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编程问答

爬虫教程（ 4 ） --- 分布式爬虫 scrapy-redis、集群

發布時間：2024/7/23 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了爬虫教程（ 4 ） --- 分布式爬虫 scrapy-redis、集群小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1、分布式爬蟲?scrapy - redis

scrapy 分布式爬蟲

文檔：http://doc.scrapy.org/en/master/topics/practices.html#distributed-crawls

Scrapy 并沒有提供內置的機制支持分布式(多服務器)爬取。不過還是有辦法進行分布式爬取，取決于您要怎么分布了。

如果您有很多spider，那分布負載最簡單的辦法就是啟動多個Scrapyd，并分配到不同機器上。

如果想要在多個機器上運行一個單獨的spider，那您可以將要爬取的 url 進行分塊，并發送給spider。例如:

首先，準備要爬取的 url 列表，并分配到不同的文件 url 里:

http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part1.list http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part2.list http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part3.list

接著在3個不同的 Scrapd 服務器中啟動 spider。spider 會接收一個(spider)參數 part ，該參數表示要爬取的分塊:

curl http://scrapy1.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=1 curl http://scrapy2.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=2 curl http://scrapy3.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=3

scrapy-redis 分布式爬蟲

scrapy-redis 巧妙的利用 redis 隊列實現 request queue 和 items queue，利用 redis 的 set 實現 request 的去重，將 scrapy 從單臺機器擴展多臺機器，實現較大規模的爬蟲集群

Scrapy-Redis 架構分析

scrapy 任務調度是基于文件系統，這樣只能在單機執行 crawl。

scrapy-redis 將待抓取 request 請求信息 和 數據 items 信息的存取放到 redis queue 里，使多臺服務器可以同時執行 crawl 和 items process，大大提升了數據爬取和處理的效率。

?scrapy-redis 是基于 redis 的 scrapy 組件，主要功能如下：

分布式爬蟲。多個爬蟲實例分享一個 redis request 隊列，非常適合大范圍多域名的爬蟲集群
分布式后處理。爬蟲抓取到的 items push 到一個 redis items 隊列，這就意味著可以開啟多個 items processes 來處理抓取到的數據，比如存儲到 Mongodb、Mysql
基于 scrapy 即插即用組件。Scheduler + Duplication Filter、Item Pipeline、?Base Spiders

scrapy 原生架構

分析 scrapy-redis 的架構之前先回顧一下 scrapy 的架構

調度器(Scheduler)：調度器維護 request 隊列，每次執行取出一個 request。
Spiders：Spider 是 Scrapy 用戶編寫用于分析 response，提取 item 以及跟進額外的 URL 的類。每個 spider 負責處理一個特定 (或一些) 網站。
Item Pipeline：Item Pipeline 負責處理被 spider 提取出來的 item。典型的處理有清理、驗證數據及持久化(例如存取到數據庫中)。

如上圖所示，scrapy-redis 在 scrapy 的架構上增加了 redis，基于 redis 的特性拓展了如下組件：

調度器(Scheduler)? scrapy-redis 調度器通過 redis 的 set 不重復的特性，巧妙的實現了Duplication Filter去重（DupeFilter set存放爬取過的request）。Spider 新生成的 request，將 request 的指紋到 redis 的 DupeFilter set 檢查是否重復，并將不重復的request push寫入redis的request隊列。調度器每次從 redis 的 request 隊列里根據優先級 pop 出一個 request, 將此 request 發給 spider 處理。
Item Pipeline 將 Spider 爬取到的 Item 給 scrapy-redis 的 Item Pipeline，將爬取到的 Item 存入 redis 的 items 隊列。可以很方便的從 items 隊列中提取 item，從而實現 items processes 集群

總結

scrapy-redis 巧妙的利用 redis 實現 request queue 和 items queue，利用 redis 的 set 實現 request 的去重，將 scrapy 從單臺機器擴展多臺機器，實現較大規模的爬蟲集群

scrapy-redis 安裝

文檔:?https://scrapy-redis.readthedocs.org.

安裝 scrapy-redis：pip install scrapy-redis

scrapy-redis 源碼截圖：

可以看到 scrapy-redis 的 spiders.py 模塊，導入了 scrapy.spiders 的 Spider、CrawlSpider，然后重新寫了兩個類 RedisSpiders、RedisCrawlSpider，分別繼承?Spider、CrawlSpider，所以如果要想從 redis 讀取任務，需要把自己寫的 spider 繼承?RedisSpiders、RedisCrawlSpider，而不是 scrapy 的?Spider、CrawlSpider。。。

scrapy-redis 使用項目案例（抓取校花網圖片?）

：http://www.521609.com/daxuexiaohua/

：https://www.51tietu.net/xiaohua/

（?scrapy_redis.spiders?下有兩個類 RedisSpider 和 RedisCrawlSpider，能夠使 spider 從 Redis 讀取 start_urls，然后執行爬取，若爬取過程中返回更多的 request url，那么它會繼續進行直至所有的 request 完成之后，再從 redis start_urls 中讀取下一個 url，循環這個過程）

創建 scrapy-redis 的工程目錄

方法 1：命令行執行：scrapy startproject MyScrapyRedis，然后自己寫的 spider 繼承?RedisSpider 或者 RedisCrawlSpider ，設置對應的?redis_key ，即隊列的在 redis 中的 key。注意：這個需要手動在 setting.py 里面配置設置。（?參考配置：https://github.com/rmax/scrapy-redis ）

?方法 2：使用 scrapy-redis 的 example 來修改。先從 github (?https://github.com/rmax/scrapy-redis ) 上拿到 scrapy-redis 的 example，然后將里面的 example-project 目錄移到指定的地址。

tree 查看項目目錄

?修改 settings.py （ 參考配置：https://github.com/rmax/scrapy-redis ）

下面列舉了修改后的配置文件中與 scrapy-redis 有關的部分，middleware、proxy 等內容在此就省略了。

# Scrapy settings for example project # # For simplicity, this file contains only the most important settings by # default. All the other settings are documented here: # # http://doc.scrapy.org/topics/settings.html #BOT_NAME = 'example'SPIDER_MODULES = ['example.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'example.spiders'# USER_AGENT = 'scrapy-redis (+https://github.com/rolando/scrapy-redis)'# Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = FalseDUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"# The class used to detect and filter duplicate requests. # The default (RFPDupeFilter) filters based on request fingerprint using # the scrapy.utils.request.request_fingerprint function. # In order to change the way duplicates are checked you could subclass RFPDupeFilter and # override its request_fingerprint method. This method should accept scrapy Request object # and return its fingerprint (a string).# By default, RFPDupeFilter only logs the first duplicate request. # Setting DUPEFILTER_DEBUG to True will make it log all duplicate requests. DUPEFILTER_DEBUG = True# 指定使用 scrapy-redis 的 Scheduler SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各個隊列，從而允許暫停和暫停后恢復 SCHEDULER_PERSIST = True# 指定排序爬取地址時使用的隊列，默認是按照優先級排序 SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue" # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue" # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"# 只在使用 SpiderQueue 或者 SpiderStack 是有效的參數,，指定爬蟲關閉的最大空閑時間 SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10ITEM_PIPELINES = {'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,'example.pipelines.MyRedisPipeline': 400,# 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400, }LOG_LEVEL = 'DEBUG'# Introduce an artifical delay to make use of parallelism. to speed up the # crawl. # DOWNLOAD_DELAY = 1# 指定redis的連接參數 # REDIS_PASS是我自己加上的redis連接密碼，需要簡單修改scrapy-redis的源代碼以支持使用密碼連接redis REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = 6379 # Custom redis client parameters (i.e.: socket timeout, etc.) REDIS_PARAMS = {} # REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'# Override the default request headers: 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', }

查看 pipeline.py。注意：RedisPipeline 往 redis 寫 item 數據時進行了序列化（可以查看?RedisPipeline 的?_process_item 方法即刻看到進行了序列化），為了看到原始數據的 item，這里自定義了一個?MyRedisPipeline，繼承自?RedisPipeline，重寫?_process_item 方法，不進行序列化，直接把數據寫到 redis 里。

# Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/topics/item-pipeline.htmlimport json from datetime import datetime from scrapy_redis.pipelines import RedisPipelineclass ExamplePipeline(object):def process_item(self, item, spider):item["crawled"] = str(datetime.now().replace(microsecond=0))item["spider"] = spider.namereturn itemclass MyRedisPipeline(RedisPipeline):def _process_item(self, item, spider):key = self.item_key(item, spider)# data = self.serialize(item)self.server.rpush(key, json.dumps(item, ensure_ascii=False))return item

也可以不用重寫，通過在 setting.py 里面配置?REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps' 即可使用 json 序列化（ # scrapy-redis 默認使用 ScrapyJSONEncoder 進行項目序列化 #You can use any importable path to a callable object. #REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'，通過查看 scrapy-redis 的 pipelines.py?）

參考：https://www.cnblogs.com/Alexephor/p/11446167.html

修改 items.py，增加我們最后要保存的 Profile 項

class Profile(Item):# 提取頭像地址header_url = Field()# 提取相冊圖片地址pic_urls = Field()username = Field()# 提取內心獨白monologue = Field()age = Field()# youyuansource = Field()source_url = Field()crawled = Field()spider = Field()

RedisSpider 示例

以 example 下 mycrawler_redis.py 舉例

運行：scrapy runspider example/spiders/myspider_redis.py

push urls to redis：redis-cli lpush myspider:start_urls http://baidu.com

RedisCrawlSpider 示例

首先添加任務，push urls to redis：（ add_task.py ）：

示例代碼

import json from scrapy.utils.project import get_project_settings from scrapy_redis.connection import get_redis_from_settings from scrapy_redis import connection from scrapy_redis.queue import PriorityQueue# def _encode_request(self, request): # """Encode a request object""" # obj = request_to_dict(request, self.spider) # return self.serializer.dumps(obj) # # # def _decode_request(self, encoded_request): # """Decode an request previously encoded""" # obj = self.serializer.loads(encoded_request) # return request_from_dict(obj, self.spider)def add_task_to_redis():redis_key = 'start_urls:yy_spider_request'url_string = 'http://www.youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p1/'# 方法 1server = get_redis_from_settings(get_project_settings())server.lpush(redis_key, url_string)# server.zadd(redis_key, url_string, 1000)# 方法 2# server = connection.from_settings(get_project_settings())# server.execute_command('ZADD', redis_key, 1000, url_string)if __name__ == '__main__':# temp = 'test json string'# print(json.dumps(temp))add_task_to_redis()pass

添加完任務，可以看到 redis 里面的?start_urls:yy_spider_request 已經有添加的任務

添加任務到 Redis 有序集合(sorted set)

思考：

現在添加的任務是到 redis 的 list 里面，怎么添加任務到 redis 的有序集合中？？？
怎么實現隊列中添加的任務是 json 格式的字符串？？？
使用布隆去重代替 scrapy_redis (分布式爬蟲)自帶的 dupefilter ？？？

防禁封策略 --- 分布式實戰

以 丁香園用藥助手（?http://drugs.dxy.cn/ ）?項目為例。架構示意圖如下：

首先通過藥理分類采集一遍，按照drug_id排序，發現：

我們要完成?http://drugs.dxy.cn/drug/[50000-150000].htm

正常采集：

異常數據情況包括如下：

藥品不存在

當采集頻率過快，彈出驗證碼

當天采集累計操作次數過多，彈出禁止

這個時候就需要用到代理

項目流程

1. 創建項目

scrapy startproject drugs_dxy# 創建 spider cd drugs_dxy/ scrapy genspider -t basic Drugs dxy.cn

2. items.py 下添加類 DrugsItem

class DrugsItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:#藥品不存在標記exists = scrapy.Field()#藥品iddrugtId = scrapy.Field()#數據data = scrapy.Field()#標記驗證碼狀態msg = scrapy.Field()pass

3. 編輯 spider 下 DrugsSpider 類

# -*- coding: utf-8 -*-# from drugs_dxy.items import DrugsItem import re import scrapy from scrapy.spiders import Spiderclass DrugsSpider(Spider):name = "Drugs"allowed_domains = ["dxy.cn"]size = 60def __init__(self):super(DrugsSpider, self).__init__()self.temp = Nonedef start_requests(self):for i in range(50000, 50000 + self.size, 1):url = f'http://drugs.dxy.cn/drug/{i}.htm'yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)def parse(self, response, **kwargs):self.temp = None# drug_Item = DrugsItem()drug_item = dict()drug_item["drugId"] = int(re.search(r'(\d+)', response.url).group(1))if drug_item["drugId"] >= 150000:returnurl = f'http://drugs.dxy.cn/drug/{drug_item["drugId"] + self.size}.htm'yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)if '藥品不存在' in response.body:drug_item['exists'] = Falseyield drug_itemreturnif '請填寫驗證碼繼續正常訪問' in response.body:drug_item["msg"] = '請填寫驗證碼繼續正常訪問'returndrug_item["data"] = {}details = response.xpath("//dt")for detail in details:detail_name = detail.xpath('./span/text()').extract()[0].split(':')[0]if detail_name == u'藥品名稱':drug_item['data'][u'藥品名稱'] = {}try:detail_str = detail.xpath("./following-sibling::*[1]")detail_value = detail_str.xpath('string(.)').extract()[0]detail_value = detail_value.replace('\r', '').replace('\t', '').strip()for item in detail_value.split('\n'):item = item.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()name = item.split(u'：')[0]value = item.split(u'：')[1]drug_item['data'][u'藥品名稱'][name] = valueexcept BaseException as ex:passelse:detail_str = detail.xpath("./following-sibling::*[1]")detail_value = detail_str.xpath('string(.)').extract()[0]detail_value = detail_value.replace('\r', '').replace('\t', '').strip()# print detail_str,detail_valuedrug_item['data'][detail_name] = detail_valueyield drug_itemif __name__ == '__main__':from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl Drugs'.split())pass

4. Scrapy代理設置

4.1 在 settings.py 文件里

1）啟用 scrapy_redis 組件

# Enables scheduling storing requests queue in redis. SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis. DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"# Configure item pipelines # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300 }# Specify the host and port to use when connecting to Redis (optional). REDIS_HOST = '101.200.170.171' REDIS_PORT = 6379# Custom redis client parameters (i.e.: socket timeout, etc.) REDIS_PARAMS = {} #REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001' REDIS_PARAMS['password'] = 'redis_password'

2) 啟用 DownLoader 中間件；httpproxy

# Enable or disable downloader middlewares # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {'drugs_dxy.middlewares.ProxyMiddleware': 400,'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': None, }

3) 設置禁止跳轉（code=301、302），超時時間90s

DOWNLOAD_TIMEOUT = 90 REDIRECT_ENABLED = False

4.2 在 drugs_dxy 目錄下創建 middlewares.py 并編輯 (settings.py 同級目錄)

# -*- coding: utf-8 -*- import random import base64 import Queue import redisclass ProxyMiddleware(object):def __init__(self, settings):self.queue = 'Proxy:queue'# 初始化代理列表self.r = redis.Redis(host=settings.get('REDIS_HOST'),port=settings.get('REDIS_PORT'),db=1,password=settings.get('REDIS_PARAMS')['password'])@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(crawler.settings)def process_request(self, request, spider):proxy={}source, data = self.r.blpop(self.queue)proxy['ip_port']=dataproxy['user_pass']=Noneif proxy['user_pass'] is not None:#request.meta['proxy'] = "http://YOUR_PROXY_IP:PORT"request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']#proxy_user_pass = "USERNAME:PASSWORD"encoded_user_pass = base64.encodestring(proxy['user_pass'])request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + encoded_user_passprint "********ProxyMiddleware have pass*****" + proxy['ip_port']else:#ProxyMiddleware no passprint request.url, proxy['ip_port']request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']def process_response(self, request, response, spider):"""檢查response.status, 根據status是否在允許的狀態碼中決定是否切換到下一個proxy, 或者禁用proxy"""print("-------%s %s %s------" % (request.meta["proxy"], response.status, request.url))# status不是正常的200而且不在spider聲明的正常爬取過程中可能出現的# status列表中, 則認為代理無效, 切換代理if response.status == 200:print 'rpush',request.meta["proxy"]self.r.rpush(self.queue, request.meta["proxy"].replace('http://','')) return responsedef process_exception(self, request, exception, spider):"""處理由于使用代理導致的連接異常"""proxy={}source, data = self.r.blpop(self.queue)proxy['ip_port']=dataproxy['user_pass']=Nonerequest.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']new_request = request.copy()new_request.dont_filter = Truereturn new_request

redis-scrapy

settings.py 千萬不能添加：LOG_STDOUT=True

2、scrapy-redis-cluster （集群版_1?）

scrapy_redis_cluster （?已經不在維護 ）：https://github.com/thsheep/scrapy_redis_cluster
scrapy-redis-cluster ：https://pypi.org/project/scrapy-redis-cluster

scrapy-redis-cluster 已經不在維護！！！！！

scrapyd-redis 的集群版

此包Python名稱：scrapy-redis-cluster
目前版本：?scrapy-redis-cluster 0.4
最后維護時間：Jul 5, 2018
摘要：scrapyd-redis的集群版
安裝命令：pip install scrapy-redis-cluster
其它：scrapy-redis-cluster?這個Python第三方庫的作者沒有提供更多的項目描述信息了，2019-11-10 23:44:14。

scrapy-redis 使用 redis 集群進行分布式爬取

正常情況單機的redis可以滿足scrapy-redis進行分布式爬取，可是如果單機的redis的內存過小，很容易導致系統內存不夠，讀取數據緩慢，如果使用docker運行redis，更加可能導致redis的容器的進程被殺掉。（筆者就曾經經常遇到這種情況，機器內存才8GB，上面跑了N個docker容器，一旦內存吃緊，某個容器就被kill掉，導致爬蟲經常出問題）。
?
使用redis集群可以增加redis集體內存，防止出現上面的情況。
?
scrapy redis-cluster 很簡單，只需要按照以下步驟：

1. 安裝庫：pip install scrapy-redis-cluster

2. 修改 settings 文件

# Redis集群地址 REDIS_MASTER_NODES = [{"host": "192.168.10.233", "port": "30001"},{"host": "192.168.10.234", "port": "30002"},{"host": "192.168.10.235", "port": "30003"}, ]# 使用的哈希函數數，默認為6 BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6# Bloomfilter使用的Redis內存位，30表示2 ^ 30 = 128MB，默認為22 (1MB 可去重130W URL) BLOOMFILTER_BIT = 22# 不清空redis隊列 SCHEDULER_PERSIST = True # 調度隊列 SCHEDULER = "scrapy_redis_cluster.scheduler.Scheduler" # 去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_cluster.dupefilter.RFPDupeFilter" # queue SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_cluster.queue.PriorityQueue'

3、scrapy-redis-sentinel（集群版_2?）

scrapy-redis-sentinel ：https://github.com/crawlaio/scrapy-redis-sentinel

pypi 地址：https://pypi.org/project/scrapy-redis-sentinel/

基于原項目 scrpy-redis：https://github.com/rmax/scrapy-redis

進行修改，修改內容如下：

添加了?Redis?哨兵連接支持

添加了?Redis?集群連接支持

添加了?Bloomfilter?去重

安裝第三方庫：pip install scrapy-redis-sentinel

原版本 scrpy-redis 的所有配置都支持。優先級：哨兵模式 > 集群模式 > 單機模式

配置示例

# ----------------------------------------Bloomfilter 配置------------------------------------- # 使用的哈希函數數，默認為 6 BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6# Bloomfilter 使用的 Redis 內存位，30 表示 2 ^ 30 = 128MB，默認為 30 (2 ^ 22 = 1MB 可去重 130W URL) BLOOMFILTER_BIT = 30# 是否開啟去重調試模式默認為 False 關閉 DUPEFILTER_DEBUG = False# ----------------------------------------Redis 單機模式------------------------------------- # Redis 單機地址 REDIS_HOST = "172.25.2.25" REDIS_PORT = 6379# REDIS 單機模式配置參數 REDIS_PARAMS = {"password": "password","db": 0 }# ----------------------------------------Redis 哨兵模式-------------------------------------# Redis 哨兵地址 REDIS_SENTINELS = [('172.25.2.25', 26379),('172.25.2.26', 26379),('172.25.2.27', 26379) ]# REDIS_SENTINEL_PARAMS 哨兵模式配置參數。 REDIS_SENTINEL_PARAMS= {"service_name":"mymaster","password": "password","db": 0 }# ----------------------------------------Redis 集群模式-------------------------------------# Redis 集群地址 REDIS_STARTUP_NODES = [{"host": "172.25.2.25", "port": "6379"},{"host": "172.25.2.26", "port": "6379"},{"host": "172.25.2.27", "port": "6379"}, ]# REDIS_CLUSTER_PARAMS 集群模式配置參數 REDIS_CLUSTER_PARAMS= {"password": "password" }# ----------------------------------------Scrapy 其他參數-------------------------------------# 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各個隊列，從而允許暫停和暫停后恢復，也就是不清理 redis queues SCHEDULER_PERSIST = True # 調度隊列 SCHEDULER = "scrapy_redis_sentinel.scheduler.Scheduler" # 去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_sentinel.dupefilter.RFPDupeFilter" # 指定排序爬取地址時使用的隊列 # 默認的按優先級排序( Scrapy 默認)，由 sorted set 實現的一種非 FIFO、LIFO 方式。 # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderPriorityQueue' # 可選的按先進先出排序（FIFO） # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack' # 可選的按后進先出排序（LIFO） # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'

注：當使用集群時單機不生效

spiders 使用

原版本 scrpy-redis 使用方式

from scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass Spider(RedisSpider):...

修改 RedisSpider 引入方式后，scrapy-redis-sentinel 的使用方式

from scrapy_redis_sentinel.spiders import RedisSpiderclass Spider(RedisSpider):...

使用示例：

修改 setting.py文件

ITEM_PIPELINES = {?'scrapy_redis_sentinel.pipelines.RedisPipeline': 543, }# Bloomfilter 配置 # 使用的哈希函數數，默認為 6 BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6# Bloomfilter 使用的 Redis 內存位，30 表示 2 ^ 30 = 128MB，默認為 30 ? (2 ^ 22 = 1MB 可去重 130W URL) BLOOMFILTER_BIT = 30# 是否開啟去重調試模式默認為 False 關閉 DUPEFILTER_DEBUG = False# Redis 集群地址 REDIS_MASTER_NODES = [{"host": "192.168.56.30", "port": "9000"},{"host": "192.168.56.31", "port": "9000"},{"host": "192.168.56.32", "port": "9000"}, ]# REDIS_CLUSTER_PARAMS 集群模式配置參數 REDIS_CLUSTER_PARAMS= {# "password": "password" }# scrapy其他參數 # 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各個隊列，從而允許暫停和暫停后恢復，也就是不清理 redis queues SCHEDULER_PERSIST = True # 調度隊列 SCHEDULER = "scrapy_redis_sentinel.scheduler.Scheduler" # 去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_sentinel.dupefilter.RFPDupeFilter"# 指定排序爬取地址時使用的隊列 # 默認的按優先級排序( Scrapy 默認)，由 sorted set 實現的一種非 FIFO、LIFO 方式。 SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderPriorityQueue' # 可選的按先進先出排序（FIFO） # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack' # 可選的按后進先出排序（LIFO） # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'

修改 spider

from scrapy_redis_sentinel.spiders import RedisSpiderclass scrapy_spider(RedisSpider):......

Redis 集群（?Redis5.0.7集群搭建：https://blog.csdn.net/pcengineercn/article/details/104502061 ）

經過調試，修復了一個bug（使用默認爬取隊列時會報錯），需要將源碼中的 PriorityQueue（位于 Python 安裝目錄 /lib/python3.6/site-packages/scrapy_redis_sentinel/queue.py）替換為如下

class PriorityQueue(Base):"""Per-spider priority queue abstraction using redis' sorted set"""def __len__(self):"""Return the length of the queue"""return self.server.zcard(self.key)def push(self, request):"""Push a request"""data = self._encode_request(request)score = -request.priority# We don't use zadd method as the order of arguments change depending on# whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using# kwargs only accepts strings, not bytes.self.server.execute_command("ZADD", self.key, score, data)def pop(self, timeout=0):"""Pop a requesttimeout not support in this queue class"""if not isinstance(self.server, RedisCluster):# use atomic range/remove using multi/execpipe = self.server.pipeline()pipe.multi()pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0)results, count = pipe.execute()if results:return self._decode_request(results[0])# 使用集群的時候不能使用 multi/exec 來完成一個事務操作；使用lua腳本來實現類似功能pop_lua_script = """local result = redis.call('zrange', KEYS[1], 0, 0)local element = result[1]if element thenredis.call('zremrangebyrank', KEYS[1], 0, 0)return elementelsereturn nilend"""script = self.server.register_script(pop_lua_script)results = script(keys=[self.key])if results:return self._decode_request(results)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的爬虫教程（ 4 ） --- 分布式爬虫 scrapy-redis、集群的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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