2. 请对比说明 scrapy 和 scrapy-redis 的调度器的异同

Scrapy和scrapy-redis在调度器方面的主要区别在于，Scrapy使用单个节点来管理URL队列，而scrapy-redis在分布式环境中使用多个节点来管理URL队列。具体来说，当使用Scrapy时，该框架将URL添加到单个节点中的队列中，而当使用scrapy-redis时，该框架将URL添加到分布式节点组成的Redis队列中。这种分布式结构使得scrapy-redis在处理高并发和大规模爬取时表现更出色。

相关问题

2. 请对比说明 scrapy 和 scrapy-redis 的调度器的异同

Scrapy和Scrapy-redis的调度器都有类似的功能，但有一些差异。Scrapy默认的调度器使用队列存储URL，而Scrapy-redis则使用Redis数据库来存储URL的队列。这使得Scrapy-redis可以在不同机器之间的分布式系统中更有效地工作。另外，Scrapy-redis还提供了更多的选项和管道，使其更方便用户控制和定制。

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。