一般我们使用python来写爬虫会优先选择scrapy框架, 框架本身基于异步网络请求性能比较高, 另外对并发控制, 延迟请求支持的比较好, 可以使我们专注于爬虫的逻辑. 但是scrapy仅仅支持单机的爬虫, 如果要支持分布式的话还需要借助scrapy-redis来实现. 接下来我们主要关注scrapy-redis的实现方式, 了解实现原理使用起来会更加顺手.
scrapy-redis的目录结构如下, 各个模块功能见注释
├── __init__.py
├── connection.py # 负责redis的连接
├── defaults.py # 一些默认参数配置
├── dupefilter.py # 用于请求队列的去重, 继承了scrapy本身的去重器
├── picklecompat.py # 使用pickle进行序列化
├── pipelines.py # 会把item丢进redis中去
├── queue.py # 调度队列, 调度器会使用该队列
├── scheduler.py # 调度器, 负责任务的调度工作
├── spiders.py # spider基类, 加入了信号等
└── utils.py
queue.py
支持三种队列, 都继承自Base类
1. FIFO Queue
使用了redis的list结构
class FifoQueue(Base):
def __len__(self):
"""返回队列长度大小"""
return self.server.llen(self.key)
def push(self, request):
"""发送请求到队列左边"""
self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request))
def pop(self, timeout=0):
"""从队列右边抛出请求"""
if timeout > 0:
data = self.server.brpop(self.key, timeout)
if isinstance(data, tuple):
data = data[1]
else:
data = self.server.rpop(self.key)
if data:
return self._decode_request(data)
2. PriorityQueue
使用了redis的有序集合结构
class PriorityQueue(Base):
def __len__(self):
"""返回队列内长度大小"""
return self.server.zcard(self.key)
def push(self, request):
"""放入请求到zset中"""
data = self._encode_request(request)
score = -request.priority
self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data)
def pop(self, timeout=0):
"""从zset中抛出请求. 此处不支持timeout参数"""
pipe = self.server.pipeline()
pipe.multi()
pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0)
results, count = pipe.execute()
if results:
return self._decode_request(results[0])
使用redis的sorted set实现, 如果在spider脚本中需要指定priority的话, 一定要在settings中来声明使用的是PriorityQueue.
3. LIFO Queue
后入先出, 使用list结构实现
class LifoQueue(Base):
"""Per-spider LIFO queue."""
def __len__(self):
"""Return the length of the stack"""
return self.server.llen(self.key)
def push(self, request):
"""Push a request"""
self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request))
def pop(self, timeout=0):
"""Pop a request"""
if timeout > 0:
data = self.server.blpop(self.key, timeout)
if isinstance(data, tuple):
data = data[1]
else:
data = self.server.lpop(self.key)
if data:
return self._decode_request(data)
和先进先出队列基本一样, 实现了栈结构
dupefilter.py
scrapy默认使用了集合结构来进行去重, 在scrapy-redis中使用redis的集合(set)进行了替换, 请求指纹的计算方法还是用的内置的.
def request_seen(self, request):
"""获取请求指纹并添加到redis的去重集合中去"""
fp = self.request_fingerprint(request) # 得到请求的指纹
added = self.server.sadd(self.key, fp) # 把指纹添加到redis的集合中
return added == 0
def request_fingerprint(self, request):
return request_fingerprint(request) # 得到请求指纹
去重指纹计算使用的是sha1算法, 计算值包括请求方法, url, body等信息
scheduler.py
替换了scrapy原生的scheduler, 所有方法名称和原生scheduler保持一致, 在爬虫开启后会连接待抓取队列和去重集合, 然后就是不断把新的请求去重后放入待抓取队列, 然后从待抓取队列拿出请求给下载器
def open(self, spider):
"""爬虫启动时触发, 主要是连接待抓取和去重模块"""
pass
def enqueue_request(self, request):
"""
把请求去重后放入 待抓取队列中
Parameters
----------
request
Returns
-------
"""
if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
self.df.log(request, self.spider)
return False
if self.stats:
self.stats.inc_value('scheduler/enqueued/redis', spider=self.spider)
self.queue.push(request)
return True
def next_request(self):
"""
从请求队列拿出下一个请求并返回
Returns
-------
"""
block_pop_timeout = self.idle_before_close
request = self.queue.pop(block_pop_timeout)
if request and self.stats:
self.stats.inc_value('scheduler/dequeued/redis', spider=self.spider)
return request
调度器肯定要和请求队列和去重队列进行交互, 所以初始化要获取使用的queue和dupfilter的类, 并在open方法中完成实例化
open方法
def open(self, spider):
self.spider = spider
try:
# 得到队列queue的实例化对象
self.queue = load_object(self.queue_cls)(
server=self.server,
spider=spider,
key=self.queue_key % {'spider': spider.name},
serializer=self.serializer,
)
except TypeError as e:
raise ValueError("Failed to instantiate queue class '%s': %s",
self.queue_cls, e)
try:
# 得到去重的实例化对象
self.df = load_object(self.dupefilter_cls)(
server=self.server,
key=self.dupefilter_key % {'spider': spider.name},
debug=spider.settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG'),
)
except TypeError as e:
raise ValueError("Failed to instantiate dupefilter class '%s': %s",
self.dupefilter_cls, e)
if self.flush_on_start: # 如果为True, 要在爬虫开启前删除对应爬虫request队列和dupfilter队列
self.flush()
# notice if there are requests already in the queue to resume the crawl
if len(self.queue):
spider.log("Resuming crawl (%d requests scheduled)" % len(self.queue))
spider.py
spider空闲的时候会从start_urls队列中读取url, 默认一次读取CONCURRENT_REQUESTS个url, 可以在settings中设置REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE来改变每次的读取数量, 一般我会在使用的时候增大这个值, 可以降低spide进入idle的次数, 从而适当提升抓取性能
def setup_redis(self, crawler=None):
"""初始化了redis参数, 包括使用的种子url的key, 批量读取url的数量等信息"""
......
# 当spider空闲的时候会触发该信号, 调用spider_idle函数
crawler.signals.connect(self.spider_idle, signal=signals.spider_idle)
def spider_idle(self):
"""空闲的时候触发该函数, 尝试请求下一批url. 有url的时候会直接请求, 最后都会抛出异常, 防止spider被关闭, 然后等待新的url过来"""
self.schedule_next_requests()
raise DontCloseSpider
以上是scrapy-redis的基本分析, 可以发现源码中大量使用了基础的数据结构和算法的知识, 不太熟悉的同学可以参看之前的文章, 我会在接下来的时间继续分享两篇使用技巧和一些实用的特性.
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