Scrapy-Redis是Scrapy框架的一个插件，可以使用Redis实现Scrapy的分布式爬虫。它使用Redis作为分布式队列，可以轻松地将爬虫分布在多个机器上。同时，它还提供了一些功能，如去重、持久化、增量爬取等。
1# 使用Redis调度器
2SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
3# 使用Redis去重过滤器
4DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
5# 允许暂停、恢复爬取
6SCHEDULER_PERSIST = True
1import scrapy
2from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
3
4class MySpider(RedisSpider):
5 name = 'myspider'
6 redis_key = 'myspider:start_urls'
7
8 def parse(self, response):
9 # 处理响应
10 pass
start_requests()方法或者使用SpiderMiddleware来实现增量爬取。这里提供一种通过修改Redis队列来实现增量爬取的方法。 1import scrapy
2import redis
3from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
4from scrapy.utils.project import get_project_settings
5
6class MySpider(RedisSpider):
7 name = 'myspider'
8 redis_key = 'myspider:start_urls'
9 redis_conn = None
10
11 def __init__(self, *args, **kwargs):
12 super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
13 settings = get_project_settings()
14 self.redis_conn = redis.StrictRedis(
15 host=settings.get('REDIS_HOST'),
16 port=settings.get('REDIS_PORT'),
17 db=settings.get('REDIS_DB')
18 )
19
20 def start_requests(self):
21 # 获取最新的链接列表
22 latest_links = self.get_latest_links()
23 # 将最新的链接放入Redis队列
24 for link in latest_links:
25 self.redis_conn.lpush(self.redis_key, link)
26
27 # 开始爬取
28 return super(MySpider, self).start_requests()
29
30 def get_latest_links(self):
31 # 获取最新的链接列表
32 latest_links = []
33 # 这里只是简单的示例，实际可以从数据库、文件、API等获取最新的链接
34 for i in range(10):
35 latest_links.append(f'http://example.com/page{i}')
36 return latest_links
37
38 def parse(self, response):
39 # 处理响应
40 pass
以上代码实现了在Spider启动时获取最新的链接列表，并将最新的链接放入Redis队列中，从而实现增量爬取。需要注意的是，这种方法仅适用于Spider启动时获取最新链接的情况。如果需要实时获取最新链接，可以使用SpiderMiddleware来实现。这里提供一种使用SpiderMiddleware实现增量爬取的方法。
Middleware，并在process_request()方法中判断请求是否需要进行增量处理。如果需要，则修改请求的链接，将增量参数添加到链接中。示例代码如下： 1import time
2import scrapy
3from scrapy import Request
4
5class MyMiddleware:
6 def process_request(self, request, spider):
7 # 判断是否需要进行增量处理
8 if 'incremental' in request.meta:
9 # 获取增量参数
10 incremental_param = request.meta['incremental']
11 # 将增量参数添加到请求链接中
12 url = request.url
13 if '?' in url:
14 url += f'&incremental={incremental_param}'
15 else:
16 url += f'?incremental={incremental_param}'
17 # 修改请求链接
18 request = Request(url, callback=request.callback, headers=request.headers, meta=request.meta)
19 return request
Spider中添加一个增量参数，并在start_requests()方法中设置增量参数。示例代码如下： 1import scrapy
2from myproject.middleware import MyMiddleware
3
4class MySpider(scrapy.Spider):
5 name = 'myspider'
6 start_urls = ['http://example.com']
7 incremental_param = None
8
9 custom_settings = {
10 'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
11 'myproject.middleware.MyMiddleware': 543,
12 }
13 }
14
15 def start_requests(self):
16 # 获取最新的增量参数
17 self.incremental_param = self.get_incremental_param()
18 # 设置增量参数
19 for url in self.start_urls:
20 yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'incremental': self.incremental_param})
21
22 def parse(self, response):
23 # 处理响应
24 pass
25
26 def get_incremental_param(self):
27 # 获取最新的增量参数
28 return int(time.time())
1import time
2import scrapy
3from scrapy import Request
4
5class MySpiderMiddleware:
6 def process_spider_output(self, response, result, spider):
7 for r in result:
8 # 判断是否需要进行增量处理
9 if 'incremental' in response.request.meta:
10 incremental_param = response.request.meta['incremental']
11 # 判断响应是否需要进行增量处理
12 if self.need_incremental_processing(response, r):
13 # 获取原始链接
14 url = r.url
15 # 将增量参数添加到链接中
16 if '?' in url:
17 url += f'&incremental={incremental_param}'
18 else:
19 url += f'?incremental={incremental_param}'
20 # 生成一个新的请求，将增量参数添加到链接中
21 yield Request(url, callback=r.callback, headers=r.headers, meta=r.meta)
22 continue
23 yield r
24
25 def need_incremental_processing(self, response, request):
26 # 判断响应是否需要进行增量处理
27 return True # TODO: 根据实际情况进行判断
以上代码实现了使用SpiderMiddleware实现增量爬取。需要注意的是这里只是一个示例实现，需要根据实际情况进行修改。以下是一些需要注意的事项：
最后需要注意的是，使用增量爬取需要对爬取的网站有一定的了解，否则可能会导致一些错误。例如，在爬取新闻网站时，如果没有对新闻的发布时间进行处理，则可能会重复爬取相同的新闻。因此，在使用增量爬取时，需要根据实际情况进行调整，以确保爬取的数据的准确性和完整性。
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