Scrapy-redis分布式+Scrapy-redis实战

【学习目标】

1. Scrapy-redis分布式的运行流程
2. Scheduler与Scrapy自带的Scheduler有什么区别
3. Duplication Filter作用
4. 源码自带三种spider的使用

6. Scrapy-redis分布式组件

Scrapy 和 scrapy-redis的区别

Scrapy 是一个通用的爬虫框架，但是不支持分布式，Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件)。

pip install scrapy-redis

Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改)

1. Scheduler
2. Duplication Filter
3. Item Pipeline
4. Base Spider

scrapy-redis架构

 

如上图所⽰示，scrapy-redis在scrapy的架构上增加了redis，基于redis的特性拓展了如下组件：

Scheduler：

Scrapy改造了python本来的collection.deque(双向队列)形成了自己的Scrapy queue(https://github.com/scrapy/queuelib/blob/master/queuelib/queue.py))，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，比如：

    {

        优先级0 : 队列0

        优先级1 : 队列1

        优先级2 : 队列2

    }

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。

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：

def request_seen(self, request):
        # self.request_figerprints就是一个指纹集合 

        fp = self.request_fingerprint(request)

        # 这就是判重的核心操作 

        if fp in self.fingerprints:

            return True

        self.fingerprints.add(fp)

        if self.file:

            self.file.write(fp + os.linesep)

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Duplication Filter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。

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。

Base Spider:

不再使用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。

6.1. 源码分析参考：Connection

官方站点：https://github.com/rolando/scrapy-redis

scrapy-redis的官方文档写的比较简洁，没有提及其运行原理，所以如果想全面的理解分布式爬虫的运行原理，还是得看scrapy-redis的源代码才行。

scrapy-redis工程的主体还是是redis和scrapy两个库，工程本身实现的东西不是很多，这个工程就像胶水一样，把这两个插件粘结了起来。下面我们来看看，scrapy-redis的每一个源代码文件都实现了什么功能，最后如何实现分布式的爬虫系统：

connection.py

负责根据setting中配置实例化redis连接。被dupefilter和scheduler调用，总之涉及到redis存取的都要使用到这个模块。

# 这里引入了redis模块，这个是redis-python库的接口，用于通过python访问redis数据库，
# 这个文件主要是实现连接redis数据库的功能，这些连接接口在其他文件中经常被用到

import redis
import six

from scrapy.utils.misc import load_object

DEFAULT_REDIS_CLS = redis.StrictRedis

# 可以在settings文件中配置套接字的超时时间、等待时间等
# Sane connection defaults.
DEFAULT_PARAMS = {
    'socket_timeout': 30,
    'socket_connect_timeout': 30,
    'retry_on_timeout': True,
}

# 要想连接到redis数据库，和其他数据库差不多，需要一个ip地址、端口号、用户名密码（可选）和一个整形的数据库编号
# Shortcut maps 'setting name' -> 'parmater name'.
SETTINGS_PARAMS_MAP = {
    'REDIS_URL': 'url',
    'REDIS_HOST': 'host',
    'REDIS_PORT': 'port',
}


def get_redis_from_settings(settings):
    """Returns a redis client instance from given Scrapy settings object.
    This function uses ``get_client`` to instantiate the client and uses
    ``DEFAULT_PARAMS`` global as defaults values for the parameters. You can
    override them using the ``REDIS_PARAMS`` setting.
    Parameters
    ----------
    settings : Settings
        A scrapy settings object. See the supported settings below.
    Returns
    -------
    server
        Redis client instance.
    Other Parameters
    ----------------
    REDIS_URL : str, optional
        Server connection URL.
    REDIS_HOST : str, optional
        Server host.
    REDIS_PORT : str, optional
        Server port.
    REDIS_PARAMS : dict, optional
        Additional client parameters.
    """
    params = DEFAULT_PARAMS.copy()
    params.update(settings.getdict('REDIS_PARAMS'))
    # XXX: Deprecate REDIS_* settings.
    for source, dest in SETTINGS_PARAMS_MAP.items():
        val = settings.get(source)
        if val:
            params[dest] = val

    # Allow ``redis_cls`` to be a path to a class.
    if isinstance(params.get('redis_cls'), six.string_types):
        params['redis_cls'] = load_object(params['redis_cls'])

    # 返回的是redis库的Redis对象，可以直接用来进行数据操作的对象
    return get_redis(**params)


# Backwards compatible alias.
from_settings = get_redis_from_settings


def get_redis(**kwargs):
    """Returns a redis client instance.
    Parameters
    ----------
    redis_cls : class, optional
        Defaults to ``redis.StrictRedis``.
    url : str, optional
        If given, ``redis_cls.from_url`` is used to instantiate the class.
    **kwargs
        Extra parameters to be passed to the ``redis_cls`` class.
    Returns
    -------
    server
        Redis client instance.
    """
    redis_cls = kwargs.pop('redis_cls', DEFAULT_REDIS_CLS)
    url = kwargs.pop('url', None)


    if url:
        return redis_cls.from_url(url, **kwargs)
    else:
        return redis_cls(**kwargs)

6.2. 源码分析参考：Dupefilter

dupefilter.py

负责执行requst的去重，实现的很有技巧性，使用redis的set数据结构。但是注意scheduler并不使用其中用于在这个模块中实现的dupefilter键做request的调度，而是使用queue.py模块中实现的queue。

当request不重复时，将其存入到queue中，调度时将其弹出。

import logging

import time

 

from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter

from scrapy.utils.request import request_fingerprint

 

from .connection import get_redis_from_settings

 

 

DEFAULT_DUPEFILTER_KEY = "dupefilter:%(timestamp)s"

 

logger = logging.getLogger(__name__)

 

 

# TODO: Rename class to RedisDupeFilter.

class RFPDupeFilter(BaseDupeFilter):

    """Redis-based request duplicates filter.

    This class can also be used with default Scrapy's scheduler.

    """

 

    logger = logger

 

    def __init__(self, server, key, debug=False):

        """Initialize the duplicates filter.

        Parameters

        ----------

        server : redis.StrictRedis

            The redis server instance.

        key : str

            Redis key Where to store fingerprints.

        debug : bool, optional

            Whether to log filtered requests.

        """

        self.server = server

        self.key = key

        self.debug = debug

        self.logdupes = True

 

    @classmethod

    def from_settings(cls, settings):

        """Returns an instance from given settings.

        This uses by default the key ``dupefilter:<timestamp>``. When using the

        ``scrapy_redis.scheduler.Scheduler`` class, this method is not used as

        it needs to pass the spider name in the key.

        Parameters

        ----------

        settings : scrapy.settings.Settings

        Returns

        -------

        RFPDupeFilter

            A RFPDupeFilter instance.

        """

        server = get_redis_from_settings(settings)

        # XXX: This creates one-time key. needed to support to use this

        # class as standalone dupefilter with scrapy's default scheduler

        # if scrapy passes spider on open() method this wouldn't be needed

        # TODO: Use SCRAPY_JOB env as default and fallback to timestamp.

        key = DEFAULT_DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())}

        debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG')

        return cls(server, key=key, debug=debug)

 

    @classmethod

    def from_crawler(cls, crawler):

        """Returns instance from crawler.

        Parameters

        ----------

        crawler : scrapy.crawler.Crawler

        Returns

        -------

        RFPDupeFilter

            Instance of RFPDupeFilter.

        """

        return cls.from_settings(crawler.settings)

 

    def request_seen(self, request):

        """Returns True if request was already seen.

        Parameters

        ----------

        request : scrapy.http.Request

        Returns

        -------

        bool

        """

        fp = self.request_fingerprint(request)

        # This returns the number of values added, zero if already exists.

        added = self.server.sadd(self.key, fp)

        return added == 0

 

    def request_fingerprint(self, request):

        """Returns a fingerprint for a given request.

        Parameters

        ----------

        request : scrapy.http.Request

        Returns

        -------

        str

        """

        return request_fingerprint(request)

 

    def close(self, reason=''):

        """Delete data on close. Called by Scrapy's scheduler.

        Parameters

        ----------

        reason : str, optional

        """

        self.clear()

 

    def clear(self):

        """Clears fingerprints data."""

        self.server.delete(self.key)

 

    def log(self, request, spider):

        """Logs given request.

        Parameters

        ----------

        request : scrapy.http.Request

        spider : scrapy.spiders.Spider

        """

        if self.debug:

            msg = "Filtered duplicate request: %(request)s"

            self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider})

        elif self.logdupes:

            msg = ("Filtered duplicate request %(request)s"

                   " - no more duplicates will be shown"

                   " (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicates)")

            msg = "Filtered duplicate request: %(request)s"

            self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider})

            self.logdupes = False

这个文件看起来比较复杂，重写了scrapy本身已经实现的request判重功能。因为本身scrapy单机跑的话，只需要读取内存中的request队列或者持久化的request队列（scrapy默认的持久化似乎是json格式的文件，不是数据库）就能判断这次要发出的request url是否已经请求过或者正在调度（本地读就行了）。而分布式跑的话，就需要各个主机上的scheduler都连接同一个数据库的同一个request池来判断这次的请求是否是重复的了。

在这个文件中，通过继承BaseDupeFilter重写他的方法，实现了基于redis的判重。根据源代码来看，scrapy-redis使用了scrapy本身的一个fingerprint接口request_fingerprint，这个接口很有趣，根据scrapy文档所说，他通过hash来判断两个url是否相同（相同的url会生成相同的hash结果），但是当两个url的地址相同，get型参数相同但是顺序不同时，也会生成相同的hash结果（这个真的比较神奇。。。）所以scrapy-redis依旧使用url的fingerprint来判断request请求是否已经出现过。

这个类通过连接redis，使用一个key来向redis的一个set中插入fingerprint（这个key对于同一种spider是相同的，redis是一个key-value的数据库，如果key是相同的，访问到的值就是相同的，这里使用spider名字+DupeFilter的key就是为了在不同主机上的不同爬虫实例，只要属于同一种spider，就会访问到同一个set，而这个set就是他们的url判重池），如果返回值为0，说明该set中该fingerprint已经存在（因为集合是没有重复值的），则返回False，如果返回值为1，说明添加了一个fingerprint到set中，则说明这个request没有重复，于是返回True，还顺便把新fingerprint加入到数据库中了。 DupeFilter判重会在scheduler类中用到，每一个request在进入调度之前都要进行判重，如果重复就不需要参加调度，直接舍弃就好了，不然就是白白浪费资源。

6.3. 源码分析参考：Picklecompat

picklecompat.py

"""A pickle wrapper module with protocol=-1 by default."""

 

try:

    import cPickle as pickle  # PY2

except ImportError:

    import pickle

 

 

def loads(s):

    return pickle.loads(s)

 

 

def dumps(obj):

    return pickle.dumps(obj, protocol=-1)

这里实现了loads和dumps两个函数，其实就是实现了一个序列化器。

因为redis数据库不能存储复杂对象（key部分只能是字符串，value部分只能是字符串，字符串列表，字符串集合和hash），所以我们存啥都要先串行化成文本才行。

这里使用的就是python的pickle模块，一个兼容py2和py3的串行化工具。这个serializer主要用于一会的scheduler存reuqest对象。

6.4. 源码分析参考：Pipelines

pipelines.py

from scrapy.utils.misc import load_object

from scrapy.utils.serialize import ScrapyJSONEncoder

from twisted.internet.threads import deferToThread

 

from . import connection

 

 

default_serialize = ScrapyJSONEncoder().encode

 

 

class RedisPipeline(object):

    """Pushes serialized item into a redis list/queue"""

 

    def __init__(self, server,

                 key='%(spider)s:items',

                 serialize_func=default_serialize):

        self.server = server

        self.key = key

        self.serialize = serialize_func

 

    @classmethod

    def from_settings(cls, settings):

        params = {

            'server': connection.from_settings(settings),

        }

        if settings.get('REDIS_ITEMS_KEY'):

            params['key'] = settings['REDIS_ITEMS_KEY']

        if settings.get('REDIS_ITEMS_SERIALIZER'):

            params['serialize_func'] = load_object(

                settings['REDIS_ITEMS_SERIALIZER']

            )

 

        return cls(**params)

 

    @classmethod

    def from_crawler(cls, crawler):

        return cls.from_settings(crawler.settings)

 

    def process_item(self, item, spider):

        return deferToThread(self._process_item, item, spider)

 

    def _process_item(self, item, spider):

        key = self.item_key(item, spider)

        data = self.serialize(item)

        self.server.rpush(key, data)

        return item

 

    def item_key(self, item, spider):

        """Returns redis key based on given spider.

        Override this function to use a different key depending on the item

        and/or spider.

        """

        return self.key % {'spider': spider.name}

这是是用来实现分布式处理的作用。它将Item存储在redis中以实现分布式处理。由于在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。

pipelines文件实现了一个item pipieline类，和scrapy的item pipeline是同一个对象，通过从settings中拿到我们配置的REDIS_ITEMS_KEY作为key，把item串行化之后存入redis数据库对应的value中（这个value可以看出是个list，我们的每个item是这个list中的一个结点），这个pipeline把提取出的item存起来，主要是为了方便我们延后处理数据。

6.5. 源码分析参考：Queue

queue.py

该文件实现了几个容器类，可以看这些容器和redis交互频繁，同时使用了我们上边picklecompat中定义的序列化器。这个文件实现的几个容器大体相同，只不过一个是队列，一个是栈，一个是优先级队列，这三个容器到时候会被scheduler对象实例化，来实现request的调度。比如我们使用SpiderQueue为调度队列的类型，到时候request的调度方法就是先进先出，而实用SpiderStack就是先进后出了。

从SpiderQueue的实现看出来，他的push函数就和其他容器的一样，只不过push进去的request请求先被scrapy的接口request_to_dict变成了一个dict对象（因为request对象实在是比较复杂，有方法有属性不好串行化），之后使用picklecompat中的serializer串行化为字符串，然后使用一个特定的key存入redis中（该key在同一种spider中是相同的）。而调用pop时，其实就是从redis用那个特定的key去读其值（一个list），从list中读取最早进去的那个，于是就先进先出了。 这些容器类都会作为scheduler调度request的容器，scheduler在每个主机上都会实例化一个，并且和spider一一对应，所以分布式运行时会有一个spider的多个实例和一个scheduler的多个实例存在于不同的主机上，但是，因为scheduler都是用相同的容器，而这些容器都连接同一个redis服务器，又都使用spider名加queue来作为key读写数据，所以不同主机上的不同爬虫实例公用一个request调度池，实现了分布式爬虫之间的统一调度。

from scrapy.utils.reqser import request_to_dict, request_from_dict

 

from . import picklecompat

 

 

class Base(object):

    """Per-spider queue/stack base class"""

 

    def __init__(self, server, spider, key, serializer=None):

        """Initialize per-spider redis queue.

        Parameters:

            server -- redis connection

            spider -- spider instance

            key -- key for this queue (e.g. "%(spider)s:queue")

        """

        if serializer is None:

            # Backward compatibility.

            # TODO: deprecate pickle.

            serializer = picklecompat

        if not hasattr(serializer, 'loads'):

            raise TypeError("serializer does not implement 'loads' function: %r"

                            % serializer)

        if not hasattr(serializer, 'dumps'):

            raise TypeError("serializer '%s' does not implement 'dumps' function: %r"

                            % serializer)

 

        self.server = server

        self.spider = spider

        self.key = key % {'spider': spider.name}

        self.serializer = serializer

 

    def _encode_request(self, request):

        """Encode a request object"""

        obj = request_to_dict(request, self.spider)

        return self.serializer.dumps(obj)

 

    def _decode_request(self, encoded_request):

        """Decode an request previously encoded"""

        obj = self.serializer.loads(encoded_request)

        return request_from_dict(obj, self.spider)

 

    def __len__(self):

        """Return the length of the queue"""

        raise NotImplementedError

 

    def push(self, request):

        """Push a request"""

        raise NotImplementedError

 

    def pop(self, timeout=0):

        """Pop a request"""

        raise NotImplementedError

 

    def clear(self):

        """Clear queue/stack"""

        self.server.delete(self.key)

 

 

class SpiderQueue(Base):

    """Per-spider FIFO queue"""

 

    def __len__(self):

        """Return the length of the queue"""

        return self.server.llen(self.key)

 

    def push(self, request):

        """Push a request"""

        self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request))

 

    def pop(self, timeout=0):

        """Pop a request"""

        if timeout > 0:

            data = self.server.brpop(self.key, timeout)

            if isinstance(data, tuple):

                data = data[1]

        else:

            data = self.server.rpop(self.key)

        if data:

            return self._decode_request(data)

 

 

class SpiderPriorityQueue(Base):

    """Per-spider priority queue abstraction using redis' sorted set"""

 

    def __len__(self):

        """Return the length of the queue"""

        return self.server.zcard(self.key)

 

    def push(self, request):

        """Push a request"""

        data = self._encode_request(request)

        score = -request.priority

        # We don't use zadd method as the order of arguments change depending on

        # whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using

        # kwargs only accepts strings, not bytes.

        self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data)

 

    def pop(self, timeout=0):

        """

        Pop a request

        timeout not support in this queue class

        """

        # use atomic range/remove using multi/exec

        pipe = self.server.pipeline()

        pipe.multi()

        pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0)

        results, count = pipe.execute()

        if results:

            return self._decode_request(results[0])

 

 

class SpiderStack(Base):

    """Per-spider stack"""

 

    def __len__(self):

        """Return the length of the stack"""

        return self.server.llen(self.key)

 

    def push(self, request):

        """Push a request"""

        self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request))

 

    def pop(self, timeout=0):

        """Pop a request"""

        if timeout > 0:

            data = self.server.blpop(self.key, timeout)

            if isinstance(data, tuple):

                data = data[1]

        else:

            data = self.server.lpop(self.key)

 

        if data:

            return self._decode_request(data)

 

 

__all__ = ['SpiderQueue', 'SpiderPriorityQueue', 'SpiderStack']

6.6. 源码分析参考：Scheduler

scheduler.py

此扩展是对scrapy中自带的scheduler的替代（在settings的SCHEDULER变量中指出），正是利用此扩展实现crawler的分布式调度。其利用的数据结构来自于queue中实现的数据结构。

scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块

import importlib
import six

from scrapy.utils.misc import load_object

from . import connection


# TODO: add SCRAPY_JOB support.
class Scheduler(object):
    """Redis-based scheduler"""

    def __init__(self, server,
                 persist=False,
                 flush_on_start=False,
                 queue_key='%(spider)s:requests',
                 queue_cls='scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue',
                 dupefilter_key='%(spider)s:dupefilter',
                 dupefilter_cls='scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter',
                 idle_before_close=0,
                 serializer=None):
        """Initialize scheduler.
        Parameters
        ----------
        server : Redis
            The redis server instance.
        persist : bool
            Whether to flush requests when closing. Default is False.
        flush_on_start : bool
            Whether to flush requests on start. Default is False.
        queue_key : str
            Requests queue key.
        queue_cls : str
            Importable path to the queue class.
        dupefilter_key : str
            Duplicates filter key.
        dupefilter_cls : str
            Importable path to the dupefilter class.
        idle_before_close : int
            Timeout before giving up.
        """
        if idle_before_close < 0:
            raise TypeError("idle_before_close cannot be negative")

        self.server = server
        self.persist = persist
        self.flush_on_start = flush_on_start
        self.queue_key = queue_key
        self.queue_cls = queue_cls
        self.dupefilter_cls = dupefilter_cls
        self.dupefilter_key = dupefilter_key
        self.idle_before_close = idle_before_close
        self.serializer = serializer
        self.stats = None

    def __len__(self):
        return len(self.queue)

    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        kwargs = {
            'persist': settings.getbool('SCHEDULER_PERSIST'),
            'flush_on_start': settings.getbool('SCHEDULER_FLUSH_ON_START'),
            'idle_before_close': settings.getint('SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE'),
        }

        # If these values are missing, it means we want to use the defaults.
        optional = {
            # TODO: Use custom prefixes for this settings to note that are
            # specific to scrapy-redis.
            'queue_key': 'SCHEDULER_QUEUE_KEY',
            'queue_cls': 'SCHEDULER_QUEUE_CLASS',
            'dupefilter_key': 'SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY',
            # We use the default setting name to keep compatibility.
            'dupefilter_cls': 'DUPEFILTER_CLASS',
            'serializer': 'SCHEDULER_SERIALIZER',
        }
        for name, setting_name in optional.items():
            val = settings.get(setting_name)
            if val:
                kwargs[name] = val

        # Support serializer as a path to a module.
        if isinstance(kwargs.get('serializer'), six.string_types):
            kwargs['serializer'] = importlib.import_module(kwargs['serializer'])

        server = connection.from_settings(settings)
        # Ensure the connection is working.
        server.ping()

        return cls(server=server, **kwargs)

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        instance = cls.from_settings(crawler.settings)
        # FIXME: for now, stats are only supported from this constructor
        instance.stats = crawler.stats
        return instance

    def open(self, spider):
        self.spider = spider

        try:
            self.queue = load_object(self.queue_cls)(
                server=self.server,
                spider=spider,
                key=self.queue_key % {'spider': spider.name},
                serializer=self.serializer,
            )
        except TypeError as e:
            raise ValueError("Failed to instantiate queue class '%s': %s",
                             self.queue_cls, e)

        try:
            self.df = load_object(self.dupefilter_cls)(
                server=self.server,
                key=self.dupefilter_key % {'spider': spider.name},
                debug=spider.settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG'),
            )
        except TypeError as e:
            raise ValueError("Failed to instantiate dupefilter class '%s': %s",
                             self.dupefilter_cls, e)

        if self.flush_on_start:
            self.flush()
        # notice if there are requests already in the queue to resume the crawl
        if len(self.queue):
            spider.log("Resuming crawl (%d requests scheduled)" % len(self.queue))

    def close(self, reason):
        if not self.persist:
            self.flush()

    def flush(self):
        self.df.clear()
        self.queue.clear()

    def enqueue_request(self, request):
        if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
            self.df.log(request, self.spider)
            return False
        if self.stats:
            self.stats.inc_value('scheduler/enqueued/redis', spider=self.spider)
        self.queue.push(request)
        return True

    def next_request(self):
        block_pop_timeout = self.idle_before_close
        request = self.queue.pop(block_pop_timeout)
        if request and self.stats:
            self.stats.inc_value('scheduler/dequeued/redis', spider=self.spider)
        return request

    def has_pending_requests(self):
        return len(self) > 0

这个文件重写了scheduler类，用来代替scrapy.core.scheduler的原有调度器。其实对原有调度器的逻辑没有很大的改变，主要是使用了redis作为数据存储的媒介，以达到各个爬虫之间的统一调度。 scheduler负责调度各个spider的request请求，scheduler初始化时，通过settings文件读取queue和dupefilters的类型（一般就用上边默认的），配置queue和dupefilters使用的key（一般就是spider name加上queue或者dupefilters，这样对于同一种spider的不同实例，就会使用相同的数据块了）。每当一个request要被调度时，enqueue_request被调用，scheduler使用dupefilters来判断这个url是否重复，如果不重复，就添加到queue的容器中（先进先出，先进后出和优先级都可以，可以在settings中配置）。当调度完成时，next_request被调用，scheduler就通过queue容器的接口，取出一个request，把他发送给相应的spider，让spider进行爬取工作。

6.7. 源码分析参考：Spider

spider.py

设计的这个spider从redis中读取要爬的url,然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。之后继续从redis中读取url，循环这个过程。

分析：在这个spider中通过connect signals.spider_idle信号实现对crawler状态的监视。当idle时，返回新的make_requests_from_url(url)给引擎，进而交给调度器调度。

from scrapy import signals

from scrapy.exceptions import DontCloseSpider

from scrapy.spiders import Spider, CrawlSpider

 

from . import connection

 

 

# Default batch size matches default concurrent requests setting.

DEFAULT_START_URLS_BATCH_SIZE = 16

DEFAULT_START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'

 

 

class RedisMixin(object):

    """Mixin class to implement reading urls from a redis queue."""

    # Per spider redis key, default to DEFAULT_START_URLS_KEY.

    redis_key = None

    # Fetch this amount of start urls when idle. Default to DEFAULT_START_URLS_BATCH_SIZE.

    redis_batch_size = None

    # Redis client instance.

    server = None

 

    def start_requests(self):

        """Returns a batch of start requests from redis."""

        return self.next_requests()

 

    def setup_redis(self, crawler=None):

        """Setup redis connection and idle signal.

        This should be called after the spider has set its crawler object.

        """

        if self.server is not None:

            return

 

        if crawler is None:

            # We allow optional crawler argument to keep backwards

            # compatibility.

            # XXX: Raise a deprecation warning.

            crawler = getattr(self, 'crawler', None)

 

        if crawler is None:

            raise ValueError("crawler is required")

 

        settings = crawler.settings

 

        if self.redis_key is None:

            self.redis_key = settings.get(

                'REDIS_START_URLS_KEY', DEFAULT_START_URLS_KEY,

            )

 

        self.redis_key = self.redis_key % {'name': self.name}

 

        if not self.redis_key.strip():

            raise ValueError("redis_key must not be empty")

 

        if self.redis_batch_size is None:

            self.redis_batch_size = settings.getint(

                'REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE', DEFAULT_START_URLS_BATCH_SIZE,

            )

 

        try:

            self.redis_batch_size = int(self.redis_batch_size)

        except (TypeError, ValueError):

            raise ValueError("redis_batch_size must be an integer")

 

        self.logger.info("Reading start URLs from redis key '%(redis_key)s' "

                         "(batch size: %(redis_batch_size)s)", self.__dict__)

 

        self.server = connection.from_settings(crawler.settings)

        # The idle signal is called when the spider has no requests left,

        # that's when we will schedule new requests from redis queue

        crawler.signals.connect(self.spider_idle, signal=signals.spider_idle)

 

    def next_requests(self):

        """Returns a request to be scheduled or none."""

        use_set = self.settings.getbool('REDIS_START_URLS_AS_SET')

        fetch_one = self.server.spop if use_set else self.server.lpop

        # XXX: Do we need to use a timeout here?

        found = 0

        while found < self.redis_batch_size:

            data = fetch_one(self.redis_key)

            if not data:

                # Queue empty.

                break

            req = self.make_request_from_data(data)

            if req:

                yield req

                found += 1

            else:

                self.logger.debug("Request not made from data: %r", data)

 

        if found:

            self.logger.debug("Read %s requests from '%s'", found, self.redis_key)

 

    def make_request_from_data(self, data):

        # By default, data is an URL.

        if '://' in data:

            return self.make_requests_from_url(data)

        else:

            self.logger.error("Unexpected URL from '%s': %r", self.redis_key, data)

 

    def schedule_next_requests(self):

        """Schedules a request if available"""

        for req in self.next_requests():

            self.crawler.engine.crawl(req, spider=self)

 

    def spider_idle(self):

        """Schedules a request if available, otherwise waits."""

        # XXX: Handle a sentinel to close the spider.

        self.schedule_next_requests()

        raise DontCloseSpider

 

 

class RedisSpider(RedisMixin, Spider):

    """Spider that reads urls from redis queue when idle."""

 

    @classmethod

    def from_crawler(self, crawler, *args, **kwargs):

        obj = super(RedisSpider, self).from_crawler(crawler, *args, **kwargs)

        obj.setup_redis(crawler)

        return obj

 

 

class RedisCrawlSpider(RedisMixin, CrawlSpider):

    """Spider that reads urls from redis queue when idle."""

 

    @classmethod

    def from_crawler(self, crawler, *args, **kwargs):

        obj = super(RedisCrawlSpider, self).from_crawler(crawler, *args, **kwargs)

        obj.setup_redis(crawler)

        return obj

spider的改动也不是很大，主要是通过connect接口，给spider绑定了spider_idle信号，spider初始化时，通过setup_redis函数初始化好和redis的连接，之后通过next_requests函数从redis中取出strat url，使用的key是settings中REDIS_START_URLS_AS_SET定义的（注意了这里的初始化url池和我们上边的queue的url池不是一个东西，queue的池是用于调度的，初始化url池是存放入口url的，他们都存在redis中，但是使用不同的key来区分，就当成是不同的表吧），spider使用少量的start url，可以发展出很多新的url，这些url会进入scheduler进行判重和调度。直到spider跑到调度池内没有url的时候，会触发spider_idle信号，从而触发spider的next_requests函数，再次从redis的start url池中读取一些url。

总结

最后总结一下scrapy-redis的总体思路：这个工程通过重写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内核会把这个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中的调度池。当调度条件满足时，scheduler对象就从redis的调度池中取出一个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的调度池空了，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。

7. Scrapy-redis实战

从零搭建Redis-Scrapy分布式爬虫

 

Scrapy-Redis分布式策略：

假设有三台电脑：Windows 10、Ubuntu 16.04、Windows 10，任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端，比如：

l  Master端(核心服务器) ：使用 Windows 10，搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储

l  Slaver端(爬虫程序执行端) ：使用 Ubuntu 16.04、Windows 10，负责执行爬虫程序，运行过程中提交新的Request给Master

 

1. 首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；
2. Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。

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。

缺点是，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），可能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，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。

一、安装Redis

安装Redis：https://github.com/MSOpenTech/redis

安装完成后，拷贝一份Redis安装目录下的redis.conf到任意目录，建议保存到：/etc/redis/redis.conf （Windows系统可以无需变动)

二、修改配置文件 redis.conf

打开你的redis.conf配置文件，示例:

l  非Windows系统: sudo vi /etc/redis/redis.conf

l  Windows系统：C:IntelRedisconf edis.conf

1. Master端redis.conf里注释bind 127.0.0.1，Slave端才能远程连接到Master端的Redis数据库。

 

1. 在redis3.2之后，redis增加了protected-mode，在这个模式下，即使注释掉了bind 127.0.0.1，再访问redis的时候还是报错，如下：

 

有两种解决方法：一种是设置protected-mode no，如下：

        

另一种是设置登录Ridis的密码，如下：

 

三、测试Slave端远程连接Master端

测试中，Master端Windows 10 的IP地址为：192.168.199.108

1. Master端按指定配置文件启动 redis-server，示例：

l  非Windows系统：sudo redis-server /etc/redis/redis/conf

l  Windows系统：命令提示符(管理员)模式下执行 redis-server.exe redis.windows.conf读取默认配置即可。

1. Master端启动本地redis-cli：

 

1. slave端启动redis-cli -h 192.168.0.113 –a ye333222 ，-h参数表示连接到指定主机的redis数据库, -a参数表示需要密码

 

注意：Slave端无需启动redis-server，Master端启动即可。只要 Slave 端读取到了 Master 端的 Redis 数据库，则表示能够连接成功，可以实施分布式。

四、Redis数据库桌面管理工具

这里推荐 Redis Desktop Manager，支持 Windows、Mac OS X、Linux 等平台：

下载地址：https://redisdesktop.com/download

 

 

7.1. 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/rolando/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 = [' dmoztools.net']

    start_urls = [' http://dmoztools.net/']

 

    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：

1. 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。
2. 必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：redis_key = 'myspider:start_urls'
3. 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：

1. 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
2. 在Master端的redis-cli输入push指令，参考格式：　　　$redis > lpush myspider:start_urls http://dmoztools.net/
3. 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：

1. 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。
2. 必须指定redis_key，即启动爬虫的命令，参考格式：redis_key = 'mycrawl:start_urls'
3. 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：

1. 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
2. 在Master端的redis-cli输入push指令，参考格式：$redis > lpush mycrawler:start_urls http://dmoztools.net/
3. 爬虫获取url，开始执行。

总结：

1. 如果只是用到Redis的去重和保存功能，就选第一种；
2. 如果要写分布式，则根据情况，选择第二种、第三种；
3. 通常情况下，会选择用第三种方式编写深度聚焦爬虫。
4. Redis数据库的使用
5. RedisSpider类的使用

【重点总结】

1. Redis数据库的使用
2. RedisSpider类的使用