Python爬蟲scrapy-redis分佈式實例（一）

目標任務：將以前新浪網的Scrapy爬蟲項目，修改成基於RedisSpider類的scrapy-redis分佈式爬蟲項目，將數據存入redis數據庫。

 

1、item文件，和以前項目同樣不須要改變

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

import scrapy
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")


class SinanewsItem(scrapy.Item):
    # 大類的標題和url
    parentTitle = scrapy.Field()
    parentUrls = scrapy.Field()

    # 小類的標題和子url
    subTitle = scrapy.Field()
    subUrls = scrapy.Field()

    # 小類目錄存儲路徑
    subFilename = scrapy.Field()

    # 小類下的子連接
    sonUrls = scrapy.Field()

    # 文章標題和內容
    head = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

 

2、spiders爬蟲文件，使用RedisSpider類替換以前的Spider類，其他地方作些許改動便可，具體代碼以下：

 

# -*- 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"
    # 啓動爬蟲的命令
    redis_key = "sinaspider:strat_urls"
　　# 動態定義爬蟲爬取域範圍
    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= []
        # 全部大類的url 和 標題
        parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()
        parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract()

        # 全部小類的ur 和 標題
        subUrls  = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()
        subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract()

        #爬取全部大類
        for i in range(0, len(parentTitle)):
            
            # 爬取全部小類
            for j in range(0, len(subUrls)):
                item = SinanewsItem()

                # 保存大類的title和urls
                item['parentTitle'] = parentTitle[i]
                item['parentUrls'] = parentUrls[i]

                # 檢查小類的url是否以同類別大類url開頭，若是是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)
                if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls'])

                # 若是屬於本大類，將存儲目錄放在本大類目錄下
                if(if_belong):
                    
                    # 存儲 小類url、title和filename字段數據
                    item['subUrls'] = subUrls[j]
                    item['subTitle'] =subTitle[j]
                    items.append(item)

        #發送每一個小類url的Request請求，獲得Response連同包含meta數據 一同交給回調函數 second_parse 方法處理
        for item in items:
            yield scrapy.Request( url = item['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse)

    #對於返回的小類的url，再進行遞歸請求
    def second_parse(self, response):
        # 提取每次Response的meta數據
        meta_1= response.meta['meta_1']

        # 取出小類裏全部子連接
        sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract()

        items= []
        for i in range(0, len(sonUrls)):
            # 檢查每一個連接是否以大類url開頭、以.shtml結尾，若是是返回True
            if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls'])

            # 若是屬於本大類，獲取字段值放在同一個item下便於傳輸
            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)

        #發送每一個小類下子連接url的Request請求，獲得Response後連同包含meta數據 一同交給回調函數 detail_parse 方法處理
        for item in items:
                yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2':item}, callback = self.detail_parse)

    # 數據解析方法，獲取文章標題和內容
    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()

        # 將p標籤裏的文本內容合併到一塊兒
        for content_one in content_list:
            content += content_one

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

        yield item

 

 

3、settings文件設置

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


# 使用scrapy-redis裏的去重組件，不使用scrapy默認的去重方式
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis裏的調度器組件，不使用默認的調度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 容許暫停，redis請求記錄不丟失
SCHEDULER_PERSIST = True
# 默認的scrapy-redis請求隊列形式（按優先級）
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
# 隊列形式，請求先進先出
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
# 棧形式，請求先進後出
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"

# 只是將數據放到redis數據庫，不須要寫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
# 指定數據庫的主機IP
REDIS_HOST = "192.168.13.26"
# 指定數據庫的端口號
REDIS_PORT = 6379

執行命令：

本次直接使用本地的redis數據庫，將settings文件中的REDIS_HOST和REDIS_PORT註釋掉。

啓動爬蟲程序

scrapy runspider sina.py

執行程序後終端窗口顯示以下：

表示程序處於等待狀態，此時在redis數據庫端執行以下命令：

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

http://news.sina.com.cn/guide/爲起始url，此時程序開始執行。