Scrapy-redis 分布式

分布式:
架构方式
多台真实机器+爬虫(如requests,scrapy等)+任务共享中心
多台虚拟机器(或者部分虚拟部分真实)+爬虫(如requests,scrapy等)+任务共享中心
多台容器级虚拟化机器(或者部分真实机器)+爬虫(如requests,scrapy等)+任务共享中心
docker+redis+requests+(mysql)
docker+redis+scrapy+scrapy-redis+r(mysql)

中心节点:任务控制-通信redis,数据存储mysql

rconn=redis.Redis("118.31.46.101","6379") #连接中心节点redis
for i in range(0,5459058):
isdo=rconn.hget("url",str(i))
if(isdo!=None): #先取出当前url判断是否爬取过
continue
rconn.hset("url",str(i),"1") #如没有爬过,先把url标记
try:
data=urllib.request.urlopen("http://www.17k.com/book/"+str(i)+".html").read().decode("utf-8","ignore")
except Exception as err:
print(str(i)+"----"+str(err))
continue
pat='<a class="red" .*?>(.*?)</a>'
rst=re.compile(pat,re.S).findall(data)
if(len(rst)==0):
continue
name=rst[0]
print(str(i)+"-----"+str("ok"))
rconn.hset("rst",str(i),str(name)) #当前url爬完后,把数据保存

scrapy-redis
pip3 install scrapy-redis

scrapy-redis中queue三种方式:
SpiderQueue = FifoQueue #先进先出
SpiderStack = LifoQueue #后进先出
SpiderPriorityQueue = PriorityQueue #优先队列,默认

scrapy-redis分布式部署:
中心节点安装redis,(mysql)
各子节点均安装python,scrapy,scrapy-redis,python的redis模块,(pymysql)
将修改好的分布式爬虫项目部署到各子节点
各子节点分别运行分布式爬虫项目

一.修改爬虫文件
1.导入scrapy-redis模块:from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
2.将当前爬虫类的父类修改成RedisSpider
3.将allowed_domains和start_urls进行删除
4.添加一个新的属性redis_key = 'xxx',该属性值表示的就是可以被共享的调度器队列的名称
二.进行配置文件的配置
1.保证爬虫文件发起的请求都会被提交到可以被共享的调度器的队列中
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
2.保证爬虫文件提交的item会被存储到可以被共享的管道中
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
3.配置最终数据存储的redis数据库
REDIS_HOST = 'redis服务的ip地址'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_ENCODING = 'utf-8'
REDIS_PARAMS = {'password':'123456dj'}
4.redis数据库的配置文件进行配置:关闭保护模式和注释掉bind 127.0.0.1
5.开启redis服务和客户端
6.执行爬虫文件:scrapy runspider xxx.py
7.向调度器队列中仍入一个起始的url:

settings:
#使用的是可以被共享的调度器
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True

#使用scrapy-redis中封装好的可以被共享的管道
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
#配置redis
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_ENCODING = 'utf-8'
# REDIS_PARAMS = {‘password’:’123456’}