scrapy-redis（0.6）依赖的环境
Scrapy >= 1.0.0 #终于过了1版本，这个太重要了，总算坑小了点，感谢那些为了解决各种scrapy与scrapy-redis不兼容做出了贡献的开发者和博主。redis-py >= 2.10.0redis server >= 2.8.0
0.6版本的主要更新内容是更新代码以支持Scrapy 1.0； 增加了-a domain=... option for example spiders.
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。
scrapy-redis架构：
scrapy-Redis组件详解：
四种组件：
Scheduler，Duplication Filter，Item Pipeline，Base Spider
1、Scheduler： scrapy改造了python本来的collection.deque(双向队列)形成了自己的Scrapy
queue，但是Scrapy多个spider不能共享待爬取队列Scrapy
queue，即Scrapy本身不支持爬虫分布式，scrapy-redis 的解决是把这个Scrapy
queue换成redis数据库（也是指redis队列），从同一个redis-server存放要爬取的request，便能让多个spider去同一个数据库里读取。Scrapy中跟“待爬队列”直接相关的就是调度器Scheduler，它负责对新的request进行入列操作（加入Scrapy
queue），取出下一个要爬取的request（从Scrapy
queue中取出）等操作。它把待爬队列按照优先级建立了一个字典结构，然后根据request中的优先级，来决定该入哪个队列，出列时则按优先级较小的优先出列。为了管理这个比较高级的队列字典，Scheduler需要提供一系列的方法。但是原来的Scheduler已经无法使用，所以使用Scrapy-redis的scheduler组件。
2、Duplication Filter
Scrapy中用集合实现这个request去重功能，Scrapy中把已经发送的request指纹放入到一个集合中，把下一个request的指纹拿到集合中比对，如果该指纹存在于集合中，说明这个request发送过了，如果没有则继续操作。这个核心的判重功能是这样实现的：
在scrapy-redis中去重是由Duplication Filter组件来实现的，它通过redis的set不重复的特性，巧妙的实现了DuplicationFilter去重。scrapy-redis调度器从引擎接受request，将request的指纹存入redis的set检查是否重复，并将不重复的request push写入redis的 request queue。
引擎请求request(Spider发出的）时，调度器从redis的request queue队列里根据优先级pop 出⼀个request 返回给引擎，引擎将此request发给spider处理。
3、Item Pipeline：
引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，scrapy-redis 的Item Pipeline将爬取到的
Item 存入redis的 items queue。修改过Item Pipeline可以很方便的根据 key 从 items queue
提取item，从而实现 items processes集群。
4、Base Spider
不在使用scrapy原有的Spider类，重写的RedisSpider继承了Spider和RedisMixin这两个类，RedisMixin是用来从redis读取url的类。
当我们生成一个Spider继承RedisSpider时，调用setup_redis函数，这个函数会去连接redis数据库，然后会设置signals(信号)：一个是当spider空闲时候的signal，会调用spider_idle函数，这个函数调用schedule_next_request函数，保证spider是一直活着的状态，并且抛出DontCloseSpider异常。一个是当抓到一个item时的signal，会调用item_scraped函数，这个函数会调用schedule_next_request函数，获取下一个request。
5、 总结
总结一下scrapy-redis的总体思路：这套组件通过重写scheduler和spider类，实现了调度、spider启动和redis的交互；
实现新的dupefilter和queue类，达到了判重和调度容器和redis的交互，因为每个主机上的爬虫进程都访问同一个redis数据库，所以调度和判重都统一进行统一管理，达到了分布式爬虫的目的；当spider被初始化时，同时会初始化一个对应的scheduler对象，这个调度器对象通过读取settings，配置好自己的调度容器queue和判重工具dupefilter；
每当一个spider产出一个request的时候，scrapy引擎会把这个reuqest递交给这个spider对应的scheduler对象进行调度，scheduler对象通过访问redis对request进行判重，如果不重复就把他添加进redis中的调度器队列里。当调度条件满足时，scheduler对象就从redis的调度器队列中取出一个request发送给spider，让他爬取；
当spider爬取的所有暂时可用url之后，scheduler发现这个spider对应的redis的调度器队列空了，于是触发信号spider_idle，spider收到这个信号之后，直接连接redis读取strart_url池，拿去新的一批url入口，然后再次重复上边的工作。
scrapy-Redis分布式策略：
Slaver端从Master端拿任务（Request/url/ID）进行数据抓取，在抓取数据的同时也生成新任务，并将任务抛给Master。Master端只有一个Redis数据库，负责对Slaver提交的任务进行去重、加入待爬队列。
优点：scrapy-redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作scrapy-redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。
缺点：scrapy-redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间。当然我们可以重写方法实现调度url。
创建项目
这个爬虫继承了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。
修改settings.py
修改设置settings.py
①Scheduler，首先是Scheduler的替换，这个东西是Scrapy中的调度员。在settings.py中添加以下代码：
SCHEDULER="scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
②去重
DUPEFILTER_CLASS="scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
③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。
④设置redis地址
启用本地redis: REDIS_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'
启用远程redis: REDIS_URL = 'redis://39.106.155.194:6379'
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：
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。
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。
呼~~配置完这些，爬虫就可以正常工作了，slave从master取url采集数据，当master redis中"shixisheng:start_urls"和"slave_1:requests"都为空时，爬虫会暂停等待，直到redis中有新的url。若再无新url添加进来，就可以在此刻结束程序。
运行爬虫
scrapy runspider myspider.py
向redis中装入url们
redis-cli lpush myspider:start_urls http://xiaowangzhi.com