scrapy和scrapy-redis的區別

scrapy是一個python爬蟲框架，爬取的效率極高，具備高度的定製性，可是不支持分佈式。而scrapy-redis是一套基於redis庫，運行在scrapy框架之上的組件，可讓scapy支持分佈式策略

Slaver端共享Master端redis數據庫裏的item 隊列、請求隊列和請求指紋集合。

選擇redis數據庫的緣由：

　　redis支持主從同步，並且數據都是緩存在內存中的，因此基於redis的分佈式爬蟲，對請求和數據的高頻率讀取效率都很是高

　　　　scrapy-redis和scrapy的關係就像電腦和固態硬盤同樣，是電腦中的一個插件，能讓電腦更快的運行

　　　　scrapy是一個爬蟲框架，scrapy-redis則是這個框架上能夠選擇的插件，它可讓爬蟲跑得更

 

 

解釋說明：

1. 從優先級隊列中獲取requests對象，交給engine
2. engine將requests對此昂交給下載器下載，期間會經過downlomiddleware的process_request方法
3. 下載器完成下載，得到response對象，將該對象交給engine，期間會通過downloadmiddleware的process_response()方法
4. engine將得到的response對象交給spider進行解析，期間會通過spidermiddleware的process_spider_input()方法
5. spider解析下載器下載下來的response，返回item或links（url）
6. item或者link通過spidermiddleware的process_spider_out()方法，交給engine
7. engine將item交給item pipeline，將links交給調度器
8. 在調度器中，先將requests對象利用scrapy內置的指紋函數生成一個指紋
9. 若是requests對象中的don't filter參數設置爲False，而且該requests對象的指紋不在信息指紋的隊列中，那麼就把該requests對象放到優先級隊列中

 

中間件：

　　spider與engine之間（爬蟲中間件）

　　　　介於scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工做就是處理爬蟲的響應輸入和請求的輸出

　　download與engine之間（下載器中間件）

　　　　介於scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理scrapy引擎與下載器之間的請求和響應

 

scrapy框架中的middleware.py

1. Scrapy Middleware有如下幾個函數被管理
   1. process_spider_input：接收一個response對象並處理
   2. process_spider_exception：spider出現異常時被調用
   3. process_spider_output：當spider處理response返回result時，就會調用該方法
   4. process_spider_requests：當spider發出請求時，被調用
2. Download Middleware有如下幾個函數被管理
   1. process_requests：requests經過下載中間件的時候，該方法被調用，這裏能夠經過設置代理，設置request.meta['proxy']就OK了
   2. process_response：下載結果通過中間件的時候會被這個方法解惑來進行處理
   3. process_exception：下載過程當中出現異常的時候會被調用

 

Scrapy的優缺點：

1. 優勢
   1. scrapy是異步處理的，寫middleware，方便寫一些統一的過濾器
2. 缺點
   1. 基於python的爬蟲框架，擴展性比較差，基於twisted框架，運行中的exception是不會幹掉reactor，而且異步框架出錯後是不會停掉其餘任務的，數據出錯後難以察覺

 

Scrapy-Redis提供了四種組件（四種組件也就意味着這四個模塊都須要作出相應的改動）：

1. Scheduler
   1. scrapy改變了python本來的collection.deque（雙向隊列）造成了本身的Scrapy queue，可是Scrapy多個spider不能共享爬取隊列Scrapy queue，也就是Scrapy自己不支持爬蟲的分佈式，scrapy-redis的解決是把這個Scrapy queue換成了redis數據庫（也是指redis隊列），從同一個redis-server存放要爬取的request，就可讓多個爬蟲去同一個數據庫裏讀取了
   2. scrapy中跟待爬隊列直接相關的就是調度器Scheduler，它負責對新的request進行入列操做（加入到Scrapy queue），取出下一個要爬的request（從Scrapy queue中取出來）等操做。它把待爬隊列按照優先級創建一個字典結構，而後根據request中的優先級，再來決定該入哪一個隊列，出列時就按照優先級較小的優先出列，爲了管理這個比較高級的隊列字典，Scheduler須要提供一系列的方法，可是原來的Scheduler已經沒法使用，因此使用Scrapy-redis的Scheduler組件
2. Duplication Filter
   1. scrapy中用集合實現這個request的去重功能，scrapy中把已經發送的request指紋放入到一個集合中，把下一個request的指紋拿到集合中進行比較，若是該指紋已經存在集合中了，說了這個request發送過了，若是沒有的話就繼續這個操做
   2. 在scrapy-redis中去重是由Duplication Filter組件來實現的，它經過redis的set不重複的特性，巧妙的實現了Duplicating Filter去重。scrapy-redis調度器從引擎接受request，將request的指紋存入redis的set檢查是否產生了重複，並將不重複的request push寫入redis的request queue
   3. 引擎請求request時，調度器從redis的request queue隊列里根據優先級進行pop出一個request返回給engine，engine將這個request發送給spider進行處理
3. Item Pipeline
   1. 引擎（spider返回的）將爬取到的item給item pipeline，scrapy-redis的item pipeline將爬取到的item存入到redis的items queue
   2. 修改過的item pipeline能夠很方便的根據key從items queue提取item，從而實現items processes集羣
4. Base Spider
   1. 不在使用scrapy原有的Spider類，重寫RedisSpider繼承了Spider和RedisMixin這兩個類，RedisMixin是用來從redis中讀取url的類
   2. 當咱們生成一個Spider繼承RedisSpider的時候，調用setup_redis函數，這個函數會去鏈接redis數據庫，而後就設置signals（信號）：一個是當spider空閒時候的signal，會調用spider_idle函數，這個函數調用scheduler_next_request函數，保證spider是一直活着的狀態，而且拋出DontCloseSpider異常，還有一個就是當抓到一個item的signal，會調用item_scrapy函數，這個函數會調用scheduler_next_request函數，獲取下一個request。

 

Scrapy-Redis分佈式策略：

　　　　首先要說一下Master端和Slaver端

1. 1. Master
      1. 核心服務器，搭建Redis數據庫，不負責爬取，只負責url指紋判斷是否重複、request的分配、以及數據的存儲
   2. Slaver
      1. 爬蟲程序執行端，負責執行爬蟲程序，運行過程當中提交新的request給Master

　　　　

　　　　首先Slaver端從Master端拿任務（request， url）進行數據爬取，Slaver抓取數據的同時，產生新的request就提交給Master進行處理

　　　　Master端只有一個Redis數據庫，負責將未處理的request去重和任務分配，將處理後的request加入待爬取的隊列，而且存儲爬取的數據

 

將scrapy變成scrapy-redis的過程（前提是已經安裝好了scrapy-redis）

1. 修改settings.py配置文件，最簡單的方式就是使用redis來替換當前電腦的內存，而且同時配置好redis數據庫相關的內容

   # 這個是須要手動加上的，經過scrapy-redis自帶的pipeline將item存入redis中
   ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400 } # 啓動redis自帶的去重
   DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
   # 啓用調度器
   SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
   # 是否在關閉spider的時候保存記錄
   SCHEDULER_PERSIST = True # 使用優先級調度請求隊列（默認使用）
   SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 
    'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'
   # 指定redis的地址和端口，有密碼的須要加上密碼
   REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = '6379'
   # 若是你的redis設了密碼就須要加上密碼， REDIS_PARAMS = { 'password': '123456', }

    

    

 

原文出處：https://www.cnblogs.com/tulintao/p/11599741.html