scrapy-redis爬虫数据库连接部分——windows准备做salve,Linux准备做master开展工作

首先处理简单的windows熟悉的环境——安装Redis服务和Redis可视化~可视化也可以省略,但作为新手推荐使用:

1、安装redis服务:链接: https://pan.baidu.com/s/1EA0I-gx9NEU78vjZeZVqJA 提取码: 4s4i ——直接next下去

2、安装redis可视化:链接: https://pan.baidu.com/s/1KQh_g2o0tQijHQRFpKjcng 提取码: ny9c

安装redis可视化~:

1、确保redis安装完成,确保redis服务正常开启

2、正常打开界面:

名字自定义~

验证为redis的密码~安装之后默认是空的就是这个——requirepass,直接连接,即可连接上windows本地的redis数据库

然后进行测试即可,测试详细内容百度。

不安装可视化的~就直接redis操作即可。

接下来是Linux服务里面安装redis:https://redis.io/download

安装完之后~直接进入redis-5.0.4文件夹:cd redis-5.0.4——>修改redis.conf文件:gedit redis.conf

修改三个属性:1.注释bind 127.0.0.1,以便其它ip访问,2.修改protected-mode yes,该改为no,3.设置密码 requirepass,默认是注释掉的,打开后设置密码。Over!

然后开始服务:sec/redis-server redis.conf

如果访问不了:

1、在linux下的防火墙中开放6379端口(与centos7以下版本开放端口的方式有区别):firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
2、重启防火墙:systemctl restart firewalld
3、启动redis:src/redis-server redis.conf

此时开始测试:打开另一个黑窗口,进入redis文件夹,输入:src/redis-cli,回车,先输入keys *,出现:,则输入你的密码即可:auth "密码";

这时候无错误情况下Linux下的Redis安装完成。

直接进入RedisDesktop里面连接服务,需要输入Linux的ip地址,Linux的ip地址查询:ifconfig -a ,windows的ip地址查询:ipconfig;

名字自取——ip地址输入——端口输入正确,无改变的情况下是6379——输入redis设置的密码;

结束windows下连接Linux下redis服务

Scrapy-redis<数据库篇>的更多相关文章

  1. 基于Python,scrapy,redis的分布式爬虫实现框架

    原文  http://www.xgezhang.com/python_scrapy_redis_crawler.html 爬虫技术,无论是在学术领域,还是在工程领域,都扮演者非常重要的角色.相比于其他 ...

  2. Scrapy+redis实现分布式爬虫

    概述 什么是分布式爬虫 需要搭建一个由n台电脑组成的机群,然后在每一台电脑中执行同一组程序,让其对同一网络资源进行联合且分布的数据爬取. 原生Scrapy无法实现分布式的原因 原生Scrapy中调度器 ...

  3. scrapy+redis去重实现增量抓取

    class ProjectnameDownloaderMiddleware(object): # Not all methods need to be defined. If a method is ...

  4. 爬虫--scrapy+redis分布式爬取58同城北京全站租房数据

    作业需求: 1.基于Spider或者CrawlSpider进行租房信息的爬取 2.本机搭建分布式环境对租房信息进行爬取 3.搭建多台机器的分布式环境,多台机器同时进行租房数据爬取 建议:用Pychar ...

  5. Redis与Scrapy

    Redis与Scrapy Redis与Scrapy Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value cache and store. ...

  6. python - scrapy 爬虫框架 ( redis去重 )

    1.  使用内置,并加以修改 ( 自定义 redis 存储的 keys ) settings 配置 # ############### scrapy redis连接 ################# ...

  7. Python分布式爬虫打造搜索引擎完整版-基于Scrapy、Redis、elasticsearch和django打造一个完整的搜索引擎网站

    Python分布式爬虫打造搜索引擎 基于Scrapy.Redis.elasticsearch和django打造一个完整的搜索引擎网站 https://github.com/mtianyan/Artic ...

  8. scrapy简单分布式爬虫

    经过一段时间的折腾,终于整明白scrapy分布式是怎么个搞法了,特记录一点心得. 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 ...

  9. 第三百六十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询

    第三百六十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询 1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能 ...

  10. 四十四 Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询

    1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据 查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内 ...

随机推荐

  1. 常见js特效的思路

    1.焦点轮播路 1.布局:父容器用overflow:hidden隐藏多余的图片 2:通过ID获取到重要的元素(父容器.图片列表.左右切换按钮等) 给左右按钮加上点击事件,通过JS更新图片的位置,判断边 ...

  2. ftp研究

    工作中经常用到ftp,最近闲下心来,仔细研究下ftp这个协议. FTP(文件传输协议)工作原理 目前在网络上,如果你想把文件和其他人共享.最方便的办法莫过于将文件放FTP服务器上,然后其他人通过FTP ...

  3. Java开源生鲜电商平台-异常模块的设计与架构(源码可下载)

    Java开源生鲜电商平台-异常模块的设计与架构(源码可下载) 说明:任何一个软件系统都会出现各式各样的异常与错误,我们需要根据异常的情况进行捕获与分析,改善自己的代码,让其更加的稳定的,快速的运行,那 ...

  4. JFree图表

    ************************************************************************************* 使用JFree生成统计图片, ...

  5. Java语言 链接Oracle数据库

    package com.tao.pojo; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Pre ...

  6. java中“==”和equals方法的区别,再加上特殊的String引用类型

    ==和equals的区别: 1.==是运算符,而equals是基类Object定义的一个方法,并且equals使用==定义的 2.进行比较时,分为  基本数据类型  的比较和  引用数据类型 的比较 ...

  7. Description Resource Path Location Type Cannot change version of project facet Dynamic Web Module to 2.3.

    报错信息:Description Resource Path Location Type Cannot change version of project facet Dynamic Web Modu ...

  8. 设计模式-策略模式(strategy pattern)

    来说说设计模式吧,最近开始看设计模式,觉得挺有意思的.设计模式网上的资料的挺多的,而且大部分是大家相互转来转去的.感觉也挺没有意思.我就自己写一点吧! 开始 学习设计模式,我会用自己的画的UML类图来 ...

  9. 我的微服务观,surging 2.0将会带来多大的改变

    Surging 自2017年6月16日开源以来,已收到不少公司的关注或者使用,其中既有以海克斯康超大型等外企的关注,也不乏深圳泓达康.重庆金翅膀等传统行业的正式使用,自2019年年初,surging2 ...

  10. Python 转化成 PB 格式数据

    一.概述 Protocol Buffers 是 Google 公司开发的一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据串行化,或者说序列化.它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式.可用于通讯 ...