使用scrapy-redis实现增量爬取
Scrapy-Redis
是Scrapy框架
的一个插件,可以使用Redis实现Scrapy的分布式爬虫。它使用Redis作为分布式队列,可以轻松地将爬虫分布在多个机器上。同时,它还提供了一些功能,如去重、持久化、增量爬取等。
要使用Scrapy-Redis实现增量爬取,可以采取以下步骤:
- 在Scrapy项目中安装Scrapy-Redis插件。可以使用pip安装:pip install scrapy-redis
- 在Scrapy的settings.py中添加如下配置:
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# 使用Redis调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 使用Redis去重过滤器
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 允许暂停、恢复爬取
SCHEDULER_PERSIST = True
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- 将Spider的爬取链接放入Redis队列中。可以在Spider中重载start_requests()方法,从Redis队列中获取链接开始爬取。
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import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
name = 'myspider'
redis_key = 'myspider:start_urls'
def parse(self, response):
# 处理响应
pass
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- 在Spider中实现增量爬取。可以通过重载Spider中的
start_requests()
方法或者使用SpiderMiddleware
来实现增量爬取。这里提供一种通过修改Redis队列来实现增量爬取的方法。
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import scrapy
import redis
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from scrapy.utils.project import get_project_settings
class MySpider(RedisSpider):
name = 'myspider'
redis_key = 'myspider:start_urls'
redis_conn = None
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
settings = get_project_settings()
self.redis_conn = redis.StrictRedis(
host=settings.get('REDIS_HOST'),
port=settings.get('REDIS_PORT'),
db=settings.get('REDIS_DB')
)
def start_requests(self):
# 获取最新的链接列表
latest_links = self.get_latest_links()
# 将最新的链接放入Redis队列
for link in latest_links:
self.redis_conn.lpush(self.redis_key, link)
# 开始爬取
return super(MySpider, self).start_requests()
def get_latest_links(self):
# 获取最新的链接列表
latest_links = []
# 这里只是简单的示例,实际可以从数据库、文件、API等获取最新的链接
for i in range(10):
latest_links.append(f'http://example.com/page{i}')
return latest_links
def parse(self, response):
# 处理响应
pass
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以上代码实现了在Spider启动时获取最新的链接列表,并将最新的链接放入Redis队列中,从而实现增量爬取。需要注意的是,这种方法仅适用于Spider启动时获取最新链接的情况。如果需要实时获取最新链接,可以使用SpiderMiddleware
来实现。这里提供一种使用SpiderMiddleware
实现增量爬取的方法。
SpiderMiddleware实现增量爬取的方法
- 创建一个
Middleware
,并在process_request()
方法中判断请求是否需要进行增量处理。如果需要,则修改请求的链接,将增量参数添加到链接中。示例代码如下:
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import time
import scrapy
from scrapy import Request
class MyMiddleware:
def process_request(self, request, spider):
# 判断是否需要进行增量处理
if 'incremental' in request.meta:
# 获取增量参数
incremental_param = request.meta['incremental']
# 将增量参数添加到请求链接中
url = request.url
if '?' in url:
url += f'&incremental={incremental_param}'
else:
url += f'?incremental={incremental_param}'
# 修改请求链接
request = Request(url, callback=request.callback, headers=request.headers, meta=request.meta)
return request
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- 在
Spider
中添加一个增量参数,并在start_requests()
方法中设置增量参数。示例代码如下:
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import scrapy
from myproject.middleware import MyMiddleware
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
start_urls = ['http://example.com']
incremental_param = None
custom_settings = {
'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
'myproject.middleware.MyMiddleware': 543,
}
}
def start_requests(self):
# 获取最新的增量参数
self.incremental_param = self.get_incremental_param()
# 设置增量参数
for url in self.start_urls:
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'incremental': self.incremental_param})
def parse(self, response):
# 处理响应
pass
def get_incremental_param(self):
# 获取最新的增量参数
return int(time.time())
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- 在SpiderMiddleware中判断响应是否需要进行增量处理。如果需要,则使用yield生成一个新的请求,将增量参数添加到链接中。示例代码如下:
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import time
import scrapy
from scrapy import Request
class MySpiderMiddleware:
def process_spider_output(self, response, result, spider):
for r in result:
# 判断是否需要进行增量处理
if 'incremental' in response.request.meta:
incremental_param = response.request.meta['incremental']
# 判断响应是否需要进行增量处理
if self.need_incremental_processing(response, r):
# 获取原始链接
url = r.url
# 将增量参数添加到链接中
if '?' in url:
url += f'&incremental={incremental_param}'
else:
url += f'?incremental={incremental_param}'
# 生成一个新的请求,将增量参数添加到链接中
yield Request(url, callback=r.callback, headers=r.headers, meta=r.meta)
continue
yield r
def need_incremental_processing(self, response, request):
# 判断响应是否需要进行增量处理
return True # TODO: 根据实际情况进行判断
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以上代码实现了使用SpiderMiddleware实现增量爬取。需要注意的是这里只是一个示例实现,需要根据实际情况进行修改。以下是一些需要注意的事项:
- 增量参数的生成方式可以根据实际情况进行修改。这里使用了当前时间戳作为增量参数,可以根据需要使用其他方式生成增量参数,例如使用数据库中的记录时间作为增量参数。
- need_incremental_processing()方法中需要根据实际情况进行判断。例如,可以根据响应的内容进行判断,如果响应的内容与上一次爬取的内容相同,则不进行增量处理。
- 在修改链接时,需要注意链接中是否已经包含了增量参数。如果已经包含了增量参数,则不需要添加新的增量参数。
- 在使用yield生成新的请求时,需要注意将原始请求中的callback、headers和meta参数复制到新的请求中,否则可能会导致一些错误。
- 在处理响应时,需要注意将响应中包含的增量参数传递给下一次请求。这里使用了meta参数传递增量参数,也可以使用其他方式进行传递。
最后需要注意的是,使用增量爬取需要对爬取的网站有一定的了解,否则可能会导致一些错误。例如,在爬取新闻网站时,如果没有对新闻的发布时间进行处理,则可能会重复爬取相同的新闻。因此,在使用增量爬取时,需要根据实际情况进行调整,以确保爬取的数据的准确性和完整性。