Python爬虫之Scrapy框架系列（24）——分布式爬虫scrapy_redis完整实战【XXTop250完整爬取】

1.使用分布式爬取XX电影信息

• （此处做了限制，只爬取四页电影数据共计100条，可去除限制爬取全部10页250条数据！）

**项目源码：
链接：https://pan.baidu.com/s/13akXDxNbtBeRTUzUB_2SNQ
提取码：bcuy
**

目标：在本机上使用两个完全一模一样的豆瓣项目，去使用分布式下载XX电影top250电影信息！

其实，我们要进行修改的就只有settings.py文件以及爬虫文件，别的文件都不需要进行改动。

（1）settings.py文件中的配置：

• （两个项目都做此配置）

#设置scrapy-redis
#1.启用调度将请求存储进redis
from scrapy_redis.scheduler import Scheduler
SCHEDULER="scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

#2.确保所有spider通过redis共享相同的重复过滤
from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter
DUPEFILTER_CLASS="scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

#3.指定连接到Redis时要使用的主机和端口     目的是连接上redis数据库
REDIS_HOST="localhost"
REDIS_PORT=6379

# 不清理redis队列，允许暂停/恢复抓取    （可选）    允许暂停，redis数据不丢失     可以实现断点续爬！！！
SCHEDULER_PERSIST = True


# 第二步：开启将数据存储进redis公共区域的管道！
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 100,    # 开启数据交给redis公共区域的管道
    'douban.pipelines.DoubanPipeline': 200,         # 存储本地txt文件的管道
}

（2）spider文件的更改：

• （两个项目略有不同！）

总共四步：

1. 导入RedisSpider类：（既然要使用它，肯定首先要导入！）
   from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

2. 继承使用RedisSpider类：（既然要使用它，就要继承去使用这个类）
   class DbSpider(RedisSpider):

3. 既然将请求都放进了Redis里，那爬虫文件中就不再需要start_urls这个初始请求了：
   #start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

4. 设置一个键，寻找起始的url：（这个键就会在redis中寻找初始的url，所以后面我们只需往redis里放请求即可!）
   redis_key="db:start_urls"

完整版爬虫文件：
第一个项目下的爬虫文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re

from ..items import DoubanItem

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider        # 1.导出RedisSpider类

class DbSpider(RedisSpider):                        # 2.使用RedisSpider类
    name = 'db'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    # start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']   # 3.将请求放进redis里

    redis_key = "db:start_urls"                          # 4.设置一个键，寻找起始的url

    page_num = 0  # 类变量

    def parse(self, response):  # 解析和提取数据
        print('第一个项目：', response.url)
        print('第一个项目：', response.url)
        print('第一个项目：', response.url)
        # 获取电影信息数据
        # films_name=response.xpath('//div[@class="info"]/div/a/span[1]/text()').extract()
        node_list = response.xpath('//div[@class="info"]')  # 25个
        if node_list:  # 此判断的作用：在爬取到10页之后，就获取不到了！判断每次是否获取到数据，如果没有则返回空（即停止了）
            for node in node_list:
                # 电影名字
                film_name = node.xpath('./div/a/span[1]/text()').extract()[0]
                # 主演   拿标签内容，再正则表达式匹配
                con_star_name = node.xpath('./div/p[1]/text()').extract()[0]
                if "主" in con_star_name:
                    star_name = re.findall("主演?:? ?(.*)", con_star_name)[0]
                else:
                    star_name = "空"
                # 评分
                score = node_list.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

                # 使用字段名  收集数据
                item = DoubanItem()
                item["film_name"] = film_name
                item["star_name"] = star_name
                item["score"] = score

                # 形式：{"film_name":"肖申克的救赎","star_name":"蒂姆","score":"9.7"}
                detail_url = node.xpath('./div/a/@href').extract()[0]
                yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.get_detail,meta={"info":item})

            # 此处几行的代码配合yield里传的参数meta={"num":self.page_num},共同作用实现：
            # 两个项目的共享变量page_num能正确变化，不导致冲突！！！
            if response.meta.get("num"):
                self.page_num = response.meta["num"]
            self.page_num += 1
            if self.page_num == 4:
                return
            print("page_num:", self.page_num)
            page_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num * 25)
            yield scrapy.Request(page_url, callback=self.parse, meta={"num": self.page_num})
            # 注意：各个模块的请求都会交给引擎，然后经过引擎的一系列操作；但是，切记：引擎最后要把得到的数据再来给到
            # spider爬虫文件让它解析并获取到真正想要的数据（callback=self.parse)这样就可以再给到自身。
        else:
            return

    def get_detail(self, response):
        item = DoubanItem()
        # 获取电影简介信息
        # 1.meta会跟随response一块返回  2.可以通过response.meta接收   3.通过updata可以添加到新的item对象
        info = response.meta["info"]  # 接收电影的基本信息
        item.update(info)  # 把电影基本信息的字段加进去

        # 将电影简介信息加入相应的字段里
        description = response.xpath('//div[@id="link-report-intra"]//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0]\
            .strip()
        item['description'] = description
        yield item

第二个项目下的爬虫文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re

from ..items import DoubanItem

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider        # 1.导出RedisSpider类

class DbSpider(RedisSpider):                        # 2.使用RedisSpider类
    name = 'db'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    # start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']   # 3.将请求放进redis里

    redis_key = "db:start_urls"                          # 4.设置一个键，寻找起始的url

    page_num = 0  # 类变量

    def parse(self, response):  # 解析和提取数据
        print('第二个项目：', response.url)
        print('第二个项目：', response.url)
        print('第二个项目：', response.url)
        # 获取电影信息数据
        # films_name=response.xpath('//div[@class="info"]/div/a/span[1]/text()').extract()
        node_list = response.xpath('//div[@class="info"]')  # 25个
        if node_list:  # 此判断的作用：在爬取到10页之后，就获取不到了！判断每次是否获取到数据，如果没有则返回空（即停止了）
            for node in node_list:
                # 电影名字
                film_name = node.xpath('./div/a/span[1]/text()').extract()[0]
                # 主演   拿标签内容，再正则表达式匹配
                con_star_name = node.xpath('./div/p[1]/text()').extract()[0]
                if "主" in con_star_name:
                    star_name = re.findall("主演?:? ?(.*)", con_star_name)[0]
                else:
                    star_name = "空"
                # 评分
                score = node_list.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

                # 使用字段名  收集数据
                item = DoubanItem()
                item["film_name"] = film_name
                item["star_name"] = star_name
                item["score"] = score

                # 形式：{"film_name":"肖申克的救赎","star_name":"蒂姆","score":"9.7"}
                detail_url = node.xpath('./div/a/@href').extract()[0]
                yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.get_detail,meta={"info":item})

            # 此处几行的代码配合57行yield里传的参数meta={"num":self.page_num},共同作用实现：
            # 两个项目的共享变量page_num能正确变化，不导致冲突！！！
            if response.meta.get("num"):
                self.page_num = response.meta["num"]
            self.page_num += 1
            if self.page_num == 4:
                return
            print("page_num:", self.page_num)
            page_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num * 25)
            yield scrapy.Request(page_url, callback=self.parse, meta={"num": self.page_num})
            # 注意：各个模块的请求都会交给引擎，然后经过引擎的一系列操作；但是，切记：引擎最后要把得到的数据再来给到
            # spider爬虫文件让它解析并获取到真正想要的数据（callback=self.parse)这样就可以再给到自身。
        else:
            return

    def get_detail(self, response):
        item = DoubanItem()
        # 获取电影简介信息
        # 1.meta会跟随response一块返回  2.可以通过response.meta接收   3.通过updata可以添加到新的item对象
        info = response.meta["info"]  # 接收电影的基本信息
        item.update(info)  # 把电影基本信息的字段加进去

        # 将电影简介信息加入相应的字段里
        description = response.xpath('//div[@id="link-report-intra"]//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0]\
            .strip()
        item['description'] = description
        yield item

（3）items.py文件（两个项目一致！）：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class DoubanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #需要定义字段名  就像数据库那样，有字段名，才能插入数据（即存储数据）
    # films_name=scrapy.Field()   #定义字段名
    film_name=scrapy.Field()
    star_name=scrapy.Field()
    score=scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

（4）pipelines.py文件：

• （两个项目存储本地txt文件名可改为不一样的，便于观察！）

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
import pymysql

class DoubanPipeline(object):
    def open_spider(self,spider):   #爬虫文件开启，此方法就开启
        self.f=open("films.txt","w",encoding="utf-8")       #打开文件

    def process_item(self, item, spider):        #会来25次，就会调用25次这个方法  如果按常规来写，文件就会被操作25次打开关闭
        #为了能写进text  json.dumps将dic数据转换为str
        json_str=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
        self.f.write(json_str)                              #爬虫文件开启时，文件就已经打开，在此直接写入数据即可！
        return item

    def close_spider(self,spider):  #爬虫文件关闭，此方法就开启
        self.f.close()                                      #爬虫文件关闭时，引擎已经将全部数据交给管道，关闭文件

分布式实现效果：

①直接运行项目，发现在等待：

分别在两个终端中开启两个scrapy项目：（注意：之前要开启redis数据库）

会发现，这俩项目都在等待，不会继续执行。这是因为没有给redis这个公共区域一个初始的请求，这俩项目都在周而复始的向redis要初始url，结果一直要不到！

在两个项目的settings.py文件中设置两个的日志不显示在控制台，而是存储到.log文件中。为了便于观察：

LOG_FILE="db.log"
LOG_ENABLED=False

②再开一个终端，做如下操作：

lpush db:start_urls https://movie.douban.com/top250

会发现我们的两个项目都会成功的跑起来：（而且总共获取数据刚好是四页的电影信息，共计100条）

总结：

会发现，第一个项目运行会显示使用了parse函数，这也就说明在redis这个公共区域的start_urls请求被第一个项目抢到了，然后就会运行这个项目，
但是，在这个项目的爬虫文件代码执行的过程中会在25次循环中给引擎发送共25次url请求，引擎得到这25个request请求后会将它们都交给scheduler调度器，再通过调度器交给redis数据库这个公共区域。
然后，两个项目的scheduler调度器就会一起抢这公共区域里的请求，并在各自的爬虫程序运行过程中提交给redis别的请求，两个项目继续抢，直到爬空。这就实现了咱爬虫的分布式爬取数据！！！

效果：

• （因为没有解决爬空，所以项目运行完并不会自己关闭，而且，哪怕项目运行完了，也会一直无限的爬空，就导致两个项目爬取的保存本地的数据不够100条，所以，在两个项目运行完在爬空的时候，强制关闭两个项目，就会发现数据是完整的了！！！）

两个项目下的获取存储到本地的txt文本内的电影信息共计刚好我们所要爬取的所有目标数据：四页共100部电影的信息。

2.解决一些小问题：

2.1 解决爬空问题：（在两个项目中都进行以下操作！）

①使用拓展程序（这个文件就是为了解决爬空而生的）：

两个项目进行防爬空设置后，如果数据爬取完成，在指定时间内就会自动停止爬虫！！！
（文件名：extensions.py，放到settings.py同级目录里）

加入此拓展之后完整的项目代码：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Naie1HsWCxS-1ntorT3_RQ
提取码：e30p

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped Extensions
import logging

from scrapy import signals
from scrapy.exceptions import NotConfigured

logging = logging.getLogger(__name__)


class RedisSpiderSmartIdleClosedExensions(object):

    def __init__(self, idle_number, crawler):
        self.crawler = crawler
        self.idle_number = idle_number
        self.idle_list = []
        self.idle_count = 0

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # first check if the extension should be enabled and raise

        # NotConfigured otherwise

        if not crawler.settings.getbool('MYEXT_ENABLED'):
            raise NotConfigured

        if not 'redis_key' in crawler.spidercls.__dict__.keys():
            raise NotConfigured('Only supports RedisSpider')

        # get the number of items from settings

        idle_number = crawler.settings.getint('IDLE_NUMBER', 360)

        # instantiate the extension object

        ext = cls(idle_number, crawler)

        # connect the extension object to signals

        crawler.signals.connect(ext.spider_opened, signal=signals.spider_opened)

        crawler.signals.connect(ext.spider_closed, signal=signals.spider_closed)

        crawler.signals.connect(ext.spider_idle, signal=signals.spider_idle)

        return ext

    def spider_opened(self, spider):
        spider.logger.info("opened spider {}, Allow waiting time:{} second".format(spider.name, self.idle_number * 5))

    def spider_closed(self, spider):
        spider.logger.info(
            "closed spider {}, Waiting time exceeded {} second".format(spider.name, self.idle_number * 5))

    def spider_idle(self, spider):
        # 程序启动的时候会调用这个方法一次，之后每隔5秒再请求一次
        # 当持续半个小时都没有spider.redis_key，就关闭爬虫
        # 判断是否存在 redis_key
        if not spider.server.exists(spider.redis_key):
            self.idle_count += 1
        else:
            self.idle_count = 0

        if self.idle_count > self.idle_number:
            # 执行关闭爬虫操作
            self.crawler.engine.close_spider(spider, 'Waiting time exceeded')

②在settings.py文件中设置这个拓展程序：

# Enable or disable extensions                  #扩展程序
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
EXTENSIONS = {
   # 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
    'film.extensions.RedisSpiderSmartIdleClosedExensions':500,					#开启extensions.py这个拓展程序
}
MYEXT_ENABLED = True      # 开启扩展
IDLE_NUMBER = 3           # 配置空闲持续时间单位为 3个 ，一个时间单位为5s

注意：redis中存储的数据：

• spidername:items
  list类型，保存爬虫获取到的数据item内容是json字符串。
• spidername:dupefilter
  set类型，用于爬虫访问的URL去重内容是40个字符的url的hash字符串
• spidername:start_urls
  list类型，用于接收redisspider启动时的第一个url
• spidername:requests
  zset类型，用于存放requests等待调度。内容是requests对象的序列化字符串。

3. 关于分布式（Scrapy_redis）的总结：

(一)分布式爬虫
一.settings里的配置
# 启用调度将请求存储进redis
# 1.必须
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
#2. 必须
# 确保所有spider通过redis共享相同的重复过滤。
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 3.必须
# 指定连接到Redis时要使用的主机和端口。
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

二.spider文件更改

from scrapy_redis.spiders import  RedisSpider #1 导出 RedisSpider

class DbSpider(RedisSpider):  #2使用RedisSpider类

    # start_urls = ['https://movie.douban.com/top250/']  #3将要请求放在  公共区域 redis里面
    redis_key = "db:start_urls"#4  设置一个键  寻找起始url

三.redis数据库中 写入  start_urls      
lpush  db:start_urls   https://movie.douban.com/top250/


四.解决爬空的问题
1.解决爬空的文件    extensions.py  主要是RedisSpiderSmartIdleClosedExensions
2.设置
MYEXT_ENABLED = True      # 开启扩展
IDLE_NUMBER = 3           # 配置空闲持续时间单位为 3个 ，一个时间单位为5s