1.[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造
2.Python爬虫之scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫
3.Scrapy—redis动态变化redis_key
4.scrapy结合scrapy-redis开发分布式爬虫
5.我整来了几台服务器，码详就是码详为了给你演示一下分布式爬虫的整个过程

[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造

       本篇文章旨在快速上手使用scrapy-redis将Scrapy爬虫改造为分布式安装。首先，码详确保已安装所需python库和数据库，码详注意版本问题，码详避免过低。码详activex控件源码

       在配置redis时，码详修改scrapy项目中的码详setting.py文件，添加代码以适应分布式需求。码详对于item pipeline，码详您可以按照原有逻辑存储数据，码详或选择先使用redis存储，码详之后统一转移，码详例如直接存入mysql。码详

       修改spiders目录下的码详爬虫文件，将类继承改为Redisspider。若需让slave直接将数据存储至master数据库，别忘了调整slave的数据库连接设置。

       启动分布式爬虫，通过命令scrapy crawl xxxxx启动master，crawl xxxxx启动slave。提供了一个demo源码供参考和修改使用，svn控制源码代码链接：github.com/qqxx/scr...-demo。在遇到问题时，欢迎留言提问或通过邮箱qqxx@gmail.com寻求帮助。

       参考资源：cnblogs.com/zjl6/p/...

Python爬虫之scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫

       学习目标：深入理解scrapy_redis在断点续爬和分布式爬虫中的应用，通过实战GitHub demo代码和dmoz文件进行实践。

       首先，我们从dmoz爬虫文件入手，它使用crawlspider类型，但settings.py中新增了关键配置。RedisPipeline用于数据处理，RFPDupeFilter实现指纹去重，Scheduler则负责请求调度，以及SCHEDULER_PERSIST的持久化策略。

       运行dmoz爬虫时，观察到爬虫在前次基础上继续扩展，证明它是基于增量式url的爬虫。RedisPipeline的process_item方法负责数据存储到Redis，RFPDupeFilter对request对象进行加密，而Scheduler则根据策略决定何时加入请求队列并过滤已抓取记录。

       要实现单机断点续爬，可以借鉴网易招聘爬虫的声音设置源码模式，它同样基于增量式url。针对分布式爬虫，我们分析example-project项目中的myspider_redis.py，其中包含分布式爬虫的代码结构。

       实战中，如要将Tencent爬虫改造为分布式，需关注启动方式的变化。整体来说，scrapy_redis的精髓在于高效去重、调度和分布式处理，通过这些组件的整合，我们可以灵活地实现断点续爬和分布式爬取。

Scrapy—redis动态变化redis_key

       对于有一定Scrapy经验的人来说，scrapy_redis组件常用于分布式开发和部署。它具有分布式爬取、分布式数据处理、Scrapy即插即用组件等优势，支持多个spider工程共享redis的requests队列，以及通过启动多个处理程序共享item队列进行数据持久化。

       然而，某些业务场景下，webk线源码redis_key非动态性和不符合业务需求的url拼接问题使得scrapy_redis使用并不顺手，甚至无法适应业务需求。为解决这一问题，通过修改源码的方式使得redis_key动态变化，并实现url自由拼接，成为了一种有效的解决策略。

       在具体实现中，我们需要关注框架的make_request_from_data方法，这一方法主要用于url拼接和获取任务所需参数，是实现动态变化的关键。接下来的重点在于修改next_requests方法，这是对动态redis_key适应的关键修改步骤。这一部分的修改需要仔细阅读代码注释，确保理解其逻辑，耐心进行调整。

       start_requests方法的修改则主要涉及到初始化数据库链接，确保整体流程的顺畅进行。最后，将修改后的代码打包为docker镜像部署到k8s上，实现高效稳定的服务。

       对于在这一过程中遇到困难的armgps定位源码朋友，可以加入交流群进行讨论，共同解决问题。同时，希望大家能为这一创新实践点赞，给予支持和鼓励，推动更多开发者在Scrapy框架上进行更深入的探索和优化。

scrapy结合scrapy-redis开发分布式爬虫

       面对单机爬虫速度瓶颈，我决定转向分布式爬虫，以提高数据抓取和解析效率。在已有的scrapy基础上，我着手进行了分布式改造。

       首先，确保所有必要的模块已安装，如scrapy及其与分布式爬虫配合的scrapy-redis。接下来，我调整了代码结构，对爬虫文件的yield scrapy.Request部分，如果发现有dont_filter=True参数，我会将其移除，因为这可能影响爬取效率。

       在连接redis时，务必检查url的正确性，任何输入错误都会导致连接失败。为了实现分布式爬虫的运行，我采用了非正式的部署方法，即手动将爬虫包上传至多台机器，通过redis输入初始url开始爬取。然而，我计划进一步采用scrapyd和scrapyd-client进行更正规的部署。

       在脚本开发中，我添加了起始url的功能，以支持新机器的动态加入。然而，对于分布式爬虫的扩展性，我还存在疑惑：在所有主爬虫和子爬虫运行时，能否随时添加新的子爬虫？据我理解，由于所有的爬取请求都来自redis，这应该不会影响整体性能，但我仍在寻求确认。

       最后，关于数据存储，我目前逐条将数据写入mongodb。我想知道，批量写入与逐条写入对服务器资源，特别是CPU和内存的影响。哪一种方式更为高效，我希望能得到解答。

我整来了几台服务器，就是为了给你演示一下分布式爬虫的整个过程

       分布式爬虫搭建流程详解

       在分布式爬虫的构建中，关键在于如何共享请求队列，以实现多个爬虫高效协同工作。以Scrapy为例，传统的爬虫系统中，调度器Scheduler会管理请求队列，下载器Downloader负责处理请求并返回Item，Item Pipeline负责进一步处理Item。然而，若希望多个爬虫协同爬取同一网站的数据，共享请求队列成为必要条件。想象一下，如果有多只“嘴”同时享用同一块蛋糕，这与多个爬虫共享数据异曲同工。

       为实现这一目标，引入Redis队列成为理想选择。Scrapy-Redis库即支持这一功能，通过Redis，多个爬虫可以共享请求队列，从而避免数据混乱。因此，搭建分布式爬虫的关键步骤包括服务器配置、软件安装以及逻辑实现。

       首先，准备多台服务器，包括用于运行爬虫、安装Redis和MongoDB的服务器。配置环境、安装软件是搭建过程中的基础步骤。

       搭建Redis服务器时，确保Redis安装并正确配置，以便连接至服务器。通过安装和启动Redis，使用本地连接验证其正常运行。

       接下来，部署MongoDB服务器，确保其可被远程访问。下载并安装MongoDB，调整配置文件以开启远程连接，通过本地连接测试其可用性。

       在Python3环境下运行爬虫服务器，将目标调整为分布式爬虫模式。配置Scrapy Pipeline中的数据库地址指向MongoDB，调整Scrapy的设置以适应Redis调度和重复请求过滤，同时设置合理的访问延迟。

       打包项目和所需的第三方库，并传输至爬虫服务器上。确保所有服务器均安装了所需库，配置完成后，分布式爬虫系统即可启动。

       连接爬虫服务器，验证项目文件已正确传输并安装所有依赖库。启动爬虫服务器，多个爬虫协同运行，通过MongoDB实时监控数据采集进度，体验分布式爬虫的高效性和可扩展性。

       分布式爬虫的搭建过程，不仅涉及技术实现，也强调了数据管理的集中与共享原则。通过合理配置，实现了资源的高效利用与数据的无缝整合，展示了分布式系统在数据采集领域的强大潜力。

       至此，分布式爬虫的搭建与部署过程告一段落。通过理解分布式爬虫的基本原理与实现步骤，用户能够构建出适应复杂数据采集需求的高效系统。期待下次的深入探讨，感谢阅读。