详解Scrapy Redis入门实战

简介

scrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，用于快速实现scrapy项目的分布式部署和数据爬取，其运行原理如下图所示。

scrapy-redis特性

分布式爬取

你可以启动多个共享同一redis队列的爬虫实例，多个爬虫实例将各自提取到或者已请求的requests在队列中统一进行登记，使得scheduler在请求调度时能够对重复requests进行过滤，即保证已经由某一个爬虫实例请求过的request将不会再被其他的爬虫实例重复请求。

分布式数据处理

将scrapy爬取到的items汇聚到同一个redis队列中，意味着你可以根据你的需要启动尽可能多的共享这个items队列的后处理程序。

scrapy即插即用组件

scheduler调度器 + duplication重复过滤器、item pipeline、基础spider爬虫

scrapy-redis示例

本文将以爬取京东所有图书分类下的图书信息为例对scrapy-redis的用法进行示例。

开发环境

• python 3.7
• redis 3.2.100

下面列举出了 python 中 scrapy-redis 所需要的各个模块及其版本：

• redis 2.10.6
• redis-py-cluster 1.3.6
• scrapy-redis 0.6.8
• scrapy-redis-cluster 0.4

在开发之前需要先安装好以上模块，以scrapy-redis-cluster模块为例，使用pip进行安装的命令如下：

pip install scrapy-redis-cluster # 安装模块
pip install scrapy-redis-cluster==0.4 # 安装模块时指定版本
pip install --upgrade scrapy-redis-cluster # 升级模块版本

创建项目

在windows命令行执行如下命令完成项目创建：

d:\scrapy>scrapy startproject jd_book

执行完该命令后，将会在当前目录下创建包含下列内容的 jd_book 目录：

定义item

在items.py中把我们将要爬取的图书字段预先定义好。

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

import scrapy

class jdbookitem(scrapy.item):
  b_cate = scrapy.field() # 图书所属一级分类名称
  s_cate = scrapy.field() # 图书所属二级分类名称
  s_href = scrapy.field() # 图书所属二级分类地址
  book_name = scrapy.field() # 名称
  book_img = scrapy.field() # 封面图片地址
  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() # 商品编号
  book_price = scrapy.field() # 价格

创建spider

在windows命令行执行如下命令完成spider创建：

d:\scrapy\jd_book>cd jd_book
d:\scrapy\jd_book>scrapy genspider jdbook jd.com

执行完该命令后，将会在 jd_book 的 spiders 目录下生成一个 jdbook.py 文件 ：

 jdbook.py的完整爬虫代码如下。

# -*- 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): # 处理图书分类页
    dt_list = response.xpath("//div[@class='mc']/dl/dt") # 提取一级分类元素
    for dt in dt_list:
      item = jdbookitem()
      item["b_cate"] = dt.xpath("./a/text()").extract_first() # 提取一级分类名称
      em_list = dt.xpath("./following-sibling::dd[1]/em") # 提取二级分类元素
      for em in em_list:
        item["s_cate"] = em.xpath("./a/text()").extract_first() # 提取二级分类名称
        item["s_href"] = em.xpath("./a/@href").extract_first() # 提取二级分类地址
        if item["s_href"] is not none:
          item['s_href'] = "https:" + item['s_href'] # 补全二级分类地址
          yield scrapy.request(item['s_href'], callback=self.parse_book_list, meta={"item": deepcopy(item)})

  def parse_book_list(self, response): # 处理二级分类下图书列表页
    item = response.meta['item']
    li_list = response.xpath("//div[@id='plist']/ul/li") # 提取所有的图书元素
    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"]) # 提取图书价格请求地址
      yield scrapy.request(price_url, callback=self.parse_book_price, meta={"item": deepcopy(item)})

    # 提取列表页下一页地址
    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相关配置。

# -*- 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相关配置################
######################################################

# 指定redis的主机名和端口
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379

# 调度器启用redis存储requests队列
scheduler = "scrapy_redis.scheduler.scheduler"

# 确保所有的爬虫实例使用redis进行重复过滤
dupefilter_class = "scrapy_redis.dupefilter.rfpdupefilter"

# 将requests队列持久化到redis，可支持暂停或重启爬虫
scheduler_persist = true

# requests的调度策略，默认优先级队列
scheduler_queue_class = 'scrapy_redis.queue.priorityqueue'

# 将爬取到的items保存到redis 以便进行后续处理
item_pipelines = {
  'scrapy_redis.pipelines.redispipeline': 300
}

启动爬虫

至此京东图书项目就算配置完成了，你可以将项目部署到多台服务器中去，并使用如下命令来启动爬虫：

d:\scrapy\jd_book>scrapy crawl jdbook

爬取到的图书数据结构如下：

相应地，在redis数据库中同时生成了如下3个键：

其中，jdbook:requests 中保存了待爬取的request对象；jdbook:dupefilter 中保存了已经爬取过的request对象的指纹；jdbook:items中保存了爬取到的item对象。

 通过上述京东图书项目不难看出，scrapy-redis项目与普通的scrapy项目相比，除了在settings.py配置时额外增加了一些scrapy-redis的专属配置外，其他环节完全相同。

参考文章

到此这篇关于详解scrapy redis入门实战的文章就介绍到这了,更多相关scrapy redis入门内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！