17. Scrapy分布式实战

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2023-12-01

Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。
scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。

17.1 准备

既然这么好能实现分布式爬取，那都需要准备什么呢？
需要准备的东西比较多，都有：
- scrapy
- scrapy-redis
- redis
- mysql
- python的mysqldb模块
- python的redis模块
为什么要有mysql呢？是因为我们打算把收集来的数据存放到mysql中

安装：

$ pip install scrapy-redis    
$ pip install redis

Scrapy-Redis的官方网址：https://github.com/rmax/scrapy-redis

17.2 Scrapy-redis各个组件介绍

① connection.py

负责根据setting中配置实例化redis连接。被dupefilter和scheduler调用，总之涉及到redis存取的都要使用到这个模块。

② dupefilter.py

负责执行requst的去重，实现的很有技巧性，使用redis的set数据结构。
但是注意scheduler并不使用其中用于在这个模块中实现的dupefilter键做request的调度，而是使用queue.py模块中实现的queue。
当request不重复时，将其存入到queue中，调度时将其弹出。

③ queue.py

其作用如II所述，但是这里实现了三种方式的queue：
FIFO的SpiderQueue，SpiderPriorityQueue，以及LIFI的SpiderStack。默认使用的是第二中，这也就是出现之前文章中所分析情况的原因（链接）。

④ pipelines.py

这是是用来实现分布式处理的作用。它将Item存储在redis中以实现分布式处理。
另外可以发现，同样是编写pipelines，在这里的编码实现不同于文章（链接：）中所分析的情况，由于在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。

⑤ scheduler.py

此扩展是对scrapy中自带的scheduler的替代（在settings的SCHEDULER变量中指出），正是利用此扩展实现crawler的分布式调度。其利用的数据结构来自于queue中实现的数据结构。
scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。

⑥ spider.py

设计的这个spider从redis中读取要爬的url,然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。之后继续从redis中读取url，循环这个过程。

17.3 具体使用(对Scrapy改造)：

1.首先在settings.py中配置redis（在scrapy-redis 自带的例子中已经配置好）

   # 指定使用scrapy-redis的去重
   DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilters.RFPDupeFilter'

   # 指定使用scrapy-redis的调度器
   SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

   # 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
   SCHEDULER_PERSIST = True

   # 指定排序爬取地址时使用的队列，
   # 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
   SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

   REDIS_URL = None # 一般情况可以省去
   REDIS_HOST = '127.0.0.1' # 也可以根据情况改成 localhost
   REDIS_PORT = 6379

2.item.py的改造

from scrapy.item import Item, Field
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst, Join

class ExampleItem(Item):
    name = Field()
    description = Field()
    link = Field()
    crawled = Field()
    spider = Field()
    url = Field()

class ExampleLoader(ItemLoader):
    default_item_class = ExampleItem
    default_input_processor = MapCompose(lambda s: s.strip())
    default_output_processor = TakeFirst()
    description_out = Join()

3.spider的改造。star_turls变成了redis_key从redis中获得request，继承的scrapy.spider变成RedisSpider。

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    """Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
    name = 'myspider_redis'
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # Dynamically define the allowed domains list.
        domain = kwargs.pop('domain', '')
        self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):
        return {
            'name': response.css('title::text').extract_first(),
            'url': response.url,
        }

启动爬虫：

$ scrapy runspider my.py

可以输入多个来观察多进程的效果。。打开了爬虫之后你会发现爬虫处于等待爬取的状态，是因为list此时为空。所以需要在redis控制台中添加启动地址,这样就可以愉快的看到所有的爬虫都动起来啦。

lpush mycrawler:start_urls http://www.***.com

更多关于配置Scrapy框架中配置：settings.py

# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilters.RFPDupeFilter'

# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'
# 可选的 按先进先出排序（FIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderQueue'
# 可选的 按后进先出排序（LIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderStack'

# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True

# 只在使用SpiderQueue或者SpiderStack是有效的参数，指定爬虫关闭的最大间隔时间
# SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10

# 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item
# 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码
ITEM_PIPELINES = {
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}

# 指定redis数据库的连接参数
# REDIS_PASS是我自己加上的redis连接密码（默认不做）
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
#REDIS_PASS = 'redisP@ssw0rd'

# LOG等级
LOG_LEVEL = 'DEBUG'

#默认情况下,RFPDupeFilter只记录第一个重复请求。将DUPEFILTER_DEBUG设置为True会记录所有重复的请求。
DUPEFILTER_DEBUG =True

# 覆盖默认请求头，可以自己编写Downloader Middlewares设置代理和UserAgent
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'
}

17.4 实战案例：

案例：实现主从分布式爬虫，爬取5i5j的楼盘信息
URL地址：https://fang.5i5j.com/bj/loupan/
准备工作：
- 开启redis数据库服务
- 将第二节Scrapy框架的使用中的案例demo复制过来两份：master(主)、slave(从)

① 编写slave(从)项目代码：

查看items.py 保持不变：

import scrapy

class FangItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()
    clicks = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

编辑爬虫文件：fang.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from demo.items import FangItem
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class FangSpider(RedisSpider):
    name = 'fang'
    #allowed_domains = ['fang.5i5j.com']
    #start_urls = ['https://fang.5i5j.com/bj/loupan/']
    redis_key = 'fangspider:start_urls'

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # Dynamically define the allowed domains list.
        domain = kwargs.pop('domain', '')
        self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
        super(FangSpider, self).__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):
        #print(response.status)
        hlist = response.css("div.houseList_list")
        for vo in hlist:
            item = FangItem()
            item['title'] = vo.css("h3.fontS20 a::text").extract_first()
            item['address'] = vo.css("span.addressName::text").extract_first()
            item['time'] = vo.re("<span>(.*?)开盘</span>")[0]
            item['clicks'] = vo.re("<span><i>([0-9]+)</i>浏览</span>")[0]
            item['price'] = vo.css("i.fontS24::text").extract_first()
            print(item)
            yield item
        #pass

查看pipelines.py保持不变

class DemoPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        print("="*70)
        return item

编辑配置文件：settings.py配置文件：

...

ITEM_PIPELINES = {
    #'demo.pipelines.DemoPipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

...

# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True

# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

# REDIS_URL = 'redis://localhost:6379' # 一般情况可以省去
REDIS_HOST = 'localhost' # 也可以根据情况改成 localhost
REDIS_PORT = 6379

测试：爬取具体房屋信息

# 进入爬虫文件目录找到爬虫文件：
$ scrapy runspider fang.py

另启一个终端，并连接redis数据库

$ redis_cli -p 6379

6379 >lpush fangspider:start_urls https://fang.5i5j.com/bj/loupan/

② 编写master(主)项目代码：

编辑items.py 储存url地址：

import scrapy

class MasterItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    url = scrapy.Field()  
    #pass

编辑爬虫文件：fang.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.spider import CrawlSpider,Rule  
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor  
from demo.items import MasterItem  

class FangSpider(CrawlSpider):  

    name = 'master'  
    allowed_domains = ['fang.5i5j.com']
    start_urls = ['https://fang.5i5j.com/bj/loupan/'] 
    item = MasterItem()  

    #Rule是在定义抽取链接的规则
    rules = (  
        Rule(LinkExtractor(allow=('https://fang.5i5j.com/bj/loupan/n[0-9]+/',)), callback='parse_item',  
             follow=True),  
    )  

    def parse_item(self,response):  
        item = self.item  
        item['url'] = response.url  
        return item

编辑pipelines.py负责存储爬取的url地址到redis中：

import redis,re

class MasterPipeline(object):  
    def __init__(self,host,port):
        #连接redis数据库
        self.r = redis.Redis(host=host, port=port, decode_responses=True)
        #self.redis_url = 'redis://password:@localhost:6379/'  
        #self.r = redis.Redis.from_url(self.redis_url,decode_responses=True)  

    @classmethod
    def from_crawler(cls,crawler):
        '''注入实例化对象（传入参数）'''
        return cls(
            host = crawler.settings.get("REDIS_HOST"),
            port = crawler.settings.get("REDIS_PORT"),
        )

    def process_item(self, item, spider):  
        #使用正则判断url地址是否有效，并写入redis。
        if re.search('/bj/loupan/',item['url']):
            self.r.lpush('fangspider:start_urls', item['url'])
        else:
            self.r.lpush('fangspider:no_urls', item['url'])

编辑配置文件：settings.py配置文件:

ITEM_PIPELINES = {
    'demo.pipelines.MasterPipeline': 300,
    #'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

...         

# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True

# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

# REDIS_URL = 'redis:password//127.0.0.1:6379' # 一般情况可以省去
REDIS_HOST = '127.0.0.1' # 也可以根据情况改成 localhost
REDIS_PORT = 6379

测试：爬取更多的url地址：

# 进入爬虫文件目录找到爬虫文件：
$ scrapy runspider fang.py

17.5 处理的Redis里的数据：

网站的数据爬回来了，但是放在Redis里没有处理。之前我们配置文件里面没有定制自己的ITEM_PIPELINES，而是使用了RedisPipeline，所以现在这些数据都被保存在redis的demo:items键中，所以我们需要另外做处理。
在scrapy-youyuan目录下可以看到一个process_items.py文件，这个文件就是scrapy-redis的example提供的从redis读取item进行处理的模版。
假设我们要把demo:items中保存的数据读出来写进MongoDB或者MySQL，那么我们可以自己写一个process_demo_profile.py文件，然后保持后台运行就可以不停地将爬回来的数据入库了。

存入的MongoDB

启动的MongoDB数据库：sudo mongod
执行下面程序：python process_demo_mongodb.py

# process_demo_mongodb.py

import json
import redis
import pymongo

def main():

    # 指定Redis数据库信息
    rediscli = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
    # 指定MongoDB数据库信息
    mongocli = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

    # 创建数据库名
    db = mongocli['demodb']
    # 创建空间
    sheet = db['fang']

    while True:
        # FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值
        source, data = rediscli.blpop(["demo:items"])

        item = json.loads(data)
        sheet.insert(item)

        try:
            print u"Processing: %(name)s <%(link)s>" % item
        except KeyError:
            print u"Error procesing: %r" % item

if __name__ == '__main__':
    main()