为什么要学习scrapy_redisScrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在：reqeust去重，爬虫持久化，和轻松实现分布式

Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改)

1）Scheduler（调度器）

2）Duplication Filter（requst的去重过滤器）

3）Item Pipeline（将Item存储在redis中以实现分布式处理）

4）Base Spider

代码

与scrapy爬虫代码大同小异，主要是spider类和settings中设置调度器，去重功能：

1.  item

完全一样；

2.  spiders/sina_news.py

spider类的基类改为RedisSpider

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

注释掉start_urls。

新增属性：

redis_key = ‘sinanewsspider:start_urls’

这个属性是给redis中建组用的，:作为组名和key名的间隔。

3.   settings.py

需要设置以下内容：

#使用scrapy_redis调度器

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

#使用scrapy_redis的去重处理器

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

#不清理Redis队列

SCHEDULER_PERSIST = True

如果这一项为True，那么在Redis中的URL不会被Scrapy_redis清理掉，这样的好处是：爬虫停止了再重新启动，它会从上次暂停的地方开始继续爬取。但是它的弊端也很明显，如果有多个爬虫都要从这里读取URL，需要另外写一段代码来防止重复爬取。

如果设置成了False，那么Scrapy_redis每一次读取了URL以后，就会把这个URL给删除。这样的好处是：多个服务器的爬虫不会拿到同一个URL，也就不会重复爬取。但弊端是：爬虫暂停以后再重新启动，它会重新开始爬。

#redis服务器地址，主机写本地，从机写远程IP

REDIS_HOST = "localhost"

#redis端口

REDIS_PORT = 6379

其他设置（可选）

爬虫请求的调度算法

爬虫的请求调度算法，有三种情况可供选择：

3.1.队列

SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.SpiderQueue'

如果不配置调度算法，默认就会使用这种方式。它实现了一个先入先出的队列，先放进Redis的请求会优先爬取。

3.2.栈

SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.SpiderStack'

这种方式，后放入到Redis的请求会优先爬取。

3.3.优先级队列

SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

这种方式，会根据一个优先级算法来计算哪些请求先爬取，哪些请求后爬取。这个优先级算法比较复杂，会综合考虑请求的深度等各个因素。

4.   pipeline

本来就是一个分离的组件，想改就改，不改也没问题。

scrapy-redis自带的pipeline是将items写入redis数据库中的items中。

前面声明的redis_key = ‘sinanewsspider:start_urls’

提供了组名，完整的key名为sinanewsspider:items

RedisSpider， 它能够支持分布式的抓取，采用的是basic spider，需要写parse函数。其次就是不再有start_urls了，取而代之的是redis_key，scrapy-redis将key从Redis里pop出来，成为请求的url地址。

RedisSpider类 不需要写start_urls：

scrapy-redis 一般直接写allowd_domains来指定需要爬取的域，也可以从在构造方法__init__()里动态定义爬虫爬取域范围（一般不用）。

必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：redis_key = 'myspider:start_urls'

根据指定的格式，start_urls将在 Master端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取start_urls。

RedisCrawlSpider类 爬虫继承了RedisCrawlSpider，能够支持分布式的抓取。因为采用的是crawlSpider，所以需要遵守Rule规则，以及callback不能写parse()方法。

同样也不再有start_urls了，取而代之的是redis_key，scrapy-redis将key从Redis里pop出来，成为请求的url地址。

同样的，RedisCrawlSpider类不需要写start_urls：

scrapy-redis 一般直接写allowd_domains来指定需要爬取的域，也可以从在构造方法__init__()里动态定义爬虫爬取域范围（一般不用）。必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，

参考格式：redis_key = 'myspider:start_urls'根据指定的格式，start_urls将在 Master端的 redis-cli 里 lpush 到 Redis数据库里，RedisSpider 将在数据库里获取start_urls。

运行爬虫： 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径，然后输入命令：scrapy runspider [爬虫名字]。在Redis服务器上，推入一个开始的url链接：redis-cli> lpush [redis_key] start_url开始爬取。

将数据导出存储进入mongodb

# -*- coding: utf-8 -*-

import json

import redis

import pymongo

def main():

    # 指定Redis数据库信息

    rediscli = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

    # 指定MongoDB数据库信息

    mongocli = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

    # 指定数据库

    db = mongocli['数据库名称']

    # 指定集合

    sheet = db['集合名称']

    while True:

        # FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值

        source, data = rediscli.blpop(“项目名:items")

        data = data.decode('utf-8')

        item = json.loads(data)

        try:

            sheet.insert(item)

            print ("Processing:insert successed" % item)

        except Exception as err:

            print ("err procesing: %r" % item)

if __name__ == '__main__':

    main()

将数据导出存入 MySQL

首先启动mysql 

 创建数据库和表

# -*- coding: utf-8 -*- 

 import json 

import redis 

import pymysql 

 def main():

 # 指定redis数据库信息 

 rediscli = redis.StrictRedis(host='localhost', port = 6379, db = 0) 

 # 指定mysql数据库 

 mysqlcli = pymysql.connect(host='localhost', user='用户', passwd='密码', db = '数据库', port=3306, charset='utf8') 

 # 使用cursor()方法获取操作游标 

 cur = mysqlcli.cursor() while True:

 # FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值 

 source, data = rediscli.blpop("redis中对应的文件夹:items")

 item = json.loads(data.decode('utf-8'))

 try: 

         # 使用execute方法执行SQL INSERT语句

         cur.execute("sql语句"，['数据',....]) 

          # 提交sql事务 

         mysqlcli.commit() 

         print("inserted successed") 

  except Exception as err:

         #插入失败

         print("Mysql Error",err) mysqlcli.rollback() 

 if __name__ == '__main__': 

             main()

分布式爬虫的优点：

可以充分利用多台机器的带宽。

可以充分利用多台机器的ip地址。

多台机器做，爬取效率更高。