数据去重 生成指纹:利用hashlib的sha1,对request的请求体.请求url.请求方法进行加密,返回一个40位长度的16进制的字符串,称为指纹 fp = hashlib.sha1() fp.update(to_bytes(request.method)) fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url))) fp.update(request.body or b'') return fp.hexdigest() 进队:(队列对reques

一.  domz.py from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule class DmozSpider(CrawlSpider): """Follow categories and extract links.""" name = 'dmoz' #gihtub上面给的举例网址挂了,换成这个 allowed_d

关于Scrapy工作流程回顾 Scrapy单机架构 上图的架构其实就是一种单机架构,只在本机维护一个爬取队列,Scheduler进行调度,而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列. 分布式架构 我将上图进行再次更改 这里重要的就是我的队列通过什么维护?这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活.并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重?这里借助redis的集合,red

scrapy-redis 简介 scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件,用于scrapy项目的分布式开发和部署. 特征 分布式爬取 可以启动多个spider工程,相互之间共享单个redis的requests队列.最适合广泛的多个域名网站的内容爬取. 分布式数据处理 爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中,这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列,进行item数据持久化处理 Scrapy即插即用组件 Scheduler调度

# 安装redis服务器端 sudo apt-get install redis-server # 安装scrapy和scrapy-redis库 pip install scrapy pip install scrapy-redis # 终端1 $ redis-cli # 终端2(在spider目录下打开,并切换到虚拟环境) $ scrapy runspider bludv.py # 终端1 $ lpush bludv:start_urls https://www.bludv.tv # 终端1:

14.3 使用scrapy-redis进行分布式爬取了解了scrapy-redis的原理后,我们学习使用scrapy + scrapyredis进行分布式爬取.14.3.1 搭建环境首先搭建scrapy-redis分布式爬虫环境,当前我们有3台Linux 主机. 云服务器(A):116.29.35.201 (Redis Server) 云服务器(B):123.59.45.155 本机(C):1.13.41.127 在3台主机上安装scrapy和scrapy-redis: $ pip instal

Scrapy分布式原理 关于Scrapy工作流程 Scrapy单机架构 上图的架构其实就是一种单机架构,只在本机维护一个爬取队列,Scheduler进行调度,而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列. 分布式架构 我将上图进行再次更改 这里重要的就是我的队列通过什么维护? 这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活. 并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重? 这里借

scrapy分布式原理   关于Scrapy工作流程回顾 Scrapy单机架构 上图的架构其实就是一种单机架构,只在本机维护一个爬取队列,Scheduler进行调度,而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列. 分布式架构 我将上图进行再次更改 这里重要的就是我的队列通过什么维护?这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活.并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重?这里

一:scrapy工作流程 scrapy单机架构: 单主机爬虫架构: 分布式爬虫架构: 这里重要的就是我的队列通过什么维护?这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活.并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重?这里借助redis的集合,redis提供集合数据结构,在redis集合中存储每个request的指纹在向request队列中加入Request前先验证这个Request的指

scrapy 本身并不是一个分布式框架,而 Scrapy-redis 库使得分布式成为可能: Scrapy-redis 并没有重构框架,而是基于redis数据库重写了框架的某些组件. 分布式框架要解决两个问题 分配爬取任务:为每个爬虫分配不重复的任务 scrapy-redis 使用 redis 数据库存储所有请求,利用 redis 数据库实现请求队列,所有爬虫从该队列中获取任务,并将新产生的请求添加到该队列中: 汇总爬取数据:将所有爬虫的数据汇总到一处 scrapy-redis 使用 Redis

scrapy本身并不是一个为分布式爬取而设计的框架,但第三方库scrapy-redis为其扩展了分布式抓取的功能,在分布式爬虫框架中,需要使用某种通信机制协调各个爬虫工作 (1)当前的爬取任务,下载+提取数据(分配任务) (2)当前爬取任务是否已经被其他爬虫执行过(任务去重) (3)如何存储怕去到的数据(数据存储) scrapy-redis利用Redis数据库作为多个爬虫的数据共享 下载源码: $git clone https://github.com/rolando/scrapy-redis

关于Scrapy工作流程回顾 Scrapy单机架构 上图的架构其实就是一种单机架构,只在本机维护一个爬取队列,Scheduler进行调度,而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列. 分布式架构 我将上图进行再次更改 这里重要的就是我的队列通过什么维护?这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活.并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重?这里借助redis的集合,red

这2天遇到一个问题,之前调试的时候爬取了一些数据,结果第二天重新调试的时候发现爬虫很快结束,而且还没有报错.后来从日志里看到这个: no more duplicates will be shown (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicate 这句就是在get第一个链接后出现的日志,大概意思就是“不会重复出现”,所以我猜想可能是因为redis自带了去重的机制,所以已经爬取的内容不会重新去爬 后来我去百度解决方案.首先,有人说在setting里把SCHED

一.创建普通scrapy项目 二.spiders爬虫文件中修改项 import scrapy from XX.items import XXItem import json # ----1 导入类 from scrapy_redis.spiders import RedisSpider # ----2 修改类的继承 class BookSpider(RedisSpider): name = 'book' # ----3 注销起始的url和允许的域 # allowed_domains = ['xx

Scarp框架 需求 获取网页的url 下载网页内容(Downloader下载器) 定位元素位置, 获取特定的信息(Spiders 蜘蛛) 存储信息(ItemPipeline, 一条一条从管里走) 队列存储(scheduler 调度器) 首先, spiders 给我们一个初始的URL, spider获取列表页内的详情页的url. 其次, 将url 存储到scheduler内, 然后 scheduler 就会自动将url放到downloader内执行. 详情页download之后, 返回respo

功能点:如何发送携带cookie访问登录后的页面,如何发送post请求登录 简单介绍: 安装:pip3 install scrapy_redis 在scrapy的基础上实现了更多的功能:如request去重(增量爬虫),爬虫持久化,实现分布式 工作流程:通过redis实现调度器的队列和指纹集合:每个request生成一个指纹,在存入redis之前,首先判断这个指纹是否已经存在,如果不存在则存入. 配置: # 确保所有的爬虫通过Redis去重 DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_

scrapy_redis是一个基于redis的scrapy组件,通过它可以快速实现简单的分布式爬虫程序,该组件主要提供三大功能: (1)dupefilter——URL去重规则(被调度器使用) (2)scheduler——调度器 (3)pipeline——数据持久化 一.安装redis 去官网下载redis并安装到电脑上 二.安装scrapy_redis组件 打开终端输入:pip install scrapy-redis  即可 (os/linux) 组件默认被安装在相应的Python文件夹的si

原理:其实就是用到redis的优点及特性,好处自己查--- 1,scrapy 分布式爬虫配置: settings.py BOT_NAME = 'first' SPIDER_MODULES = ['first.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'first.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent #USER_AGENT = 'first

=============================================================== Scrapy-Redis分布式爬虫框架 =============================================================== 1.Scrapy-Rdis-project: example (Scrapy-Redis分布式爬虫框架----范例说明(Dmoz网站) ) --------------------------------

分布式爬虫原理 首先我们来看一下scrapy的单机架构:     可以看到,scrapy单机模式,通过一个scrapy引擎通过一个调度器,将Requests队列中的request请求发给下载器,进行页面的爬取. 那么多台主机协作的关键是共享一个爬取队列. 所以,单主机的爬虫架构如下图所示:     前文提到,分布式爬虫的关键是共享一个requests队列,维护该队列的主机称为master,而从机则负责数据的抓取,数据处理和数据存储,所以分布式爬虫架构如下图所示:         MasterSp

1.scrapy_redis的流程 在scrapy_redis中,所有的带抓取的对象和去重的指纹都存在所有的服务器公用的redis中 所有的服务器公用一个redis中的request对象 所有的request对象存入redis前,都会在同一个redis中进行判断,之前是否已经存入过 在默认的情况下,所有数据会存放在redis中 2.scrapy_redis的原理分析 我们从settings.py中的三个配置来进行分析 分别是: RedisPipeline RFPDupeFilter Schedu