【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》056-Scrapy_Redis分布式爬虫（Scrapy-Redis 模块）

【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】

开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！

江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！

【行业认证·权威头衔】
✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家
✔ 开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料专家/阿里云签约作者/腾讯云内容共创官/掘金&亚马逊&51CTO顶级博主
✔ 技术生态共建先锋：横跨鸿蒙、云计算、AI等前沿领域的技术布道者

【荣誉殿堂】
连续三年蝉联"华为云十佳博主"（2022-2024）
双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023）
十余个技术社区年度杰出贡献奖得主

【知识宝库】
覆盖全栈技术矩阵：
◾ 编程语言：.NET/Java/Python/Go/Node…
◾ 移动生态：HarmonyOS/iOS/Android/小程序
◾ 前沿领域：物联网/网络安全/大数据/AI/元宇宙
◾ 游戏开发：Unity3D引擎深度解析
每日更新硬核教程+实战案例，助你打通技术任督二脉！

【特别邀请】
正在构建技术人脉圈的你：
如果这篇推文让你收获满满，点击"在看"传递技术火炬
在评论区留下你最想学习的技术方向
⭐ 点击"收藏"建立你的私人知识库
关注公众号获取独家技术内参
✨与其仰望大神，不如成为大神！关注"愚公搬代码"，让坚持的力量带你穿越技术迷雾，见证从量变到质变的奇迹！✨ |

---

前言

在上一篇中，我们已经学习了如何安装并配置 Redis 数据库，为搭建分布式爬虫系统打下了坚实的基础。今天，我们将继续深入探讨 Scrapy-Redis 模块，带领大家实现基于 Scrapy 和 Redis 的分布式爬虫。

Scrapy-Redis 是一个强大的插件，能够帮助我们将 Scrapy 爬虫项目轻松升级为分布式系统。通过该插件，我们可以将任务队列和爬取的结果存储在 Redis 中，从而实现多个爬虫实例的任务共享和数据同步，显著提高爬虫的效率和稳定性。

在本篇文章中，我们将深入学习：

1. Scrapy-Redis 模块简介：了解 Scrapy-Redis 插件的基本功能，以及如何将它与 Scrapy 无缝集成。
2. 配置 Scrapy 使用 Scrapy-Redis：学习如何通过配置 Scrapy 项目，使用 Redis 作为任务队列和结果存储。
3. 分布式任务调度：实现多个爬虫实例间的任务调度和分发，让爬虫爬取速度更快，效率更高。
4. 去重机制与数据存储：了解如何使用 Redis 的去重机制防止重复爬取，以及如何将抓取的数据存储到 Redis 中。
5. 多进程与扩展性：如何扩展爬虫项目，利用 Scrapy-Redis 执行分布式爬虫任务，处理海量数据。

通过本篇文章的学习，你将掌握如何使用 Scrapy-Redis 插件来实现分布式爬虫，提升项目的爬取效率和可扩展性。如果你希望将爬虫任务从单机爬取模式提升为分布式爬取系统，那么今天的内容将是你迈向更高层次的关键。

一、Scrapy-Redis 模块

Scrapy-Redis 模块是 Scrapy 爬虫框架与 Redis 数据库之间的桥梁。它是在 Scrapy 的基础上进行扩展和修改，既保留了 Scrapy 爬虫框架原有的异步功能，又实现了分布式爬虫功能。通过该模块，可以在多个机器上并行运行多个爬虫实例，从而提高爬取效率并支持大规模数据抓取。

由于 Scrapy-Redis 是一个第三方模块，使用前需要安装。可以通过以下命令进行安装：

pip install scrapy-redis

安装完成后，Scrapy-Redis 模块的安装目录包含多个源码文件，这些文件相互调用并且各自实现特定的功能。

1.功能说明

1. __init__.py

   • 作为模块的初始化文件，负责实现与 Redis 数据库的连接。具体的连接操作是在 connection.py 文件中实现的。

2. connection.py

   • 该文件用于连接 Redis 数据库。它提供两个重要函数：
     • get_redis_from_settings()：从 Scrapy 配置文件中获取 Redis 连接所需的配置信息。
     • get_redis()：实现与 Redis 数据库的实际连接。

3. defaults.py

   • 包含模块的默认配置信息。如果在 Scrapy 项目中未配置相关信息，Scrapy-Redis 将使用此文件中的默认配置进行连接。

4. dupefilter.py

   • 用于处理去重问题。它重写了 Scrapy 中的去重机制，使用 Redis 存储已爬取的 URL 地址，确保不会重复抓取相同的内容。

5. picklecompat.py

   • 负责将数据转换为序列化格式，确保数据能够以合适的格式存储到 Redis 中。

6. pipelines.py

   • 该文件实现了与 Scrapy 中的 pipelines 相同的功能，负责将抓取到的数据写入 Redis 数据库或其他存储系统。

7. queue.py

   • 用于实现分布式爬虫的任务队列。Scrapy-Redis 使用 Redis 来存储待爬取的 URL 地址，并将这些任务分配给多个爬虫实例。

8. scheduler.py

   • 负责实现分布式爬虫的调度。它通过 Redis 管理任务队列并协调各个爬虫实例的工作，确保任务的顺序执行。

9. spiders.py

   • 该文件重写了 Scrapy 中的爬取方式，使其支持分布式爬虫的功能。它通过与 Redis 进行交互，获取待爬取的 URL，并将抓取的结果返回。

10. utils.py

• 用于设置编码方式，确保在不同版本的 Python 环境下能够兼容执行。

2.Scrapy-Redis 简单案例

为了帮助理解 Scrapy-Redis 模块的使用，下面是一个简单的使用案例，展示了如何通过 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫。

1. 安装 Redis 服务

   首先，确保安装并启动 Redis 服务。可以通过命令行运行 redis-server 启动 Redis。

2. 创建 Scrapy 项目

   通过命令创建一个新的 Scrapy 项目：

   scrapy startproject redis_spider
   cd redis_spider
   

3. 安装 Scrapy-Redis

   在项目的根目录下，安装 Scrapy-Redis 模块：

   pip install scrapy-redis
   

4. 配置 settings.py

   修改 settings.py 文件，添加 Redis 配置：

   # settings.py
   
   # Redis 配置
   REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'
   
   # 使用 Scrapy-Redis 的去重机制
   DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
   # 使用 Scrapy-Redis 的调度器
   SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
   # 确保任务队列不被清空
   SCHEDULER_PERSIST = True
   # 使用 Scrapy-Redis 的管道
   ITEM_PIPELINES = {
       'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 1,
   }
   

5. 编写爬虫

   创建一个爬虫来抓取数据。编辑 spiders 文件夹中的爬虫文件：

   # redis_spider/spiders/my_spider.py
   
   import scrapy
   from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
   
   class MySpider(RedisSpider):
       name = "my_spider"
       # Redis 中的 URL 队列
       redis_key = 'my_spider:start_urls'
   
       def parse(self, response):
           # 示例解析函数
           title = response.css('title::text').get()
           yield {'title': title}
   

6. 启动爬虫

   通过 Redis 管理爬虫的任务队列，在 Redis 中添加待爬取的 URL：

   redis-cli lpush my_spider:start_urls "http://example.com"
   

   启动爬虫：

   scrapy crawl my_spider
   

7. 分布式爬虫

   现在，你可以通过启动多个爬虫实例来实现分布式爬取。每个爬虫实例都将从 Redis 中获取任务，执行抓取操作，并将结果存储到 Redis 或其他数据库中。

3.扩展功能和优势

Scrapy-Redis 提供了强大的分布式爬虫支持，主要优势包括：

• 分布式任务调度：通过 Redis 实现任务队列管理，可以将任务分发到多个爬虫实例，从而提高爬取速度。
• 去重功能：Scrapy-Redis 自动管理已爬取的 URL，避免重复爬取相同数据。
• 高效存储：支持将抓取的数据保存到 Redis 数据库或其他存储系统中，并支持数据的持久化。
• 灵活配置：Scrapy-Redis 允许灵活配置去重、调度、存储等功能，可以根据需求进行扩展和定制。