Python笔记：分布式爬虫原理与Scrapy分布式应用

一、分布式爬虫原理

• Scrapy框架虽然爬虫是异步多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限。
• 分布式爬虫则是将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，将大大提高爬取的效率。

分布式爬虫架构

1 ） Scrapy单机架构回顾

• Scrapy单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue，这个队列是利用deque模块实现的。
• 如果有新的Request产生，就会放到队列里面，随后Request被Scheduler调度。
• 之后Request交给Downloader执行爬取，这就是简单的调度架构。

2 ） 分布式爬虫架构

2.1 在多台主机上同时运行爬虫任务, 架构图如下：

2.2 维护爬取队列

• 爬取队列是基于内存存储的Redis, 它支持多种数据结构，如：列表、集合、有序集合等, 存取的操作也非常简单。
• Redis支持的这几种数据结构，在存储中都有各自优点：
  • 列表(list)有lpush()、lpop()、rpush()、rpop()方法，可以实现先进先出的队列和先进后出的栈式爬虫队列。
  • 集合(set)的元素是无序且不重复的，这样我们可以非常方便的实现随机且不重复的爬取队列。
  • 有序集合有分数表示，而Scrapy的Request也有优先级的控制，我们可以用它来实现带优先级调度的队列。

2.3 数据去重

• Scrapy有自动去重，它的去重使用了Python中的集合实现。用它记录了Scrapy中每个Request的指纹（Request的散列值）。
• 对于分布式爬虫来说，我们肯定不能再用每个爬虫各自的集合来去重了，因为不能共享，各主机之间就无法做到去重了。
• 可以使用Redis的集合来存储指纹集合，那么这样去重集合也是利用Redis共享的。
• 每台主机只要将新生成Request的指纹与集合比对，判断是否重复并选择添加入到其中。即实例了分布式Request的去重。

2.4 防止中断

• 在Scrapy中，爬虫运行时的Request队列放在内存中。爬虫运行中断后，这个队列的空间就会被释放，导致爬取不能继续。
• 要做到中断后继续爬取，我们可以将队列中的Request保存起来，下次爬取直接读取保存的数据既可继续上一次爬取的队列。
• 在Scrapy中制定一个爬取队列的存储路径即可，这个路径使用JOB_DIR变量来标识，命令如下：
  • $scrapy crawl spider -s JOB_DIR=crawls/spider
• 官方文档：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/jobs.html
• 在Scrapy中，把爬取队列保存到本地，第二次爬取直接读取并恢复队列既可。
• 在分布式框架中就不用担心这个问题了，因为爬取队列本身就是用数据库存储的，中断后再启动就会接着上次中断的地方继续爬取。
• 当Redis的队列为空时，爬虫会重新爬取；当队列不为空时，爬虫便会接着上次中断处继续爬取。

2.5 架构实现

• 首先实现一个共享的爬取队列, 还要实现去重的功能。
• 重写一个Scheduer的实现, 使之可以从共享的爬取队列存取Request。
• Scrapy-Redis 分布式爬虫的开源包, 直接使用就可以很方便实现分布式爬虫。

二、Scrapy分布式爬虫

关于Scrapy-Redis

• Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。
• 它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。
• Scrapy-redis重写了Scrapy一些比较关键的代码，将Scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
• Scrapy-Redis的官方网址：https://github.com/rmax/scrapy-redis
• 架构图
  

准备工作

• scrapy
• scrapy-redis
• redis
• mysql
• python的mysqldb模块
• python的redis模块

模块安装

• $ pip3 install scrapy-redis
• $ pip3 install redis

关于Scrapy-redis的各个组件

1 ） 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。

2 ） 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。

3 ） queue.py

• FIFO的SpiderQueue，SpiderPriorityQueue，以及LIFI的SpiderStack。
• 默认使用的是第二中，这也就是出现之前文章中所分析情况的原因（链接）。

4 ） pipelines.py

• 用来实现分布式处理，它将Item存储在redis中以实现分布式处理。
• 在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。

5 ) 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。

6 ) 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。

具体的配置和使用(对Scrapy改造)

1 ) 首先在settings.py中配置redis

在scrapy-redis 自带的例子中已经配置好

# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilters.RFPDupeFilter'# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'REDIS_URL = None # 一般情况可以省去
REDIS_HOST = '127.0.0.1' # 也可以根据情况改成 localhost
REDIS_PORT = 6379

2 ) item.py的改造

from scrapy.item import Item, Field
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst, Joinclass ExampleItem(Item):name = Field()description = Field()link = Field()crawled = Field()spider = Field()url = Field()class ExampleLoader(ItemLoader):default_item_class = ExampleItemdefault_input_processor = MapCompose(lambda s: s.strip())default_output_processor = TakeFirst()description_out = Join()

3 ) spider的改造

• star_urls变成了redis_key从redis中获得request，继承的scrapy.spider变成RedisSpider。

from scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass MySpider(RedisSpider):"""Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""name = 'myspider_redis'redis_key = 'myspider:start_urls'def __init__(self, *args, **kwargs):# Dynamically define the allowed domains list.domain = kwargs.pop('domain', '')self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)def parse(self, response):return {'name': response.css('title::text').extract_first(),'url': response.url,}

• 启动爬虫 $scrapy runspider my.py

  • 可以输入多个来观察多进程的效果。
  • 打开了爬虫之后你会发现爬虫处于等待爬取的状态，是因为list此时为空。
  • 所以需要在redis控制台中添加启动地址,这样就可以愉快的看到所有的爬虫都动起来啦。
  • $lpush mycrawler:start_urls http://www.***.com

• 关于 settings.py 的配置

# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilters.RFPDupeFilter'# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'
# 可选的 按先进先出排序（FIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderQueue'
# 可选的 按后进先出排序（LIFO）
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderStack'# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True# 只在使用SpiderQueue或者SpiderStack是有效的参数，指定爬虫关闭的最大间隔时间
# SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10# 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item
# 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码
ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}# 指定redis数据库的连接参数
# REDIS_PASS是我自己加上的redis连接密码（默认不做）
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
#REDIS_PASS = 'redisP@ssw0rd'# LOG等级
LOG_LEVEL = 'DEBUG'#默认情况下,RFPDupeFilter只记录第一个重复请求。将DUPEFILTER_DEBUG设置为True会记录所有重复的请求。
DUPEFILTER_DEBUG =True# 覆盖默认请求头，可以自己编写Downloader Middlewares设置代理和UserAgent
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8','Connection': 'keep-alive','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch'
}

三、Scrapy分布式应用案例

实现目标

• 实现主从分布式爬虫，爬取5i5j的楼盘信息
• URL地址：https://fang.5i5j.com/bj/loupan/
• 准备工作：开启redis数据库服务

应用案例代码仓库和架构

1 ）仓库

• 点此查看项目地址

• 注意：此项目没有做反爬处理，可以使用第三方ip代理，具体请看前面博文，没有从radis中存储到mongodb中，具体实现方式参考最后的代码

2 ）架构

3 ) 编写master(主)项目代码

• 编辑爬虫文件：fang.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# python3.7.1 + scrapy1.5.1
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule  
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor  
from fang_5i5j.items import MasterItem  class FangSpider(CrawlSpider):  name = 'master'  allowed_domains = ['fang.5i5j.com']start_urls = ['https://fang.5i5j.com/bj/loupan/']item = MasterItem()# Rule是在定义抽取链接的规则rules = (Rule(LinkExtractor(allow=('https://fang.5i5j.com/bj/loupan/n[0-9]+/',)), callback='parse_item',  follow=True),)def parse_item(self, response):item = self.itemitem['url'] = response.url  return item

• 编辑items.py 储存url地址

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass MasterItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:url = scrapy.Field()  # pass

• 编辑pipelines.py负责存储爬取的url地址到redis中

import redis,reclass Fang5I5JPipeline(object):def process_item(self, item, spider):return itemclass MasterPipeline(object):  def __init__(self,host,port):#连接redis数据库self.r = redis.Redis(host=host, port=port, decode_responses=True)#self.redis_url = 'redis://password:@localhost:6379/'  #self.r = redis.Redis.from_url(self.redis_url,decode_responses=True)  @classmethoddef from_crawler(cls, crawler):'''注入实例化对象（传入参数）'''return cls(host = crawler.settings.get("REDIS_HOST"),port = crawler.settings.get("REDIS_PORT"),)def process_item(self, item, spider):  #使用正则判断url地址是否有效，并写入redis。if re.search('/bj/loupan/', item['url']):self.r.lpush('fangspider:start_urls', item['url'])else:self.r.lpush('fangspider:no_urls', item['url'])

• 编辑配置文件：settings.py配置文件

ITEM_PIPELINES = {'fang_5i5j.pipelines.MasterPipeline': 300,
}# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'# REDIS_URL = 'redis:password//127.0.0.1:6379' # 一般情况可以省去
REDIS_HOST = '127.0.0.1' # 也可以根据情况改成 localhost
REDIS_PORT = 6379

• 测试：爬取url $scrapy runspider fang.py

4 ) 编写slave(从)项目代码

• 编辑爬虫文件：fang.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from fang_5i5j.items import FangItem
from scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass FangSpider(RedisSpider):name = 'fang'#allowed_domains = ['fang.5i5j.com']#start_urls = ['https://fang.5i5j.com/bj/loupan/']redis_key = 'fangspider:start_urls'def __init__(self, *args, **kwargs):# Dynamically define the allowed domains list.domain = kwargs.pop('domain', '')self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))super(FangSpider, self).__init__(*args, **kwargs)def parse(self, response):#print(response.status)hlist = response.css("li.houst_ctn")for vo in hlist:item = FangItem()item['title'] =  vo.css("span.house_name::text").extract_first()# print(item)yield item#pass

• 编辑 items.py

import scrapyclass FangItem(scrapy.Item):# 此处做一个字段处理，作为演示title = scrapy.Field()

• 查看pipelines.py (按默认来即可，不用操作)

class Fang5I5JPipeline(object):def process_item(self, item, spider):return item

• 编辑配置文件：settings.py配置文件

ITEM_PIPELINES = {# 'fang_5i5j.pipelines.Fang5I5JPipeline': 300,'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}# 指定使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'# 指定使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True# 指定排序爬取地址时使用的队列，
# 默认的 按优先级排序(Scrapy默认)，由sorted set实现的一种非FIFO、LIFO方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'# REDIS_URL = 'redis://localhost:6379' # 一般情况可以省去
REDIS_HOST = '127.0.0.1' # 也可以根据情况改成 localhost
REDIS_PORT = 6379

• 测试：爬取具体房屋信息 $scrapy runspider fang.py

5 ) 测试radis

• 在slave项目中另启一个终端，并连接redis数据库

$ redis_cli -p 6379
6379 >lpush fangspider:start_urls https://fang.5i5j.com/bj/loupan/

• 查看终端输出及rdm中的数据信息

6 ） 将爬取到的数据存入mongodb中

• 网站的数据爬回来了，但是放在Redis里没有处理。之前我们配置文件里面没有定制自己的ITEM_PIPELINES，而是使用了RedisPipeline，所以现在这些数据都被保存在redis中，所以我们需要另外做处理。

• 写一个process_5i5j_profile.py文件，然后保持后台运行就可以不停地将爬回来的数据入库了。

import json
import redis
import pymongodef main():# 指定Redis数据库信息rediscli = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)# 指定MongoDB数据库信息mongocli = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)# 创建数据库名db = mongocli['demodb']# 创建空间sheet = db['fang']while True:# FIFO模式为 blpop，LIFO模式为 brpop，获取键值source, data = rediscli.blpop(["demo:items"])item = json.loads(data)sheet.insert(item)try:print u"Processing: %(name)s <%(link)s>" % itemexcept KeyError:print u"Error procesing: %r" % itemif __name__ == '__main__':main()

• MongoDB数据库：$sudo mongod
• 执行 python process_5i5j_mongodb.py 文件

7 ） 最终部署

• 准备好1台主机，多台从机，将master项目部署到主机上，将slave项目部署到从机上
• 将各个机器的ip地址、数据库地址替换成真实的地址
• 启动从机项目，启动主机项目并在主机上启动process_5i5j_mongodb.py程序
• 最终验证程序并对项目做相关调整