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分布式爬虫

时间:2019-03-12 21:15:05      阅读:150      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:2.3   参数   指定   returns   结果   sts   pat   mamicode   finger   

介绍

原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列(存放Request对象及其回调函数等信息)+本机的去重队列(存放访问过的url地址)

技术图片

所以实现分布式爬取的关键就是,找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis,
然后重写Scrapy的Scheduler,让新的Scheduler到共享队列存取Request,并且去除重复的Request请求,所以总结下来,实现分布式的关键就是三点:

#1、共享队列
#2、重写Scheduler,让其无论是去重还是任务都去访问共享队列
#3、为Scheduler定制去重规则(利用redis的集合类型)

以上三点便是scrapy-redis组件的核心功能

技术图片

#安装:
pip3 install scrapy-redis

#源码:
D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis

scrapy-redis组件

1、只使用scrapy-redis的去重功能

技术图片

#一、源码:D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis\dupefilter.py



#二、配置scrapy使用redis提供的共享去重队列

#2.1 在settings.py中配置链接Redis
REDIS_HOST = localhost                            # 主机名
REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
REDIS_URL = redis://user:[email protected]:9001       # 连接URL(优先于以上配置)
REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数
REDIS_PARAMS[redis_cls] = myproject.RedisClient # 指定连接Redis的Python模块
REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型  
# 默认配置:D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis\defaults.py


#2.2 让scrapy使用共享的去重队列
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#使用scrapy-redis提供的去重功能,查看源码会发现是基于Redis的集合实现的


#2.3、需要指定Redis中集合的key名,key=存放不重复Request字符串的集合
DUPEFILTER_KEY = dupefilter:%(timestamp)s
#源码:dupefilter.py内一行代码key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {‘timestamp‘: int(time.time())}


#2.4、去重规则源码分析dupefilter.py
def request_seen(self, request):
    """Returns True if request was already seen.

    Parameters
    ----------
    request : scrapy.http.Request

    Returns
    -------
    bool

    """
    fp = self.request_fingerprint(request) 
    # This returns the number of values added, zero if already exists.
    added = self.server.sadd(self.key, fp)
    return added == 0


#2.5、将request请求转成一串字符后再存入集合

from scrapy.http import Request
from scrapy.utils.request import request_fingerprint

req = Request(url=http://www.baidu.com)
result=request_fingerprint(req)
print(result) #75d6587d87b3f4f3aa574b33dbd69ceeb9eafe7b


#2.6、注意:
    - 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
    - 示范:
    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})
    result1 = 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})
     
    result2 = request.request_fingerprint(req,include_headers=[cookies,])
     
    print(result1 == result2) #True

使用共享去重队列+源码分析

使用scrapy-redis的去重+调度实现分布式爬取

#1、源码:D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy_redis\scheduler.py


#2、settings.py配置

# Enables scheduling storing requests queue in redis.
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"       

# 调度器将不重复的任务用pickle序列化后放入共享任务队列,默认使用优先级队列(默认),其他:PriorityQueue(有序集合),FifoQueue(列表)、LifoQueue(列表)               
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = scrapy_redis.queue.PriorityQueue          

# 对保存到redis中的request对象进行序列化,默认使用pickle
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"   

# 调度器中请求任务序列化后存放在redis中的key               
SCHEDULER_QUEUE_KEY = %(spider)s:requests    

# 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_PERSIST = True       

# 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_FLUSH_ON_START = False    

# 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)。如果没有则立刻返回会造成空循环次数过多,cpu占用率飙升                                
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,将任务request_fingerprint(request)得到的字符串放入去重队列            
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter

持久化

#从目标站点获取并解析出数据后保存成item对象,会由引擎交给pipeline进行持久化/保存到数据库,scrapy-redis提供了一个pipeline组件,可以帮我们把item存到redis中
     
#1、将item持久化到redis时,指定key和序列化函数 
REDIS_ITEMS_KEY = %(spider)s:items
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = json.dumps
 
#2、使用列表保存item数据

从Redis中获取起始URL

scrapy程序爬取目标站点,一旦爬取完毕后就结束了,如果目标站点更新内容了,我们想重新爬取,那么只能再重新启动scrapy,非常麻烦
scrapy-redis提供了一种供,让scrapy从redis中获取起始url,如果没有scrapy则过一段时间再来取而不会关闭
这样我们就只需要写一个简单的脚本程序,定期往redis队列里放入一个起始url。

#具体配置如下

#1、编写爬虫时,起始URL从redis的Key中获取
REDIS_START_URLS_KEY = %(name)s:start_urls
    
#2、获取起始URL时,去集合中获取还是去列表中获取?True,集合;False,列表
REDIS_START_URLS_AS_SET = False    # 获取起始URL时,如果为True,则使用self.server.spop;如果为False,则使用self.server.lpop

 

分布式爬虫

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原文地址:https://www.cnblogs.com/HomeG/p/10519625.html

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