2、修改pipelines

3、修改setting

4/

修改myspider_redis

2、在Master端的redis-cli输⼊push指令，参考格式

修改mycrawl_redis

使用带密码访问redis数据库(auth)

处理redis数据库内容（dupefilter）

1.存入mysql

2.存入MongoDB

Scheduler
：

Item Pipeline
：

注意：Slave端无需启动
redis-server
，Master端启动即可。只要 Slave 端读取到了 Master 端的 Redis 数据库，则表示能够连接成功，可以实施分布式。

执行方式：
scrapy crawl dmoz