目标任务：将之前新浪网的Scrapy爬虫项目，修改为基于RedisSpider类的scrapy-redis分布式爬虫项目，将数据存入redis数据库。

 

一、item文件，和之前项目一样不需要改变

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")class SinanewsItem(scrapy.Item):    # 大类的标题和url    parentTitle = scrapy.Field()    parentUrls = scrapy.Field()    # 小类的标题和子url    subTitle = scrapy.Field()    subUrls = scrapy.Field()    # 小类目录存储路径    subFilename = scrapy.Field()    # 小类下的子链接    sonUrls = scrapy.Field()    # 文章标题和内容    head = scrapy.Field()    content = scrapy.Field()

 

二、spiders爬虫文件，使用RedisSpider类替换之前的Spider类，其余地方做些许改动即可，具体代码如下：

 

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyimport osfrom sinaNews.items import SinanewsItemfrom scrapy_redis.spiders import RedisSpiderimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")class SinaSpider(RedisSpider):    name = "sina" # 启动爬虫的命令    redis_key = "sinaspider:strat_urls"　　# 动态定义爬虫爬取域范围    def __init__(self, *args, **kwargs):        domain = kwargs.pop('domain', '')        self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))        super(SinaSpider, self).__init__(*args, **kwargs)          def parse(self, response):        items= []        # 所有大类的url 和 标题        parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()        parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract()        # 所有小类的ur 和 标题        subUrls  = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()        subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract()        #爬取所有大类        for i in range(0, len(parentTitle)):                        # 爬取所有小类            for j in range(0, len(subUrls)):                item = SinanewsItem()                # 保存大类的title和urls                item['parentTitle'] = parentTitle[i]                item['parentUrls'] = parentUrls[i]                # 检查小类的url是否以同类别大类url开头，如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)                if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls'])                # 如果属于本大类，将存储目录放在本大类目录下                if(if_belong):                                        # 存储 小类url、title和filename字段数据                    item['subUrls'] = subUrls[j]                    item['subTitle'] =subTitle[j]                    items.append(item)        #发送每个小类url的Request请求，得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理        for item in items:            yield scrapy.Request( url = item['subUrls'], meta={
   'meta_1': item}, callback=self.second_parse)    #对于返回的小类的url，再进行递归请求    def second_parse(self, response):        # 提取每次Response的meta数据        meta_1= response.meta['meta_1']        # 取出小类里所有子链接        sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract()        items= []        for i in range(0, len(sonUrls)):            # 检查每个链接是否以大类url开头、以.shtml结尾，如果是返回True            if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls'])            # 如果属于本大类，获取字段值放在同一个item下便于传输            if(if_belong):                item = SinanewsItem()                item['parentTitle'] =meta_1['parentTitle']                item['parentUrls'] =meta_1['parentUrls']                item['subUrls'] = meta_1['subUrls']                item['subTitle'] = meta_1['subTitle']                item['sonUrls'] = sonUrls[i]                items.append(item)        #发送每个小类下子链接url的Request请求，得到Response后连同包含meta数据 一同交给回调函数 detail_parse 方法处理        for item in items:                yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={
   'meta_2':item}, callback = self.detail_parse)    # 数据解析方法，获取文章标题和内容    def detail_parse(self, response):        item = response.meta['meta_2']        content = ""        head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()')        content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract()        # 将p标签里的文本内容合并到一起        for content_one in content_list:            content += content_one        item['head']= head[0] if len(head) > 0 else "NULL"        item['content']= content        yield item

 

 

三、settings文件设置

SPIDER_MODULES = ['sinaNews.spiders']NEWSPIDER_MODULE = 'sinaNews.spiders'# 使用scrapy-redis里的去重组件，不使用scrapy默认的去重方式DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"# 使用scrapy-redis里的调度器组件，不使用默认的调度器SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 允许暂停，redis请求记录不丢失SCHEDULER_PERSIST = True# 默认的scrapy-redis请求队列形式（按优先级）SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"# 队列形式，请求先进先出#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"# 栈形式，请求先进后出#SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"# 只是将数据放到redis数据库，不需要写pipelines文件ITEM_PIPELINES = {#    'Sina.pipelines.SinaPipeline': 300,    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,}# LOG_LEVEL = 'DEBUG'# Introduce an artifical delay to make use of parallelism. to speed up the# crawl.DOWNLOAD_DELAY = 1# 指定数据库的主机IPREDIS_HOST = "192.168.13.26"# 指定数据库的端口号REDIS_PORT = 6379

执行命令：

本次直接使用本地的redis数据库，将settings文件中的REDIS_HOST和REDIS_PORT注释掉。

启动爬虫程序

scrapy runspider sina.py

执行程序后终端窗口显示如下：

表示程序处于等待状态，此时在redis数据库端执行如下命令：

redis-cli> lpush sinaspider:start_urls http://news.sina.com.cn/guide/

http://news.sina.com.cn/guide/为起始url，此时程序开始执行。