Scrapy - 分布式爬虫

拼搏现实的明天。 2021-12-20 08:09 349阅读 0赞

# 分布式爬虫 #

## 概念 ##

所谓分布式, 多个程序同时对一个任务进行操作

一分多的高效率的任务进行方式

## 简单说明 ##

一个 10GB 的爬虫任务, 交给10台服务器进行同时爬取

对比单服务器无论怎么优化都是 10倍的效率, 但是成本高

需要硬件环境支持 ( 带宽, 服务器设备等 )

多态主机共享一个爬取队列即为分布式爬虫

## 物理拓扑 ##

/ -------------服务器 2

|　/ ------------------服务器3

服务器1    ----------- 服务器 4

|　\\-------------------服务器5

\\-------------服务器6

服务器 1 负责 url队列的分发 ( 本质上是个 redis 数据库 )

其他服务器可能分布在全国各地, 分别和服务器1 建立联系,

通过 服务器 1 的共享队列进行爬取任务的获取

### 为什么使用 redis ###

redis 速度快

redis 非关系型数据库, redis 中的集合,  存储每个 request 的指纹

## Scrapy 实现分布式 ##

Scrapy 原生是不支持分布式爬虫

Scrapy 的爬取队列是放在调度器中的

因此只要能够实现调度器的共享即可完成爬虫任务的共享

即重写 scrapy 的调度器, ( 别人造的轮子又大又圆 scrapy\_redis )

# scrapy-redis #

## 简介 ##

scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。

## 特征 ##

### **分布式爬取** ###

可以启动多个spider工程，相互之间共享单个redis的requests队列。最适合广泛的多个域名网站的内容爬取。

### **分布式数据处理** ###

爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中

这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列，进行item数据持久化处理

### **Scrapy即插即用组件** ###

Scheduler调度器 + Duplication复制 过滤器，Item Pipeline，基本spider

## 三大作用 ##

**去重规则的校验**

**实现调度器对请求的调配**

**定制起始URL**

## scrapy-redis架构 ##

![1450319-20190211052422389-561566021.png][]

## 安装 ##

pip install scrapy-redis

## 使用 ##

所有可选的配置, 未注释表示必选设置

# 替换调度器, 启用 redis 中存储的请求调度队列 
    SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
    
    # 替换过滤器, 所有的通向 redis 的爬虫都需要使用此过滤器 ( 去重机制 )
    DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
    
    # 默认的 序列化方式为 pickle, 可以更改为 json 或者 msgpack
    # SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"
    
    # 是否云讯断点续爬 ( 爬取完成后是否清楚指纹 )
    # SCHEDULER_PERSIST = True
    
    # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'  # 广度优先 基于队列 先进先出
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue' # 深度优先 基于栈 后进先出
    
    
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'  的时候才有用
    # DEPTH_PRIORITY = 1  # 广度优先
    # DEPTH_PRIORITY = -1 # 深度优先 后进先出
    
    # 初次启动的时候的阻塞时间 ( 仅适用于队列类为SpiderQueue或SpiderStack时 )
    # SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10
    
    # 替换持久化工具为 scrapy-redis 的
    ITEM_PIPELINES = {
        'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
    }
    
    # The item pipeline serializes and stores the items in this redis key.
    # REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
    
    # The items serializer is by default ScrapyJSONEncoder. You can use any
    # importable path to a callable object.
    # REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'
    
    # 指定连接 redis 的主机和端口号
    # REDIS_HOST = 'localhost'
    # REDIS_PORT = 6379
    
    # Specify the full Redis URL for connecting (optional).
    # If set, this takes precedence over the REDIS_HOST and REDIS_PORT settings.
    # REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
    
    # Custom redis client parameters (i.e.: socket timeout, etc.)
    # REDIS_PARAMS  = {}
    # Use custom redis client class.
    # REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient'
    
    # If True, it uses redis' ``SPOP`` operation. You have to use the ``SADD``
    # command to add URLs to the redis queue. This could be useful if you
    # want to avoid duplicates in your start urls list and the order of
    # processing does not matter.
    # REDIS_START_URLS_AS_SET = False
    
    # Default start urls key for RedisSpider and RedisCrawlSpider.
    # REDIS_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
    
    # Use other encoding than utf-8 for redis.
    # REDIS_ENCODING = 'latin1'

## 去重 ##

### scrapy-redis  去重原理 ###

redis的集合有去重属性，在保存重复的值的时候返回值会是 0

### 完全自定义实现去重 ###

from scrapy.dupefilter import BaseDupeFilter
    import redis
    from scrapy.utils.request import request_fingerprint
    
    class DupFilter(BaseDupeFilter):
        def __init__(self):
            self.conn = redis.Redis(host='140.143.227.206',port=8888,password='beta')
    
        def request_seen(self, request):
            """
            检测当前请求是否已经被访问过
            :param request: 
            :return: True表示已经访问过；False表示未访问过
            """
            fid = request_fingerprint(request)
            result = self.conn.sadd('visited_urls', fid)
            if result == 1:
                return False
            return True

###  使用 scrapy-redis 去重 ###

# 直接加了配置就生效。但是是基于时间戳的，时间戳变了就会失效很不实用 
    
    ################ scrapy redis连接 ####################
    
    REDIS_HOST = '127.0.0.1'                      　　　 # 主机名
    REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
    REDIS_PARAMS  = {
        'password':'yangtuo'}              # Redis连接参数，比如密码              
    # 默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
    REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型             默认：'utf-8'
    
    # REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'     # 连接URL（优先于以上配置）
    
    ################ scrapy redis去重 ####################
    
    DUPEFILTER_KEY = 'dupefilter:%(timestamp)s'    
    # 默认的是按照时间戳的。结果每次请求的时候是会进行去重
    # 但是下一次请求时间戳不一致就会清空导致无法去重 因此这里存在优化空间 最好定死
    
    # DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'    # 如果使用 scrapy-redis 的默认去重是会使用这个类来处理去重 
    DUPEFILTER_CLASS = 'dbd.xxx.RedisDupeFilter' # 这样使用自己自定义的去重规则

### **优化** ###

from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter
    from scrapy_redis.connection import get_redis_from_settings
    from scrapy_redis import defaults
    
    class RedisDupeFilter(RFPDupeFilter):
        @classmethod
        def from_settings(cls, settings):
    
            server = get_redis_from_settings(settings)
            # key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}    # 源码这里是用的时间戳 不断变换导致每次重置
            key = defaults.DUPEFILTER_KEY % {
        'timestamp': 'yangtuo'}    # 不要时间戳了，我定死一个固定值
            debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG')
            return cls(server, key=key, debug=debug)

## 调度器 ##

在 **settings.py** 中进行配置

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
    
    
    # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
    SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'  
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'  # 广度优先 基于队列 先进先出 
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue' # 深度优先 基于栈 后进先出 
    
    
    # SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'  的时候才有用 
    DEPTH_PRIORITY = 1  # 广度优先    
    # DEPTH_PRIORITY = -1 # 深度优先 后进先出
    
    
    SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests'  # 调度器中请求存放在redis中的key
    
    
    SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"  # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle
    
    
    SCHEDULER_PERSIST = False  # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
    SCHEDULER_FLUSH_ON_START = True  # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空
    # SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10  # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。
    
    
    SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter'  # 去重规则，在redis中保存时对应的key
    
    
    # 优先使用 DUPEFILTER_CLASS，如果没有就是用 SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS
    SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'  # 去重规则对应处理的类

## 起始url ##

### 爬虫文件 ###

import scrapy
    from scrapy.http import Request
    import scrapy_redis
    from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
    
    
    class ChoutiSpider(RedisSpider): # 继承改为 用 RedisSpider
        name = 'chouti'
        allowed_domains = ['chouti.com']
    
        # def start_requests(self): # 不再需要写 start_requests 了
        #     yield Request(url='https://dig.chouti.com',callback=self.parse)
    
    
        def parse(self, response):
            print(response)

### 另写一个脚本文件  ###

import redis
    
    conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379,password='yangtuo')
    
    # 通过往 redis 里面加数据从而控制爬虫的执行
    # 如果没有数据就会夯住。一旦有数据就爬取，可以
    conn.lpush('chouti:start_urls','https://dig.chouti.com/r/pic/hot/1')

## 代码流程 ##

### 1.启动 ###

scrapy crawl chouti --nolog

### 2.实例化调度器对象 ###

找到  **SCHEDULER = "scrapy\_redis.scheduler.Scheduler"**  配置并实例化调度器对象

- 执行Scheduler.from\_crawler

- 执行Scheduler.from\_settings  
\- 读取配置文件：

SCHEDULER_PERSIST    # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
    SCHEDULER_FLUSH_ON_START # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空
    SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）

\- 读取配置文件：

SCHEDULER_QUEUE_KEY    # %(spider)s:requests    # 读取保存在 redis 中存放爬虫名字的 name 的值
    SCHEDULER_QUEUE_CLASS    # scrapy_redis.queue.FifoQueue # 读取要使用的队列方式
    SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY # '%(spider)s:dupefilter'    # 读取保存在 redis 中存放爬虫去重规则名字的 key 的值
    DUPEFILTER_CLASS    # 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'    # 读取去重的配置的类
    SCHEDULER_SERIALIZER    # "scrapy_redis.picklecompat"    # 读取保存在 redis 的时候用的序列化方式

\- 读取配置文件：

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,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
    REDIS_ENCODING = "utf-8"

\- 实例Scheduler对象

### 3. 爬虫开始执行起始URL ###

\- 调用 scheduler.enqueue\_requests()

def enqueue_request(self, request):
        # 请求是否需要过滤？ dont_filter = False 表示过滤 
        # 去重规则中是否已经有？（是否已经访问过，如果未访问添加到去重记录中。）
        # 要求过滤，且去重记录里面有就变表示访问过了
        if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
            self.df.log(request, self.spider)
            return False     # 已经访问过就不要再访问了
        
        if self.stats:
            self.stats.inc_value('scheduler/enqueued/redis', spider=self.spider)
        # print('未访问过，添加到调度器', request)
        self.queue.push(request)
        return True

### 4. 下载器去调度器中获取任务，去下载 ###

\- 调用 scheduler.next\_requests()

def next_request(self):
        block_pop_timeout = self.idle_before_close
        request = self.queue.pop(block_pop_timeout)
        if request and self.stats:
            self.stats.inc_value('scheduler/dequeued/redis', spider=self.spider)
        return request

## 总结几个问题 ##

### 1. 什么是深度优先？什么是广度优先？ ###

深度优先 ：基于层级先进入到最深层级进行处理全部后再往上层级处理

广度优先 ：基于从第一层级开始，每次层级处理之后进入下一层及处理

### 2. scrapy中如何实现深度和广度优先？ ###

先进先出，广度优先 FifoQueue

后进先出，深度优先 LifoQueue  
  
优先级队列：

DEPTH\_PRIORITY = 1 \# 广度优先

DEPTH\_PRIORITY = -1 \# 深度优先

### 3. scrapy中 调度器 和 队列 和 dupefilter 的关系？ ###

**调度器**，调配添加或获取那个request.

**队列**，存放request。

**dupefilter**，访问记录。

调度器拿到一个 request 要先去 dupefilter 里面看下有没有存在

如果存在就直接丢了

如果不存在才可以放在队列中

然后队列要基于自己的类型来进行相应规则的存放

**打比方来说：**

调度器 货车司机

dupefilter 仓库门卫

队列 仓库  
  
　　司机要往仓库放货。先问门卫

门卫说里面有货了不让就没法放

门卫说可以才可以放

放货的时候仓库要按照自己的规则放货  
  
　　司机要拉货 仓库就基于自己的规则直接给司机就行了

# 示例 - 腾讯招聘分布式爬虫 #

## 流程剖析 ##

使用 scrapy-redis 配合 mongoDB 的分布式爬虫

## 代码 ##

### items.py ###

import scrapy
    
    
    class TencentItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        zh_name = scrapy.Field()
        zh_type = scrapy.Field()
        post_id = scrapy.Field()
        duty = scrapy.Field()
        require = scrapy.Field()

### settings.py ###

BOT_NAME = 'Tencent'
    
    SPIDER_MODULES = ['Tencent.spiders']
    NEWSPIDER_MODULE = 'Tencent.spiders'
    
    # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0'
    
    # Obey robots.txt rules
    ROBOTSTXT_OBEY = False
    # 使用scrapy_redis的调度器
    SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
    
    # 使用scrapy_redis的去重机制
    DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
    
    # 爬取完成后是否清除请求指纹
    SCHEDULER_PERSIST = True
    # 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 200
    REDIS_HOST = '172.40.91.129'
    REDIS_PORT = 6379
    
    
    ITEM_PIPELINES = {
        'Tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
        # 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 200  # redis 的开启这个
        'Tencent.pipelines.TencentMongoPipeline': 200, 
    }

### pipline.py ###

import pymongo
    
    
    class TencentPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):
            print(dict(item))
            return item
    
    
    class TencentMongoPipeline(object):
        def open_spider(self, spider):
            conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
            db = conn['tencent']
            self.myset = db['job']
    
        def process_item(self, item, spider):
            self.myset.insert_one(dict(item))

### spider.py ###

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    import json
    from ..items import TencentItem
    
    
    class TencentSpider(scrapy.Spider):
        name = 'tencent'
        allowed_domains = ['tencent.com']
        start_urls = [
            'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1557114143837&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=1&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn']
    
        def parse(self, response):
            for page_index in range(1, 200):
                url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1557114143837&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=%s&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn' % str(
                    page_index)
                yield scrapy.Request(
                    url=url,
                    callback=self.parse_one_page
                )
    
        # 一级页面解析
        def parse_one_page(self, response):
            html = json.loads(response.text)
    
            for h in html['Data']['Posts']:
                item = TencentItem()
    
                item['zh_name'] = h['RecruitPostName']
                item['zh_type'] = h['LocationName']
                # 一级页面获取PostId,详情页URL需要此参数
                item['post_id'] = h['PostId']
                # 想办法获取到职位要求和职责,F12抓包,抓到地址
                two_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1557122746678&postId=%s&language=zh-cn' % \
                          item['post_id']
    
                yield scrapy.Request(
                    url=two_url,
                    meta={
        'item': item},
                    callback=self.parse_two_page
                )
    
        def parse_two_page(self, response):
            item = response.meta['item']
            html = json.loads(response.text)
            # 职责
            item['duty'] = html['Data']['Responsibility']
            # 要求
            item['require'] = html['Data']['Requirement']
    
            yield item

转载于:https://www.cnblogs.com/shijieli/p/10360798.html

[1450319-20190211052422389-561566021.png]: /images/20211220/5140c9a9110549618d7867595593c3e5.png