scrapy-redis

Scrapy-Redis是一个Scrapy的分布式爬虫扩展，它使用Redis作为消息队列，允许多个Scrapy进程在分布式环境中共享相同的爬取任务。这个扩展提供了多个组件，如Scheduler、Duplication Filter和Item Pipeline等，以便更好地支持分布式爬取。

使用Scrapy-Redis，你可以将爬取任务放入Redis队列中，并且多个Scrapy进程可以从队列中获取任务并执行。这样可以有效地利用多台机器或多核CPU来加速爬取过程。同时，Scrapy-Redis还提供了去重功能，确保相同的URL不会被重复爬取。

Scrapy-Redis的安装和使用方式与Scrapy类似，你只需要在你的Scrapy项目中添加相关的配置和代码即可开始使用分布式爬虫功能。你可以通过在命令行中运行Scrapy-Redis提供的命令来启动和管理分布式爬虫。

总之，Scrapy-Redis是一个强大的工具，可以帮助你实现高效的分布式爬虫，提高爬取效率并节省时间和资源。

相关问题

scrapy和scrapy-redis

### Scrapy与Scrapy-Redis的功能特性对比

#### 功能差异

Scrapy是一个功能强大的网络爬虫框架，提供了丰富的接口用于开发复杂的网页抓取应用。其核心优势在于高度可定制性和高效的数据提取能力[^2]。

而Scrapy-Redis则是作为Scrapy的一个扩展模块存在，主要增强了Scrapy对于分布式环境的支持。借助于Redis这一高性能键值对存储系统的帮助，Scrapy-Redis可以实现跨多个节点的任务分配和数据共享，从而极大地提高了大规模并行处理的能力[^1]。

具体来说，在任务管理方面：

- **Scrapy**: 使用本地内存中的队列来进行请求调度，默认情况下不具备持久化能力和多实例间的协调机制。

- **Scrapy-Redis**: 将待处理URL存入Redis数据库中形成全局统一的队列结构；不同机器上启动的Scrapy进程可以从同一个地方获取新的链接继续执行，即使某个worker失败也不会丢失未完成的工作项[^3]。

关于重复访问控制：

- **Scrapy**: 提供了一个内置过滤器来防止同一页面被多次下载，但这仅限于单机版操作内有效。

- **Scrapy-Redis**: 借助Redis集合(set)类型的唯一性特点构建了分布式的去重表，确保在整个集群范围内不会发生冗余请求[^4]。

#### 安装与配置

为了使现有的Scrapy项目兼容Scrapy-Redis所提供的新特性，只需要做少量改动即可达成目的。以下是基本步骤概述（假设已安装好Python环境及相关依赖包）:

1. 安装`scrapy_redis`库；
2. 修改项目的settings.py文件加入必要的设置参数；
3. 调整spider类定义以继承自特定基类或混合其他辅助工具；
4. 如果有必要的话还可以进一步调整pipeline逻辑以便更好地适应新的架构需求。

pip install scrapy_redis

接着更新`settings.py`, 添加如下几行代码指定使用Redis作为中间件和服务端点地址等信息：

# 启用Redis调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 不清理Redis队列/集 (允许暂停和恢复)
SCHEDULER_PERSIST = True

# 设置Redis连接参数
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

最后一步是在创建Spider时让其实现方式有所变化，比如采用`RedisMixin`混入模式简化某些场景下的编程复杂度：

from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider as CrawlSpider, RedisSpider as Spider

class MySpider(CrawlSpider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        self.logger.info('Hi, this is an item page! %s', response.url)

        item = Item()
        ...
        return item

上述例子展示了如何快速地将传统Spiders转换成支持远程协作版本的方法之一——即通过改变父级类别名称达到集成外部服务的效果。

scrapy-redis队列

Scrapy-Redis队列是指使用Scrapy-Redis库将Scrapy的队列替换为Redis数据库的一种方法。通过将队列存储在Redis中，可以实现分布式爬虫的功能。具体来说，Scrapy-Redis库使用Redis数据库来存储爬取的URL，并在多个爬虫节点之间共享这些URL。这样，不同的爬虫节点可以从Redis中获取URL并进行爬取，实现了分布式爬取的效果。\[2\]

在使用Scrapy-Redis时，需要安装相应的模块，包括redis、redis-py-cluster、scrapy-redis和scrapy-redis-cluster等模块。这些模块的版本需要满足Scrapy-Redis的要求，例如redis的版本需要是2.10.6，redis-py-cluster的版本需要是1.3.6，scrapy-redis的版本需要是0.6.8，scrapy-redis-cluster的版本需要是0.4。\[3\]

通过使用Scrapy-Redis队列，可以实现分布式爬虫的高效运行，提高爬取效率和并发能力。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Scrapy-Redis入门实战](https://blog.csdn.net/pengjunlee/article/details/89853550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [scrapy-redis 更改队列和分布式爬虫](https://blog.csdn.net/qq_40279964/article/details/87903435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]