Python环境下使用Scrapy和Redis构建分布式爬虫

该框架是快速、高层次的数据抓取和网页抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、信息处理或历史归档。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串、哈希、列表、集合和有序集合等类型。 本资源主要介绍如何利用Python的scrapy框架以及Redis数据库实现一个主从式master-slave爬虫系统。所谓主从式爬虫，是指将爬虫任务分配给多个爬虫节点来执行，通常有一个主节点（master）负责任务分配和调度，多个从节点（slave）负责实际的网页抓取任务。 在这样的系统中，Redis可以被用作中间件来存储待爬取的URL队列，以及爬取过程中的各种状态信息。主节点将待爬取的URL放入Redis队列中，从节点则从这个队列中获取URL并开始爬取。这样的设计可以有效地将任务负载分配到多个从节点，提升爬取效率。 实现这种主从式爬虫的步骤大致包括： 1. 安装和配置scrapy框架：在Python环境中安装scrapy模块，并进行相应的配置。 2. 设计爬虫逻辑：编写scrapy爬虫代码，包括选择器、提取规则、数据存储等。 3. 配置Redis作为数据队列：设置Redis服务器，并根据需要配置key、value结构，用以存储待爬取的URL队列等。 4. 编写Redis中间件：利用scrapy提供的中间件接口，实现与Redis的交互逻辑，包括从队列中取出URL、将爬取结果存入Redis等。 5. 实现主节点逻辑：编写主节点程序，负责将待爬取的URL添加到Redis队列中，并监控爬取进度，实现调度逻辑。 6. 实现从节点逻辑：编写从节点程序，负责从Redis队列中获取URL，执行爬取任务，并将结果返回。 7. 启动和监控：启动主节点和从节点程序，并设置相应的监控机制，确保爬虫能够稳定运行。 通过上述步骤，可以构建一个基于Python和scrapy的主从式爬虫系统，并利用Redis作为任务队列和状态存储，实现高效、可扩展的网页数据抓取。"