阿里云Centos7.6上面部署基于redis的分布式爬虫scrapy-redis将任务队列push进redis-阿里云开发者社区

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阿里云Centos7.6上面部署基于redis的分布式爬虫scrapy-redis将任务队列push进redis

简介: Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来。

Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来。

而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。
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说白了,就是使用redis来维护一个url队列,然后scrapy爬虫都连接这一个redis获取url,且当爬虫在redis处拿走了一个url后,redis会将这个url从队列中清除,保证不会被2个爬虫拿到同一个url,即使可能2个爬虫同时请求拿到同一个url,在返回结果的时候redis还会再做一次去重处理,所以这样就能达到分布式效果,我们拿一台主机做redis 队列,然后在其他主机上运行爬虫.且scrapy-redis会一直保持与redis的连接,所以即使当redis 队列中没有了url,爬虫会定时刷新请求,一旦当队列中有新的url后,爬虫就立即开始继续爬

首先分别在主机和从机上安装需要的爬虫库
pip3 install requests scrapy scrapy-redis redis

在主机中安装redis

安装redis

yum install redis

启动服务
systemctl start redis

查看版本号
redis-cli --version

设置开机启动
systemctl enable redis.service

修改redis配置文件 vim /etc/redis.conf 将保护模式设为no,同时注释掉bind,为了可以远程访问,另外需要注意阿里云安全策略也需要暴露6379端口

改完配置后,别忘了重启服务才能生效
systemctl restart redis
然后分别新建爬虫项目
scrapy startproject myspider
在项目的spiders目录下新建test.py

导包

import scrapy
import os
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

定义抓取类

class Test(scrapy.Spider):

class Test(RedisSpider):

#定义爬虫名称,和命令行运行时的名称吻合
name = "test"

#定义redis的key
redis_key = 'test:start_urls'

#定义头部信息
haders = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/73.0.3683.86 Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'
}

def parse(self, response):
    print(response.url)
    pass

然后修改配置文件settings.py,增加下面的配置,其中redis地址就是在主机中配置好的redis地址:
BOT_NAME = 'myspider'

SPIDER_MODULES = ['myspider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myspider.spiders'

设置中文编码

FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

scrapy-redis 主机地址

REDIS_URL = 'redis://root@39.106.228.179:6379'

队列调度

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

不清除缓存

SCHEDULER_PERSIST = True

通过redis去重

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

不遵循robots

ROBOTSTXT_OBEY = False

最后,可以在两台主机上分别启动scrapy服务
此时,服务已经起来了,只不过redis队列中没有任务,在等待状态
进入主机的redis
redis-cli
将任务队列push进redis
lpush test:start_urls http://baidu.com
lpush test:start_urls http://chouti.com
可以看到,两台服务器的爬虫服务分别领取了队列中的任务进行抓取,同时利用redis的特性,url不会重复抓取
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爬取任务结束之后,可以通过flushdb命令来清除地址指纹,这样就可以再次抓取历史地址了。

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