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# 4.1. scrapy_redis实现增量式爬虫

# 目标

  • 了解scarpy_redis的概念和功能
  • 了解scrapy_redis的实现流程
  • 掌握scrapy_redis增量式爬虫的实现方法

# 1. scrapy_redis是什么

Scrapy_redis ： Redis-based components for Scrapy.

Github地址：https://github.com/rmax/scrapy-redis (opens new window)

在这个地址中存在三个demo，后续我们对scrapy_redis的学习会通过这三个demo展开

# 2. 为什么要学习scrapy_redis

Scrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在：

  • 请求对象的持久化
  • 去重的持久化
  • 和实现分布式

# 3. scrapy_redis的原理分析

# 3.1 回顾scrapy的流程

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那么，在这个基础上，如果需要实现分布式，即多台服务器同时完成一个爬虫，需要怎么做呢？

# 3.2 scrapy_redis的流程

  • 在scrapy_redis中，所有的带抓取的对象和去重的指纹都存在所有的服务器公用的redis中
  • 所有的服务器公用一个redis中的request对象
  • 所有的request对象存入redis前，都会在同一个redis中进行判断，之前是否已经存入过
  • 在默认情况下所有的数据会保存在redis中

具体流程如下：

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# 4. 对于redis的复习

# 4.1 redis是什么

redis是一个开源的内存型数据库，支持多种数据类型和结构，比如列表、集合、有序集合等

# 4.2 redis服务端和客户端的启动

  • /etc/init.d/redis-server start 启动服务端
  • redis-cli -h  -p <端口号> 客户端启动

# 4.3 redis中的常见命令

  1. select 1 切换db
  2. keys * 查看所有的键
  3. tyep 键 查看键的类型
  4. flushdb 清空db
  5. flushall 清空数据库

# 4.4 redis命令的复习

redis的命令很多，这里我们简单复习后续会使用的命令

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# 5. scrapy_redis domz爬虫 分析

# 5.1 拷贝源码中的demo文件

1、clone github scrapy-redis源码文件 git clone https://github.com/rolando/scrapy-redis.git 2、研究项目自带的三个demo mv scrapy-redis/example-project ~/scrapyredis-project

# 5.2 观察dmoz文件

在domz爬虫文件中，实现方式就是之前的crawlspider类型的爬虫

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

class DmozSpider(CrawlSpider):
    """Follow categories and extract links."""
    name = 'dmoz'
    allowed_domains = ['dmoztools.net']
    start_urls = ['http://dmoztools.net/']

    # 定义数据提取规则，使用了css选择器
    rules = [
        Rule(LinkExtractor(
            restrict_css=('.top-cat', '.sub-cat', '.cat-item')
        ), callback='parse_directory', follow=True),
    ]

    def parse_directory(self, response):
        for div in response.css('.title-and-desc'):
            yield {
                'name': div.css('.site-title::text').extract_first(),
                'description': div.css('.site-descr::text').extract_first().strip(),
                'link': div.css('a::attr(href)').extract_first(),
            }
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但是在settings.py中多了一下几行,这几行表示scrapy_redis中重新实现的了去重的类，以及调度器，并且使用的RedisPipeline

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True

ITEM_PIPELINES = {
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}
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# 5.3 运行dmoz爬虫，观察现象

  1. 首先我们需要添加redis的地址，程序才能够使用redis

     REDIS_URL = "redis://127.0.0.1:6379"
 #或者使用下面的方式
 # REDIS_HOST = "127.0.0.1"
 # REDIS_PORT = 6379
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  2. 我们执行domz的爬虫，会发现redis中多了一下三个键：

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  3. 继续执行程序

    继续执行程序，会发现程序在前一次的基础之上继续往后执行，所以domz爬虫是一个基于url地址的增量式的爬虫

# 6. scrapy_redis的原理分析

我们从settings.py中的三个配置来进行分析 分别是：

  • RedisPipeline

  • RFPDupeFilter

  • Scheduler

# 6.1 Scrapy_redis之RedisPipeline

RedisPipeline中观察process_item，进行数据的保存，存入了redis中

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# 6.2 Scrapy_redis之RFPDupeFilter

RFPDupeFilter 实现了对request对象的加密

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# 6.3 Scrapy_redis之Scheduler

scrapy_redis调度器的实现了决定什么时候把request对象加入带抓取的队列，同时把请求过的request对象过滤掉

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由此可以总结出request对象入队的条件

  • request之前没有见过
  • request的dont_filter为True，即不过滤
  • start_urls中的url地址会入队，因为他们默认是不过滤

# 7. 动手

  • 需求：抓取京东图书的信息
  • 目标：抓取京东图书包含图书的名字、封面图片地址、图书url地址、作者、出版社、出版时间、价格、图书所属大分类、图书所属小的分类、分类的url地址
  • url：https://book.jd.com/booksort.html (opens new window)

思路分析：

  1. 确定数据抓取的入口

    数据都在dl下的dt和dd中，其中dt是大分类的标签，dd是小分类的标签

    对应的思路可以使选择所有的大分类后，选择他下一个兄弟节点即可

    xpath中下一个兄弟节点的语法是following-sibling::*[1]

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  1. 确定列表页的url地址和程序终止的条件

    有下一页

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没有下一页

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  1. 确定数据的位置

    数据大部分都在url地址的响应中，但是价格不在

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通过search all file的方法，找到价格的地址，

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对url地址进行删除无用的参数和url解码之后，获取到价格的url为

https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_11635586613

其中skuId为商品的id，能够在网页中获取

  1. 使用scrapy的思路完成爬虫，在settings中添加上scrapy_redis的配置

# 总结

  • 本小结重点
    • 知道什么是scrapy_redis
    • 掌握scarpy_redis实现分布式的原理
    • 掌握scrapy_进行url地址加密的方法
    • 掌握request对象入队的条件
    • 能够通过scrapy_redis完成基于url地址的增量式爬虫
上次更新: 2020/10/15 下午8:49:48

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