源码自带项目说明:
使用scrapy-redis的example来修改
先从github上拿到scrapy-redis的示例,然后将里面的example-project目录移到指定的地址:
# clone github scrapy-redis源码文件
git clone https://github.com/rmax/scrapy-redis.git
# 直接拿官方的项目范例,改名为自己的项目用(针对懒癌患者)
mv scrapy-redis/example-project ~/scrapyredis-project
我们clone到的 scrapy-redis 源码中有自带一个example-project项目,这个项目包含3个spider,分别是dmoz, myspider_redis,mycrawler_redis。
一、dmoz (class DmozSpider(CrawlSpider))
这个爬虫继承的是CrawlSpider,它是用来说明Redis的持续性,当我们第一次运行dmoz爬虫,然后Ctrl + C停掉之后,再运行dmoz爬虫,之前的爬取记录是保留在Redis里的。
分析起来,其实这就是一个 scrapy-redis 版CrawlSpider
类,需要设置Rule规则,以及callback不能写parse()方法。
执行方式:scrapy crawl dmoz
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
class DmozSpider(CrawlSpider):
"""Follow categories and extract links."""
name = 'dmoz'
allowed_domains = ['dmoz.org']
start_urls = ['http://www.dmoz.org/']
rules = [
Rule(LinkExtractor(
restrict_css=('.top-cat', '.sub-cat', '.cat-item')
), callback='parse_directory', follow=True),
]
def parse_directory(self, response):
for div in response.css('.title-and-desc'):
yield {
'name': div.css('.site-title::text').extract_first(),
'description': div.css('.site-descr::text').extract_first().strip(),
'link': div.css('a::attr(href)').extract_first(),
}
二、myspider_redis (class MySpider(RedisSpider))
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。
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'myspider_redis'
# 注意redis-key的格式:
redis_key = 'myspider:start_urls'
# 可选:等效于allowd_domains(),__init__方法按规定格式写,使用时只需要修改super()里的类名参数即可
def __init__(self, *args, **kwargs):
# Dynamically define the allowed domains list.
domain = kwargs.pop('domain', '')
self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
# 修改这里的类名为当前类名
super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
def parse(self, response):
return {
'name': response.css('title::text').extract_first(),
'url': response.url,
}
注意:
RedisSpider类 不需要写allowd_domains
和start_urls
:
scrapy-redis将从在构造方法init()里动态定义爬虫爬取域范围,也可以选择直接写
allowd_domains`。
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。
执行方式:
通过runspider方法执行爬虫的py文件(也可以分次执行多条),爬虫(们)将处于等待准备状态:
scrapy runspider myspider_redis.py
在Master端的redis-cli输入push指令,参考格式:
$redis > lpush myspider:start_urls http://www.dmoz.org/
Slaver端爬虫获取到请求,开始爬取。
三、mycrawler_redis (class MyCrawler(RedisCrawlSpider))
这个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。
from scrapy.spiders import Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
class MyCrawler(RedisCrawlSpider):
"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
name = 'mycrawler_redis'
redis_key = 'mycrawler:start_urls'
rules = (
# follow all links
Rule(LinkExtractor(), callback='parse_page', follow=True),
)
# __init__方法必须按规定写,使用时只需要修改super()里的类名参数即可
def __init__(self, *args, **kwargs):
# Dynamically define the allowed domains list.
domain = kwargs.pop('domain', '')
self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
# 修改这里的类名为当前类名
super(MyCrawler, self).__init__(*args, **kwargs)
def parse_page(self, response):
return {
'name': response.css('title::text').extract_first(),
'url': response.url,
}
注意:
同样的,RedisCrawlSpider类不需要写allowd_domains
和start_urls
:
scrapy-redis将从在构造方法__init__()
里动态定义爬虫爬取域范围,也可以选择直接写allowd_domains
。
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。
执行方式:
通过runspider方法执行爬虫的py文件(也可以分次执行多条),爬虫(们)将处于等待准备状态:
scrapy runspider mycrawler_redis.py
在Master端的redis-cli输入push指令,参考格式:
$redis > lpush mycrawler:start_urls http://www.dmoz.org/
爬虫获取url,开始执行。
总结:
如果只是用到Redis的去重和保存功能,就选第一种;
如果要写分布式,则根据情况,选择第二种、第三种;
通常情况下,会选择用第三种方式编写深度聚焦爬虫。