Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

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平时爬虫一般都使用Scrapy框架，通常都是在一台机器上跑，爬取速度也不能达到预期效果，数据量小，而且很容易就会被封禁IP或者账号，这时候可以使用代理IP或者登录方式爬，然而代理IP很多时候都很鸡肋，除非使用付费版IP，但是和真实IP差别很大。这时候便有了Scrapy-redis分布式爬虫框架，它基于Scrapy改造，把Scrapy的调度器（scheduler）换成了Scrapy-redis的调度器，可以轻松达到目的，利用多台服务器来爬取数据，而且还可以自动去重，效率高。爬取的数据默认保存在redis缓存中，速度很快。

Scrapy工作原理：

Scrapy-redis工作原理：

中间的就是调度器

豆瓣电影简易分布式爬虫

我这里直接使用start_urls的方式，数据存入到MySQL中

class DoubanSpider(RedisSpider):
    name = 'douban'
    redis_key = 'douban:start_urls'
    allowed_domains = ['douban.com']
    def start_requests(self):
        urls = get_urls()
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    def parse(self, response):
        # item_loader = MovieItemLoader(item=MovieItem, response=response)
        #
        # item_loader.add_xpath('title', '')
        item = MovieItem()
        print(response.url)
        item['movieId'] = int(response.url.split('subject/')[1].replace('/', ''))
        item['title'] = response.xpath('//h2/span/text()').extract()[0]
        item['year'] = response.xpath('//h2/span/text()').extract()[1].split('(')[1].split(')')[0] or '2019'
        item['url'] = response.url
        item['cover'] = response.xpath('//a[@class="nbgnbg"]/img/@src').extract()[0]
        try:
            item['director'] = response.xpath('//a[@rel="v:directedBy"]/text()').extract()[0] or '无'
        except Exception:
            item['director'] = '暂无'
        item['major'] = '/'.join(response.xpath('//a[@rel="v:starring"]/text()').extract())
        item['category'] = ','.join(response.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract())
        item['time'] = ','.join(response.xpath('//span[@property="v:initialReleaseDate"]/text()').extract())
        try:
            item['duration'] = response.xpath('//span[@property="v:runtime"]/text()').extract()[0]
        except Exception:
            item['duration'] = '暂无'
        item['score'] = response.xpath('//strong[@property="v:average"]/text()').extract()[0]
        item['comment_nums'] = response.xpath('//span[@property="v:votes"]/text()').extract()[0] or 0
        item['desc'] = response.xpath('//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0].strip()
        actor_list = response.xpath('//ul[@class="celebrities-list from-subject __oneline"]/li/a/@title').extract()
        actor_img_list = response.xpath('//ul[@class="celebrities-list from-subject __oneline"]/li/a/div/@style').
        extract()
        actor_img_list = [i.split('url(')[1].replace(')', '') for i in actor_img_list]
        item['actor_name_list'] = '----'.join(actor_list)
        item['actor_img_list'] = '----'.join(actor_img_list)
        yield item

settings.py文件

BOT_NAME = 'MovieSpider'
SPIDER_MODULES = ['MovieSpider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'MovieSpider.spiders'
# REDIS_HOST = '127.0.0.1'
# REDIS_PORT = 6379
REDIS_URL = 'redis://username:password@xxx.xxx.xxx.xxx:6379'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
    'MovieSpider.pipelines.MysqlPipeline': 200,
}

这里只是为了多台服务器一起爬取，没有手动在redis中推入起始的URL

此时将爬虫项目上传到其他服务器上，一起开始

效果如下：

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对Python进行Scrapy-redis分布式爬取的方法大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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