Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法

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平时爬虫一般都使用Scrapy框架,通常都是在一台机器上跑,爬取速度也不能达到预期效果,数据量小,而且很容易就会被封禁IP或者账号,这时候可以使用代理IP或者登录方式爬,然而代理IP很多时候都很鸡肋,除非使用付费版IP,但是和真实IP差别很大。这时候便有了Scrapy-redis分布式爬虫框架,它基于Scrapy改造,把Scrapy的调度器(scheduler)换成了Scrapy-redis的调度器,可以轻松达到目的,利用多台服务器来爬取数据,而且还可以自动去重,效率高。爬取的数据默认保存在redis缓存中,速度很快。

Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法

Scrapy工作原理:

Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法

Scrapy-redis工作原理:

Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法

中间的就是调度器

豆瓣电影简易分布式爬虫

我这里直接使用start_urls的方式,数据存入到MySQL中

class DoubanSpider(RedisSpider):
    name = 'douban'
    redis_key = 'douban:start_urls'
    allowed_domains = ['douban.com']
    def start_requests(self):
        urls = get_urls()
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    def parse(self, response):
        # item_loader = MovieItemLoader(item=MovieItem, response=response)
        #
        # item_loader.add_xpath('title', '')
        item = MovieItem()
        print(response.url)
        item['movieId'] = int(response.url.split('subject/')[1].replace('/', ''))
        item['title'] = response.xpath('//h2/span/text()').extract()[0]
        item['year'] = response.xpath('//h2/span/text()').extract()[1].split('(')[1].split(')')[0] or '2019'
        item['url'] = response.url
        item['cover'] = response.xpath('//a[@class="nbgnbg"]/img/@src').extract()[0]
        try:
            item['director'] = response.xpath('//a[@rel="v:directedBy"]/text()').extract()[0] or '无'
        except Exception:
            item['director'] = '暂无'
        item['major'] = '/'.join(response.xpath('//a[@rel="v:starring"]/text()').extract())
        item['category'] = ','.join(response.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract())
        item['time'] = ','.join(response.xpath('//span[@property="v:initialReleaseDate"]/text()').extract())
        try:
            item['duration'] = response.xpath('//span[@property="v:runtime"]/text()').extract()[0]
        except Exception:
            item['duration'] = '暂无'
        item['score'] = response.xpath('//strong[@property="v:average"]/text()').extract()[0]
        item['comment_nums'] = response.xpath('//span[@property="v:votes"]/text()').extract()[0] or 0
        item['desc'] = response.xpath('//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0].strip()
        actor_list = response.xpath('//ul[@class="celebrities-list from-subject __oneline"]/li/a/@title').extract()
        actor_img_list = response.xpath('//ul[@class="celebrities-list from-subject __oneline"]/li/a/div/@style').
        extract()
        actor_img_list = [i.split('url(')[1].replace(')', '') for i in actor_img_list]
        item['actor_name_list'] = '----'.join(actor_list)
        item['actor_img_list'] = '----'.join(actor_img_list)
        yield item

settings.py文件

BOT_NAME = 'MovieSpider'
SPIDER_MODULES = ['MovieSpider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'MovieSpider.spiders'
# REDIS_HOST = '127.0.0.1'
# REDIS_PORT = 6379
REDIS_URL = 'redis://username:password@xxx.xxx.xxx.xxx:6379'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
    'MovieSpider.pipelines.MysqlPipeline': 200,
}

这里只是为了多台服务器一起爬取,没有手动在redis中推入起始的URL

此时将爬虫项目上传到其他服务器上,一起开始

效果如下:

Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法

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