原文链接 前言 这篇笔记基于上上篇笔记的---<scrapy电影天堂实战(二)创建爬虫项目>,而这篇又涉及redis,所以又先熟悉了下redis,记录了下<redis基础笔记>,这篇为了节省篇幅所以只添加改动部分代码. 个人实现思路 过滤重复数据 在pipeline写个redispipeline,要爬的内容hash后的键movie_hash通过pipeline时与从redis获取的movie_hash(set类型)比对,如果在redis里面则在pipeline里raise Drop

原文  http://www.xgezhang.com/python_scrapy_redis_crawler.html 爬虫技术,无论是在学术领域,还是在工程领域,都扮演者非常重要的角色.相比于其他技术,爬虫技术虽然在实现上比较简单,没有那么多深奥的技术难点,但想要构建一套稳定.高效.自动化的爬虫框架,也并不是一件容易的事情.这里笔者打算就个人经验,介绍一种分布式爬虫框架的实现方法和工作原理,来给刚刚入门爬虫的同学们一点启发和提示.同时也希望大牛们能发表一些看法. 注:本文是对框架的宏观介绍,

概述 什么是分布式爬虫 需要搭建一个由n台电脑组成的机群,然后在每一台电脑中执行同一组程序,让其对同一网络资源进行联合且分布的数据爬取. 原生Scrapy无法实现分布式的原因 原生Scrapy中调度器不可以被共享 每一台机器都拥有一个调度器,如果一个机群共享一个调度器就可以了. 原生Scrapy中管道不可以被共享 每一台机器都拥有自己的管道,如果把Item发送到同一个管道就可以了. Scrapy_redis组件的作用是什么? 提供可以被共享的管道和调度器 分布式的实现流程 实现分布式的重点在于配

class ProjectnameDownloaderMiddleware(object): # Not all methods need to be defined. If a method is not defined, # scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the # passed objects. def __init__(self): self.Client = pymongo.MongoClient

作业需求: 1.基于Spider或者CrawlSpider进行租房信息的爬取 2.本机搭建分布式环境对租房信息进行爬取 3.搭建多台机器的分布式环境,多台机器同时进行租房数据爬取 建议:用Pycharm开发 爬取北京全站租房信息 爬取全站用基于crawlspider建立爬虫文件 对北京出租下的70页信息进行爬取: https://bj.58.com/chuzu/ ------------------------------------------- 分析页码网页 https://bj.58.co

Python分布式爬虫打造搜索引擎 基于Scrapy.Redis.elasticsearch和django打造一个完整的搜索引擎网站 https://github.com/mtianyan/ArticleSpider 未来是什么时代?是数据时代!数据分析服务.互联网金融,数据建模.自然语言处理.医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做,而爬虫正是快速获取数据最重要的方式,相比其它语言,Python爬虫更简单.高效 一.基础知识学习: 1. 爬取策略的深度优先和广度优先 目录: 网站的树结构

Redis与Scrapy Redis与Scrapy Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value cache and store. It is often referred to as a data structure server since keys can contain strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bitmaps and hyperloglogs. --Redi

1.  使用内置,并加以修改 ( 自定义 redis 存储的 keys ) settings 配置 # ############### scrapy redis连接 #################### REDIS_HOST = '140.143.227.206' # 主机名 REDIS_PORT = 8888 # 端口 REDIS_PARAMS = {'password':'beta'} # Redis连接参数 默认:REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30

在爬虫的路上,学习scrapy是一个必不可少的环节.也许有好多朋友此时此刻也正在接触并学习scrapy,那么很好,我们一起学习.开始接触scrapy的朋友可能会有些疑惑,毕竟是一个框架,上来不知从何学起.从本篇起,博主将开启scrapy学习的系列,分享如何快速入门scrapy并熟练使用它. 本篇作为第一篇,主要介绍和了解scrapy,在结尾会向大家推荐一本关于学习scrapy的书,以及获取的方式. 为什么要用爬虫框架? 如果你对爬虫的基础知识有了一定了解的话,那么是时候该了解一下爬虫框架了.那么

爬虫框架--Scrapy 如果你对爬虫的基础知识有了一定了解的话,那么是时候该了解一下爬虫框架了.那么为什么要使用爬虫框架? 学习框架的根本是学习一种编程思想,而不应该仅仅局限于是如何使用它.从了解到掌握一种框架,其实是对一种思想理解的过程. 框架也给我们的开发带来了极大的方便.许多条条框框都已经是写好了的,并不需要我们重复造轮子,我们只需要根据自己的需求定制自己要实现的功能就好了,大大减少了工作量. 参考并学习优秀的框架代码,提升编程代码能力 scrapy框架的介绍 比较流行的爬虫的框架有sc

(0)Redis-port原理: 首先是看到下面这篇文档开始研究的redis-port http://www.itnpc.com/news/web/146085373656602.html  简要截图如下: 上面的两点实际上是实现4个功能,在redis-port安装包README.md的文档中也有介绍 * **DECODE** dumped payload to human readable format (hex-encoding) * **RESTORE** rdb file to targ

上一篇中已经讲到了如何安装单击版Redis,这一篇我们来说下如何安装Cluster,关于哨兵模式这里我就不写文章安装了,有兴趣的同学可以自己去研究,哨兵模式可以在主从模式下在创建三台机器的哨兵集群监控redis主从集群即可. 本文由于我是在windows上创建的虚拟机,所以是每台机器上部署2个实例,一共三台机器6个实例.生产环境中建议都是说在6台机器上去搭建,至少3台机器,保证,每个master都跟自己的slave不在同一台机器上,如果是6台自然更好. 1,准备条件 首先需要在三台机器上分别安装

经过一段时间的折腾,终于整明白scrapy分布式是怎么个搞法了,特记录一点心得. 虽然scrapy能做的事情很多,但是要做到大规模的分布式应用则捉襟见肘.有能人改变了scrapy的队列调度,将起始的网址从start_urls里分离出来,改为从redis读取,多个客户端可以同时读取同一个redis,从而实现了分布式的爬虫.就算在同一台电脑上,也可以多进程的运行爬虫,在大规模抓取的过程中非常有效. 准备: 1.windows一台(从:scrapy) 2.linux一台(主:scrapy\redis\

第三百六十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询 1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据 查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内置的查询条件进行查询 组合查询:把多个查询条件组合在一起进行复合查询 过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 2.elasticsearch(搜索引擎)创建

1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据 查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内置的查询条件进行查询 组合查询:把多个查询条件组合在一起进行复合查询 过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 2.elasticsearch(搜索引擎)创建数据 首先我们先创建索引.表.以及字段属性.字段类型.添加好数据 注意:一般我们中文使用ik_max_word中文分词

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限

转载:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018 前言 “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 1.数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 2.当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 3.当数据量再大一点时,可以用不同的加密

分布式框架scrapy_redis实现了一套完整的组件,其中也实现了spider,RedisSpider是在继承原scrapy的Spider的基础上略有改动,初始URL不在从start_urls列表中读取,而是从redis起始队列中读取. scrapy_redis源码在scrapy.redis.spider中,不仅实现了RedisSpider(分布式爬虫)还实现了RedisCrawlSpider(分布式深度爬虫)的逻辑,不过二者很多方法是一致的. 源码如下: from scrapy import

众所周知Redis针对每一个key都能单独设置过期时间,那么Redis是怎么处理这些key的过期时间的呢?当同一时间有大量Key同时到期时,Redis又是怎么处理的呢?会不会影响到我的线上业务呢?如果Redis存储数据超出物理限制了,又是怎么处理的呢?本文将详细为你介绍Redis的过期&淘汰策略. 过期策略 首先针对每一个设置了过期时间的key,Redis都会将其放入一个统一的字典中进行管理.具体管理策略分为以下两种: 定时扫描策略:Redis会定时扫描存储含有过期时间key字典,遍历删除已经过