scrapy_redis使用

定义去重规则（被调度器调用并应用）
 
    a. 内部会使用以下配置进行连接Redis
 
        # REDIS_HOST = ‘localhost‘                            # 主机名
        # REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
        # REDIS_URL = ‘redis://user:pass@hostname:9001‘       # 连接URL（优先于以上配置）
        # REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数             默认：REDIS_PARAMS = {‘socket_timeout‘: 30,‘socket_connect_timeout‘: 30,‘retry_on_timeout‘: True,‘encoding‘: REDIS_ENCODING,}）
        # REDIS_PARAMS[‘redis_cls‘] = ‘myproject.RedisClient‘ # 指定连接Redis的Python模块  默认：redis.StrictRedis
        # REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型             默认：‘utf-8‘
     
    b. 去重规则通过redis的集合完成，集合的Key为：
     
        key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {‘timestamp‘: int(time.time())}
        默认配置：
            DUPEFILTER_KEY = ‘dupefilter:%(timestamp)s‘
              
    c. 去重规则中将url转换成唯一标示，然后在redis中检查是否已经在集合中存在
     
        from scrapy.utils import request
        from scrapy.http import Request
         
        req = Request(url=‘http://www.cnblogs.com/wupeiqi.html‘)
        result = request.request_fingerprint(req)
        print(result) # 8ea4fd67887449313ccc12e5b6b92510cc53675c
         
         
        PS:
            - URL参数位置不同时，计算结果一致；
            - 默认请求头不在计算范围，include_headers可以设置指定请求头
            示例：
                from scrapy.utils import request
                from scrapy.http import Request
                 
                req = Request(url=‘http://www.baidu.com?name=8&id=1‘,callback=lambda x:print(x),cookies={‘k1‘:‘vvvvv‘})
                result = request.request_fingerprint(req,include_headers=[‘cookies‘,])
                 
                print(result)
                 
                req = Request(url=‘http://www.baidu.com?id=1&name=8‘,callback=lambda x:print(x),cookies={‘k1‘:666})
                 
                result = request.request_fingerprint(req,include_headers=[‘cookies‘,])
                 
                print(result)
         
"""
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

REDIS_HOST = ‘192.168.16.86‘                        # 主机名
REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
# REDIS_URL = ‘redis://user:pass@hostname:9001‘       # 连接URL（优先于以上配置）
# REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数             默认：REDIS_PARAMS = {‘socket_timeout‘: 30,‘socket_connect_timeout‘: 30,‘retry_on_timeout‘: True,‘encoding‘: REDIS_ENCODING,}）
# REDIS_PARAMS[‘redis_cls‘] = ‘redis.StrictRedis‘ # 指定连接Redis的Python模块  默认：redis.StrictRedis
REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型             默认：‘utf-8‘


SCHEDULER_QUEUE_CLASS = ‘scrapy_redis.queue.PriorityQueue‘          # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
"""
每一个爬虫，都有自己scrapy-redis中的队列，在redis中对应的一个key
renjian:requests: [‘http://www.baidu.com‘,‘http://www.baidu.com‘,‘http://www.baidu.com‘,‘http://www.baidu.com‘,‘http://www.baidu.com‘,‘http://www.baidu.com‘,]
jianren:requests: [‘http://www.daboa.com‘,‘http://www.daboa.com‘,‘http://www.daboa.com‘,‘http://www.daboa.com‘,]
"""
SCHEDULER_QUEUE_KEY = ‘%(spider)s:requests‘                         # 调度器中请求存放在redis中的key
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"                  # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle

SCHEDULER_PERSIST = True                                             # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False                                     # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空

SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10                                    # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。

SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = ‘%(spider)s:dupefilter‘                  # 去重规则，在redis中保存时对应的key
"""
renjian:dupefilter:{}
jianren:dupefilter:{}

"""
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = ‘scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter‘# 去重规则对应处理的类


# 调度器使用scrapy_redis
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 去重使用 scrapy_redis
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

#数据持久化
#定义持久化，爬虫yield Item对象时执行RedisPipeline
#将item持久化到redis时，指定key和序列化函数
#使用列表保存item数据
# PIPELINES
# ITEM_PIPELINES = {
#    ‘scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline‘: 300,
# }
# REDIS_ITEMS_KEY = ‘%(spider)s:items‘
# REDIS_ITEMS_SERIALIZER = ‘json.dumps‘

# 起始URL
#获取起始URL时，去集合中获取还是去列表中获取？True从集合获取，False从列表获取
#编写爬虫时，起始URL从redis的Key中获取
REDIS_START_URLS_AS_SET = False
REDIS_START_URLS_KEY = ‘%(name)s:start_urls‘

import scrapy
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter
from scrapy.core.scheduler import Scheduler
import redis
from ..items import DaboItem

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class RenjianSpider(RedisSpider):
    name = ‘renjian‘
    allowed_domains = [‘chouti.com‘]

    def parse(self, response):

        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        news_list = hxs.xpath(‘//*[@id="content-list"]/div[@class="item"]‘)

        for news in news_list:

            content = news.xpath(‘.//div[@class="part1"]/a/text()‘).extract_first().strip()
            url = news.xpath(‘.//div[@class="part1"]/a/@href‘).extract_first()

            yield DaboItem(url=url,content=content)

        yield Request(url=‘http://dig.chouti.com/‘,callback=self.parse)

import redis
conn = redis.Redis(host=‘192.168.16.56‘,port=6379)
conn.lpush(‘renjian:start_urls‘,‘http://www.chouti.com‘)