Python爬虫scrapy-redis分布式实例（一）

时间：2023-03-09 23:01:59
Python爬虫scrapy-redis分布式实例（一）

目标任务：将之前新浪网的Scrapy爬虫项目，修改为基于RedisSpider类的scrapy-redis分布式爬虫项目，将数据存入redis数据库。

一、item文件，和之前项目一样不需要改变

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding("utf-8")

class SinanewsItem(scrapy.Item):

    # 大类的标题和url

    parentTitle = scrapy.Field()

    parentUrls = scrapy.Field()

    # 小类的标题和子url

    subTitle = scrapy.Field()

    subUrls = scrapy.Field()

    # 小类目录存储路径

    subFilename = scrapy.Field()

    # 小类下的子链接

    sonUrls = scrapy.Field()

    # 文章标题和内容

    head = scrapy.Field()

    content = scrapy.Field()

二、spiders爬虫文件，使用RedisSpider类替换之前的Spider类，其余地方做些许改动即可，具体代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

import os

from sinaNews.items import SinanewsItem

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding("utf-8")

class SinaSpider(RedisSpider):

    name = "sina"
    # 启动爬虫的命令

    redis_key = "sinaspider:strat_urls"

　　# 动态定义爬虫爬取域范围

    def __init__(self, *args, **kwargs):

        domain = kwargs.pop('domain', '')

        self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))

        super(SinaSpider, self).__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):

        items= []

        # 所有大类的url 和 标题

        parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()

        parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract()

        # 所有小类的ur 和 标题

        subUrls  = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()

        subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract()

        #爬取所有大类

        for i in range(0, len(parentTitle)):

            # 爬取所有小类

            for j in range(0, len(subUrls)):

                item = SinanewsItem()

                # 保存大类的title和urls

                item['parentTitle'] = parentTitle[i]

                item['parentUrls'] = parentUrls[i]

                # 检查小类的url是否以同类别大类url开头，如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)

                if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls'])

                # 如果属于本大类，将存储目录放在本大类目录下

                if(if_belong):

                    # 存储 小类url、title和filename字段数据

                    item['subUrls'] = subUrls[j]

                    item['subTitle'] =subTitle[j]

                    items.append(item)

        #发送每个小类url的Request请求，得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理

        for item in items:

            yield scrapy.Request( url = item['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse)

    #对于返回的小类的url，再进行递归请求

    def second_parse(self, response):

        # 提取每次Response的meta数据

        meta_1= response.meta['meta_1']

        # 取出小类里所有子链接

        sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract()

        items= []

        for i in range(0, len(sonUrls)):

            # 检查每个链接是否以大类url开头、以.shtml结尾，如果是返回True

            if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls'])

            # 如果属于本大类，获取字段值放在同一个item下便于传输

            if(if_belong):

                item = SinanewsItem()

                item['parentTitle'] =meta_1['parentTitle']

                item['parentUrls'] =meta_1['parentUrls']

                item['subUrls'] = meta_1['subUrls']

                item['subTitle'] = meta_1['subTitle']

                item['sonUrls'] = sonUrls[i]

                items.append(item)

        #发送每个小类下子链接url的Request请求，得到Response后连同包含meta数据 一同交给回调函数 detail_parse 方法处理

        for item in items:

                yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2':item}, callback = self.detail_parse)

    # 数据解析方法，获取文章标题和内容

    def detail_parse(self, response):

        item = response.meta['meta_2']

        content = ""

        head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()')

        content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract()

        # 将p标签里的文本内容合并到一起

        for content_one in content_list:

            content += content_one

        item['head']= head[0] if len(head) > 0 else "NULL"

        item['content']= content

        yield item

三、settings文件设置

SPIDER_MODULES = ['sinaNews.spiders']

NEWSPIDER_MODULE = 'sinaNews.spiders'

# 使用scrapy-redis里的去重组件，不使用scrapy默认的去重方式

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 使用scrapy-redis里的调度器组件，不使用默认的调度器

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 允许暂停，redis请求记录不丢失

SCHEDULER_PERSIST = True

# 默认的scrapy-redis请求队列形式（按优先级）

SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"

# 队列形式，请求先进先出

#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"

# 栈形式，请求先进后出

#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"

# 只是将数据放到redis数据库，不需要写pipelines文件

ITEM_PIPELINES = {

#    'Sina.pipelines.SinaPipeline': 300,

    '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

# 指定数据库的主机IP

REDIS_HOST = "192.168.13.26"

# 指定数据库的端口号

REDIS_PORT = 6379

执行命令：

本次直接使用本地的redis数据库，将settings文件中的REDIS_HOST和REDIS_PORT注释掉。

启动爬虫程序

scrapy runspider sina.py

执行程序后终端窗口显示如下：

Python爬虫scrapy-redis分布式实例（一）

表示程序处于等待状态，此时在redis数据库端执行如下命令： 

redis-cli> lpush sinaspider:start_urls http://news.sina.com.cn/guide/

http://news.sina.com.cn/guide/为起始url，此时程序开始执行。

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