Fifteen: Crawler-Scrapy-redis distributed

1: python operationredis

1. redisInstallation and connection

安装
pip install redis
连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)

2. redisData type related operations

(1) String related operations

import redis
class TestString(object):
    # 初始化 连接redis数据库
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379)

    # 设置值
    def test_set(self):
        res = self.r.set('user1', 'yueyue-1')
        print(res)

    # 取值
    def test_get(self):
        res = self.r.get('user1')
        print(res,type(res))
        res = res.decode('UTF-8')
        print(res, type(res))

    # 设置多个值
    def test_mset(self):
        d = {
    
    
            'user2': 'yueyue-2',
            'user3': 'yueyue-3'
        }
        res = self.r.mset(d)
        print(res)

    # 取多个值
    def test_mget(self):
        l = ['user2', 'user3']
        res = self.r.mget(l)
        print(res)

    # 删除
    def test_del(self):
        self.r.delete('user2')

if __name__ == '__main__':
    t = TestString()
    # t.test_set()
    t.test_get()

(2) List related operations

import redis

class TestList(object):
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=1)

    # 插入记录
    def test_push(self):
        res = self.r.lpush('common', '1')
        print(res)
        res = self.r.rpush('common', '2')
        print(res)

    # 弹出记录
    def test_pop(self):
        res = self.r.lpop('common')
        res = self.r.rpop('common')

    # 范围取值
    def test_range(self):
        res = self.r.lrange('common', 0, -1)
        print(res)

if __name__ == '__main__':
    t = TestList()
    # t.test_set()
    # t.test_push()
    t.test_range()

(3) Collection related operations

import redis


class TestSet(object):
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=1)

    # 添加数据
    def test_sadd(self):
        res = self.r.sadd('set01', '1', '2')
        # redis升级到3.0以后不支持 bytes, string, int , float以外的数据类型。

    # 删除数据
    def test_del(self):
        res = self.r.srem('set01', 1)

    # 随机删除数据
    def test_pop(self):
        res = self.r.spop('set01')


if __name__ == '__main__':
    t = TestSet()
    # t.test_set()
    # t.test_push()
    t.test_pop()

(4) Hash related operations

import redis


class TestHash(object):
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=1)

    # 批量设值
    def test_hset(self):
        dic = {
    
    
            'id': 1,
            'name': 'huawei'
        }
        res = self.r.hmset('mobile', dic)


    # 批量取值
    def test_hgetall(self):
        res = self.r.hgetall('mobile')
        print(res)

    # 判断是否存在	存在返回1  不存在返回0
    def test_hexists(self):
        res = self.r.hexists('mobile', 'id')
        print(res)


if __name__ == '__main__':
    t = TestHash()
    # t.test_set()
    # t.test_push()
    t.test_hexists()

2: scrapy_redisOperating distributed crawlers

1 scrapy-redisIntroduction

1  Scrapy分布式爬虫意味着几台机器通过某种方式共同执行一套爬取任务，
这就首先要求每台机器都要有Scrapy框架，一套Scrapy框架就有一套Scrapy五大核心组件，
引擎--调度器--下载器--爬虫--项目管道，各自独有的调度器没有办法实现任务的共享，
所以不能实现分布式爬取。
2  假设可以实现Scrapy框架的调度器共享，那么就能实现分布式爬取了吗？
答案是不能，因为我们实现了任务的共享，但是框架之间的项目管道是单独的，
我们的任务下载完之后，我们爬取的有效信息还是不能全部存放在某个指定的位置，
所以要想实现分布式爬虫，需要同时满足调度器和项目管道的共享才可以达到分布式的效果。

2. Maintenance of shared crawling queue

集合 无序且不重复  请求去重 达到去重的效果 

3. scrapy-redisWorkflow

4. Files scrapy_redisinsettings

# Scrapy settings for example project
#
# For simplicity, this file contains only the most important settings by
# default. All the other settings are documented here:
#
#     http://doc.scrapy.org/topics/settings.html
#
SPIDER_MODULES = ['example.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'example.spiders'
# 需要改
USER_AGENT = 'scrapy-redis (+https://github.com/rolando/scrapy-redis)'
# 指定去重方式 给请求对象去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"    # 指定那个去重方法给request对象去重
# 设置调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"    # 指定Scheduler队列
# 队列中的内容是否进行持久保留 True redis关闭的时候数据会保留
# False 不会保留
SCHEDULER_PERSIST = True        # 队列中的内容是否持久保存,为false的时候在关闭Redis的时候,清空Redis
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"

ITEM_PIPELINES = {
    
    
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,    # scrapy_redis实现的items保存到redis的pipline
}

LOG_LEVEL = 'DEBUG'

# Introduce an artifical delay to make use of parallelism. to speed up the
# crawl.
DOWNLOAD_DELAY = 1

5. Three more keys appear after runningredis

dmoz:requests 存储待爬取的请求对象。
这些请求可能包括爬取的URL、请求头、请求体等信息。
Scrapy使用这些请求对象来发送HTTP请求并获取响应数据。

dmoz:item 存储已经爬取到的数据。
这些数据可能包括HTML页面中提取的文本、链接、图片等信息。
Scrapy使用这些数据来进行进一步的分析和处理。

dmoz:dupefilter 存储已经爬取过的请求的指纹。
Scrapy使用指纹来避免重复爬取同一个URL。
如果一个请求的指纹已经存在于dupefilter中，那么Scrapy将不会再次爬取该请求。

6. setingsSupplementary documents

setings.py

# 取消日志
# LOG_LEVEL = 'WARNING'

# 需要改
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'
# 指定去重方式 给请求对象去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 设置调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 队列中的内容是否进行持久保留 True redis关闭的时候数据会保留
# False 不会保留
SCHEDULER_PERSIST = True


# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    
    
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'
}


ITEM_PIPELINES = {
    
    
    # 'DMBJ.pipelines.DmbjPipeline': 300,
    # 将数据保存到redis中
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}