scrapy-redis

一、 memcached & redis 是什么？

软件，在内存中存取数据。
应用场景：主要做页面缓存

二、 memcached & redis有什么区别？

内存中存储时：都是以键值对存储
	k  === v
	
类型：
	memcached： 类型单一
		k  === "字符串"
		
	redis：     五大数据类型
		k  === "字符串"，数字也是以字符串方式存储
		k  === 列表list
		k  === 字典hash
		k  === 集合set
		k  === 有序集合order set()
		
		
持久化：
	memcached： 断电内存清空
	redis:      支持持久化（定时把缓存写入硬盘中，断电后有电后自动写入缓存中）
	但持久化耗时，性能降低
	
Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核

三、 memcached　　

安装：

Mac安装和windows安装：pip3 install python3-memcached

启动Memcached

memcached -d -m 10    -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
 
参数说明:
    -d 是启动一个守护进程
    -m 是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB
    -u 是运行Memcache的用户
    -l 是监听的服务器IP地址
    -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口
    -c 选项是最大运行的并发连接数，默认是1024，按照你服务器的负载量来设定
    -P 是设置保存Memcache的pid文件

Memcached命令

存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas
获取命令: get/gets
其他命令: delete/stats..

Python操作Memcached

 1. 连接

import memcache
# mc = memcache.Client(['192.168.x.x:12000'], debug=True)   #上线的时候把debug修改为False
# mc.set("k", "value")      # value是字符串类型
# ret = mc.get('k')         # 根据k获取value值
# print(ret)

2. 天生支持集群

mc = memcache.Client([('192.168.11.81:12000',1),], debug=True)      #列表，可以连多台机器。后面数字理解为权重，权重越大客户端连接的越多

# 内部算法，选择哪台服务器
# ['192.168.x.1:12000','192.168.x.2:12000','192.168.x.2:12000','192.168.x.2:12000']
# # 服务器个数：2
# # 设置：key   ->  内部算法转化为 5646  -> 5646%/2   用转化的数字对连接服务器总个数取余，获取索引，从而知道从数据库获取的信息放到哪台服务器
# # 获取：key   ->  内部算法转化为 5646  -> 5646%/2
# mc.set("k", "value",10)        # 10为超时时间，超时后获取不了value值
# ret = mc.get('k')
# print(ret)
mc.set("ct", 1000)
v = mc.get('ct')
print(v,type(v))

3. 常用操作

add:添加一条键值对，如果已经存在的 key，重复执行add操作异常
    import memcache

    mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
    mc.add('k1', 'v1')
    # mc.add('k1', 'v2') # 报错，对已经存在的key重复添加，失败！！！


replace:修改某个key的值，如果key不存在，则异常
    import memcache

    mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
    # 如果memcache中存在kkkk，则替换成功，否则一场
    mc.replace('kkkk','999')


set 和 set_multi
    set         设置一个键值对，如果key不存在，则创建，如果key存在，则修改
    set_multi   设置多个键值对，如果key不存在，则创建，如果key存在，则修改

        import memcache
        mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
        mc.set('key0', 'xyp')     
        mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})


delete 和 delete_multi
    delete          在Memcached中删除指定的一个键值对
    delete_multi    在Memcached中删除指定的多个键值对

        import memcache
        mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
        mc.delete('key0')
        mc.delete_multi(['key1', 'key2'])


get 和 get_multi
    get         获取一个键值对
    get_multi   获取多一个键值对

        import memcache
        mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
        val = mc.get('key0')
        item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])


append 和 prepend
    append    修改指定key的值，在该值 后面 追加内容
    prepend   修改指定key的值，在该值 前面 插入内容

        import memcache
        mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
        # k1 = "v1"
         
        mc.append('k1', 'after')
        # k1 = "v1after"
         
        mc.prepend('k1', 'before')
        # k1 = "beforev1after"


decr 和 incr
    incr  自增，将Memcached中的某一个值增加 N （ N默认为1 ）
    decr  自减，将Memcached中的某一个值减少 N （ N默认为1 ）
        import memcache

        mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
        mc.set('k1', '777')
         
        mc.incr('k1')
        # k1 = 778
         
        mc.incr('k1', 10)
        # k1 = 788
         
        mc.decr('k1')
        # k1 = 787
         
        mc.decr('k1', 10)
        # k1 = 777


gets 和 cas

    s1.py设置mc.set("ct", 1000)
    s2.py和s3.py
        import memcache
        mc = memcache.Client([('192.168.11.81:12000',1),], debug=True)
        ret = mc.get('ct')
        print(ret)
        v = input('>>>>')
        mc.cas('ct',999)

    运行s2.py #---> 1000
    运行s3.py #---> 1000
    运行s1.py 获取mc.get('ct')     # ---> 999,实际应该是998

    解决：
        s2.py和s3.py
            import memcache
            mc = memcache.Client([('192.168.11.81:12000',1),], debug=True,cache_cas=True)
            ret = mc.gets('ct')
            print(ret)
            v = input('>>>>')
            mc.cas('ct',999)

        运行s2.py #---> 1000
        运行s3.py # 报错

4. memcached应用Django缓存中

http://www.cnblogs.com/xuyaping/p/7106809.html

redis也能应用到django中，但不支持内置。需要第三方插件来实现，搜django、redis缓存插件。

4.1 数据类型

k->""                    #字符串
k->[1,2,3,2,666]        #列表
chouti:items:
chout:start_urls



k->{"k1":'v1','k2':'v2'}    #字典
k->{11,222}                  #集合，不重复
chouti:dupefilter:{}

k->{11(9),222(3)}            #有序集合，不重复，可排序。根据（）内数字进行排序
chouti:requests 
cnblogs:requests : 

设想：
    
    conn.set('k','v')        
    
    conn.append('k','666')        # 当设置的v是列表[1,2,3,2] ---> [1,2,3,2,666]
    
    conn.set('k',k1,v1)            # 设置的v是字典
    
    conn.add('k',11)             # 设置的v是集合，去重规则
    
    k->{http://www.xxx.com(-1),www.xxx.com(-2),,www.xxx.com(-3)}        # 根据（）里数字优先级来下载网页

4.2 操作模式

redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，
Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。

import redis
r = redis.Redis(host='192.168.11.81', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')
print r.get('foo')

4.3 连接池

redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.11.81', port=6379)
 
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
print r.get('foo')
#---> b'Bar'

4.4 操作

String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图：

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改
参数：
     ex，过期时间（秒）
     px，过期时间（毫秒）
     nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行
     xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行

setnx(name, value)

设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数：
    # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

psetex(name, time_ms, value)

# 设置值
# 参数：
    # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

mset(*args, **kwargs)

批量设置值
如：
    mset(k1='v1', k2='v2')
    或
    mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

get(name)

获取值

mget(keys, *args)

批量获取
如：
    mget('ylr', 'wupeiqi')
    或
    r.mget(['ylr', 'wupeiqi'])

getset(name, value)

设置新值并获取原来的值

getrange(key, start, end)

# 获取子序列（根据字节获取，非字符）
# 参数：
    # name，Redis 的 name
    # start，起始位置（字节）
    # end，结束位置（字节）
# 如： "武沛齐" ，0-3表示 "武"

setrange(name, offset, value)

# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）
# 参数：
    # offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）
    # value，要设置的值

setbit(name, offset, value)

# 对name对应值的二进制表示的位进行操作

# 参数：
    # name，redis的name
    # offset，位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）
    # value，值只能是 1 或 0

# 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
        那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
    所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
        那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"

# 扩展，转换二进制表示：

    # source = "武沛齐" 
    source = "foo" 

    for i in source:
        num = ord(i)
        print bin(num).replace('b','')

    特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？
    答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 则有 9个字节
       对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制
        11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
        -------------------------- ----------------------------- -----------------------------
                    武                         沛                           齐

getbit(name, offset)

# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

bitcount(key, start=None, end=None)

# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
# 参数：
    # key，Redis的name
    # start，位起始位置
    # end，位结束位置

bitop(operation, dest, *keys)

# 获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值

# 参数：
    # operation,AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或）
    # dest, 新的Redis的name
    # *keys,要查找的Redis的name

# 如：
    bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
    # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中

strlen(name)

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

incr(self, name, amount=1)

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。

# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自增数（必须是整数）

# 注：同incrby

incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。

# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自增数（浮点型）

decr(self, name, amount=1)

# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。

# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自减数（整数）

append(key, value)

# 在redis name对应的值后面追加内容

# 参数：
    key, redis的name
    value, 要追加的字符串

　　

Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

hset(name, key, value)

# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）

# 参数：
    # name，redis的name
    # key，name对应的hash中的key
    # value，name对应的hash中的value

# 注：
    # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）

hmset(name, mapping)

# 在name对应的hash中批量设置键值对

# 参数：
    # name，redis的name
    # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}

# 如：
    # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

hmget(name, keys, *args)

# 在name对应的hash中获取多个key的值

# 参数：
    # name，reids对应的name
    # keys，要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要获取的key，如：k1,k2,k3

# 如：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

hkeys(name)

# 获取name对应的hash中所有的key的值

hvals(name)

# 获取name对应的hash中所有的value的值

hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

hincrby(name, key, amount=1)

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
# 参数：
    # name，redis中的name
    # key， hash对应的key
    # amount，自增数（整数）

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

# 参数：
    # name，redis中的name
    # key， hash对应的key
    # amount，自增数（浮点数）

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

# 增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆

# 参数：
    # name，redis的name
    # cursor，游标（基于游标分批取获取数据）
    # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key
    # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数

# 如：
    # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
    # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
    # ...
    # 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕

hscan_iter(name, match=None, count=None)

# 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据

# 参数：
    # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key
    # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数

# 如：
    # for item in r.hscan_iter('xx'):
    #     print item

　　

List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：

lpush(name,values)

# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边

# 如：
    # r.lpush('oo', 11,22,33)
    # 保存顺序为: 33,22,11

# 扩展：
    # rpush(name, values) 表示从右向左操作

lpushx(name,value)

# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边

# 更多：
    # rpushx(name, value) 表示从右向左操作

llen(name)

# name对应的list元素的个数

linsert(name, where, refvalue, value))

# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值

# 参数：
    # name，redis的name
    # where，BEFORE或AFTER
    # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据
    # value，要插入的数据

r.lset(name, index, value)

# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

# 参数：
    # name，redis的name
    # index，list的索引位置
    # value，要设置的值

r.lrem(name, value, num)

# 在name对应的list中删除指定的值

# 参数：
    # name，redis的name
    # value，要删除的值
    # num，  num=0，删除列表中所有的指定值；
           # num=2,从前到后，删除2个；
           # num=-2,从后向前，删除2个

lpop(name)

# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素

# 更多：
    # rpop(name) 表示从右向左操作

lindex(name, index)

在name对应的列表中根据索引获取列表元素

lrange(name, start, end)

# 在name对应的列表分片获取数据
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置

ltrim(name, start, end)

# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置

rpoplpush(src, dst)

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边
# 参数：
    # src，要取数据的列表的name
    # dst，要添加数据的列表的name

blpop(keys, timeout)

# 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素

# 参数：
    # keys，redis的name的集合
    # timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞

# 更多：
    # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧

# 参数：
    # src，取出并要移除元素的列表对应的name
    # dst，要插入元素的列表对应的name
    # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞

自定义增量迭代

# 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要：
    # 1、获取name对应的所有列表
    # 2、循环列表
# 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所有有必要自定义一个增量迭代的功能：

def list_iter(name):
    """
    自定义redis列表增量迭代
    :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表
    :return: yield 返回 列表元素
    """
    list_count = r.llen(name)
    for index in xrange(list_count):
        yield r.lindex(name, index)

# 使用
for item in list_iter('pp'):
    print item

Set操作，Set集合就是不允许重复的列表

sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素

scard(name)

获取name对应的集合中元素个数

sdiff(keys, *args)

在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合

sdiffstore(dest, keys, *args)

# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中

sinter(keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集

sinterstore(dest, keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员

smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员

smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值

sunion(keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集

sunionstore(dest,keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)

# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素
# 如：
     # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
     # 或
     # zadd('zz', n1=11, n2=22)

zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

zcount(name, min, max)

# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

zincrby(name, value, amount)

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素

# 参数：
    # name，redis的name
    # start，有序集合索引起始位置（非分数）
    # end，有序集合索引结束位置（非分数）
    # desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序
    # withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值
    # score_cast_func，对分数进行数据转换的函数

# 更多：
    # 从大到小排序
    # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)

    # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
    # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    # 从大到小排序
    # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

zrank(name, value)

# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）

# 更多：
    # zrevrank(name, value)，从大到小排序

zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 元素的值介于 min 和 max 之间的成员
# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare）， 并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话， 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大

# 参数：
    # name，redis的name
    # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间
    # min，右区间（值）
    # start，对结果进行分片处理，索引位置
    # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素

# 如：
    # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
    # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']

# 更多：
    # 从大到小排序
    # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)

zrem(name, values)

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员

# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])

zremrangebyrank(name, min, max)

# 根据排行范围删除

zremrangebyscore(name, min, max)

# 根据分数范围删除

zremrangebylex(name, min, max)

# 根据值返回删除

zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

　　

其他常用操作

delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)

# 检测redis的name是否存在

keys(pattern='*')

# 根据模型获取redis的name

# 更多：
    # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
    # KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
    # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
    # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 

expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

move(name, db))

# 将redis的某个值移动到指定的db下

randomkey()

# 随机获取一个redis的name（不删除）

type(name)

# 获取name对应值的类型

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)

# 同字符串操作，用于增量迭代获取key

　

4.5  发布和订阅：但比rabbitmq弱很多

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.11.81', port=6379,)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.publish('fm104.5','sb')

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.11.81', port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
pb = conn.pubsub()
pb.subscribe('fm104.5')


while True:
    msg = pb.parse_response()
    print(msg)

运行s6.py、s7.py，然后运行s5.py实现发布和订阅。

　　

四、 scrapy-redis插件实现简单分布式爬虫

scrapy-redis插件用于将scrapy和redis结合实现简单分布式爬虫：
	- 定义调度器
	- 定义去重规则: 本质利用redis 集合元素不重复（被调度器使用）	# 看源码request_seen函数

pip3 install scrapy-redis

1. redis配置文件settings.py

#from scrapy_redis import defaults                         # 查看默认配置

REDIS_HOST = '192.168.11.81'                            # 主机名
REDIS_PORT = 6379                                       # 端口
# REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'           # 连接URL（优先于以上配置）
# REDIS_PARAMS  = {}                                      # Redis连接参数             默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
# REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient'     # 指定连接Redis的Python模块  默认：redis.StrictRedis
REDIS_ENCODING = "utf-8"                                # redis编码类型             默认：'utf-8'

from scrapy_redis.scheduler import Scheduler
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"        # 使用该调度器，scrapy-redis原生调度器被替换掉

from scrapy_redis.queue import PriorityQueue
from scrapy_redis import picklecompat
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'              # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests'                              # 调度器中请求存放在redis中的key
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"                      # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle
SCHEDULER_PERSIST = True                                                  # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False                                          # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空。本地测试可以为true，实际工作中False
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10                                          # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。
SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter'                      # 去重规则，在redis中保存时对应的key
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'      # 去重规则对应处理的类

from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline

ITEM_PIPELINES = {
   'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider)s:items'
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'    # 指定下序列化

2.当url太长时，数据库保存占空间，创建唯一标识符

from scrapy.utils import request
from scrapy.http import Request


obj1 = Request(url='http://www.baidu.com?id=1&name=3')
obj2 = Request(url='http://www.baidu.com?name=3&id=1')        # 当传参一致时，创建的标识符也一样

v = request.request_fingerprint(obj1)
print(v)
v = request.request_fingerprint(obj2)
print(v)

3. 起始URL相关

from scrapy_redis.pipelines import RedisSpider
class ChoutiSpider(scrapy.RedisSpider):
    name = "chouti"
    allowed_domains = ["chouti.com"]

    def parse(self, response):
        for i in range(0,10):
            yield

总结：

1. memcached
	
2. Django缓存

3. redis
	- 连接
		- StrictRedis()
		- Redis(StrictRedis)	# 继承StrictRedis
		- 连接池
		
	- 基本操作
		..
		
	- 事务

	- 发布和订阅
	
4. scrapy-redis流程
	4.1 引擎，获取起始Request对象, 添加（pickle）到调度器
		- scrapy内部调度器
		- scrapy-redis调度器三个选择：先进先出列表，后进先出列表，有序集合

	4.2 调度器通知下载器可以开始下载，去调度器中获取request对象(通过pickle存储request对象)，下载器进行下载			
	
	4.3 爬虫parse方法，yield返回对象item或request
		- item				交给pipeline处理
		- request			交给调度去处理，调用DUPEFILTER_CLASS去检查是否已经访问过，来决定request重新放置调度器或者丢弃


	

	scrapy-redis扩种：
		- 中间件
		- 基于信号的扩展

　

五、scrapy-redis示例

# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#
#
# from scrapy_redis.scheduler import Scheduler
# from scrapy_redis.queue import PriorityQueue
# SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'          # 默认使用优先级队列（默认），其他：PriorityQueue（有序集合），FifoQueue（列表）、LifoQueue（列表）
# SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests'                         # 调度器中请求存放在redis中的key
# SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat"                  # 对保存到redis中的数据进行序列化，默认使用pickle
# SCHEDULER_PERSIST = True                                            # 是否在关闭时候保留原来的调度器和去重记录，True=保留，False=清空
# SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False                                    # 是否在开始之前清空 调度器和去重记录，True=清空，False=不清空
# SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10                                    # 去调度器中获取数据时，如果为空，最多等待时间（最后没数据，未获取到）。
# SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter'                  # 去重规则，在redis中保存时对应的key
# SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'# 去重规则对应处理的类
#
#
#
# REDIS_HOST = '10.211.55.13'                           # 主机名
# REDIS_PORT = 6379                                     # 端口
# # REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'       # 连接URL（优先于以上配置）
# # REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数             默认：REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30,'socket_connect_timeout': 30,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}）
# # REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块  默认：redis.StrictRedis
# REDIS_ENCODING = "utf-8"                              # redis编码类型             默认：'utf-8'

import scrapy


class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
    name = "chouti"
    allowed_domains = ["chouti.com"]
    start_urls = (
        'http://www.chouti.com/',
    )

    def parse(self, response):
        for i in range(0,10):
            yield