scrapy 布隆过滤器中间件编写
时间: 2023-12-30 07:42:32 浏览: 142
布隆过滤器算法代码
在 Scrapy 中使用布隆过滤器中间件可以有效地过滤掉已经爬取过的重复URL,提高爬虫的效率。下面是一个简单的示例,展示了如何编写一个布隆过滤器中间件:
```python
from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter
from scrapy.utils.request import request_fingerprint
from redis import Redis
from redis_bloom_filter import BloomFilter
class BloomFilterDupeFilter(BaseDupeFilter):
def __init__(self, redis_host='localhost', redis_port=6379, redis_db=0, redis_key='bloomfilter'):
self.redis_host = redis_host
self.redis_port = redis_port
self.redis_db = redis_db
self.redis_key = redis_key
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
redis_host = settings.get('REDIS_HOST', 'localhost')
redis_port = settings.get('REDIS_PORT', 6379)
redis_db = settings.get('REDIS_DB', 0)
redis_key = settings.get('BLOOMFILTER_KEY', 'bloomfilter')
return cls(redis_host, redis_port, redis_db, redis_key)
def open(self):
self.redis = Redis(host=self.redis_host, port=self.redis_port, db=self.redis_db)
self.bloomfilter = BloomFilter(redis=self.redis, key=self.redis_key)
def close(self, reason=''):
self.redis.close()
def request_seen(self, request):
fp = request_fingerprint(request)
if self.bloomfilter.exists(fp):
return True
self.bloomfilter.add(fp)
return False
def clear(self):
self.redis.delete(self.redis_key)
```
在上述代码中,我们使用了 `redis-bloom-filter` 库来实现布隆过滤器。首先,我们创建了 `BloomFilterDupeFilter` 类,继承自 `BaseDupeFilter`。在 `__init__` 方法中,我们接收 Redis 的相关配置参数,如主机、端口、数据库和键名。
`from_settings` 方法可以从 Scrapy 的配置中获取 Redis 和布隆过滤器的相关配置,这样可以更方便地在 Scrapy 的配置文件中进行设置。
在 `open` 方法中,我们初始化 Redis 连接,并创建一个 Bloom Filter 对象。
`request_seen` 方法用于判断一个请求是否已经被处理过。我们使用请求的指纹(通过 `request_fingerprint` 方法计算)作为布隆过滤器的键,如果该键已经存在于布隆过滤器中,则表示该请求已经被处理过,返回 True;否则,将请求的指纹添加到布隆过滤器中,并返回 False。
`clear` 方法用于清空布隆过滤器中的所有数据。
最后,在 Scrapy 的配置文件中,你需要启用该中间件,并设置相应的参数:
```python
DUPEFILTER_CLASS = 'your_scrapy_project.middlewares.BloomFilterDupeFilter'
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_DB = 0
BLOOMFILTER_KEY = 'bloomfilter'
```
上述代码中的 `'your_scrapy_project.middlewares.BloomFilterDupeFilter'` 需要根据你的项目结构和文件位置进行修改。
这是一个简单的示例,你可以根据自己的需求对布隆过滤器中间件进行扩展和优化。
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