scrapy_redis目前应用最多的一个分布式爬虫框架，与普通的scrapy相比，只需要在原有代码的基础上稍作修改，增加一些简单的配置文件即可实现分布式的数据抓取。本文以1905电影网为例，详细的介绍常见的分布式爬虫的创建与配置。
首先通过scrapy框架，写好爬虫的基本功能部分。然后对爬虫继承的类进行简单的修改：
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider # 导入RedisCrawlSpider（如果你用的是Spider，则导入RedisSpider） class DywSpider(RedisCrawlSpider): # 将自定义的爬虫继承自RedisCrawlSpider name = 'dyw' redis_key = 'start' # 设定redis_key，启动爬虫时需要用到 allowed_domains = ['1905.com'] # start_urls = ['https://www.1905.com/mdb/film/list/o0d0p1.html'] # 取消指定的起始url rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'o0d0pd+.html'), callback='parse_item', follow=True), ) def parse_item(self, response): """ 页面解析 :param response: :return: """ li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/ul/li') for li in li_list: title = li.xpath('./div/p[1]/a/text()').get() item = FbsDywItem(title=title) # 实例化item yield item
然后在settings.py中添加配置信息，常见设置可以直接复制粘贴。将配置好的爬虫项目，完整的复制到每一台机器上。
ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400} # scrapy_redis已经封装好的ITEM_PIPELINS，也可以根据需求添加自定义管道，将数据存储在mysql或其它地方 DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter' # scrapy_redis的过滤器，对url进行去重 SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler' # scrapy_redis的调度器 SCHEDULER_PERSIST = True # True表示允许程序暂停，下次启动会沿用当前的request对象；False表示，每次启动程序都从头开始。建议为True REDIS_HOST = '192.168.31.62' # 指定主机的redis的ip REDIS_PORT = '6379' # 主机的redis的端口号，其他redis配置信息以同样的方式添加
同时，需要修改redis的配置信息。找到redis的安装文件，打开redis.windows.conf，
第56行，bind127.0.0.1 关闭默认绑定，可以注释掉 第70行，protected-mode no 关闭保护模式，将yes改为no 设置好后，其他计算机才能对主机的redis服务端进行访问
现在程序已经配置好，可以开始运行。
首先携带配置信息启动redis的服务端，在终端中输入，redis-server redis.windows.conf，如果报错，可能是redis并没有被添加到环境变量中，此时可以切换到redis的安装目录下再启动（配置文件信息可能需要输入完整路径）；若还是报错，检查redis服务是否已经开启，任务管理器-服务-redis，关闭即可。
开启服务端后，再启动客户端，redis-cli。
运行每一台机器的爬虫程序，在终端中切换到项目中spiders文件夹下，输入scrapy runspider 爬虫文件名（***.py），回车运行。若配置无误，则会出现：2020-03-24 17:54:05 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023，表示正在监听。此时，只需要将之前设定的redis_key和起始的url输入即可。切换到客户端，输入lpush redis_key（设定的key） 起始的url，回车运行，就可以看到爬虫程序已经开始跑起来了。
注意，如果发现只有一台机器在爬取，其他的都在等待，可能是因为爬取的速度快于request对象生成的速度，导致其他机器没有获取到request，可以增加一个专门抓取url的方法。在python3.7中，运行时可能会报错，callback没找到，可尝试切换为3.6版本。