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爬虫（15） - Scrapy-Redis分布式爬虫(2) | 实例：分布式爬虫项目

2023-02-18 15:49:51 时间

项目背景

  • master：是控制节点，负责管理所有的slave，进行任务调度、分发、维护爬取队列进行去重，以及新任务的添加；部署在win10上面，安装的数据库为redis5.0
  • slavr：爬虫端，从master领取任务，并且去完成爬虫任务。具体为数据的抓取、数据的处理、内容的解析以及内容的存储等；部署在centos7上面，应用程序为scrapy和scrapy-redis，安装mongo
  • 项目选择：将之前笔记中https://www.cnblogs.com/gltou/p/16423938.html瓜子二手车的项目改造成分布式爬虫项目

 

爬虫项目改造

我的slave是直接装在物理机器上的，没有用虚机，用虚机的话网络转发的还要配置下，这个就自行百度吧

step-1：项目code改动

settings.py：修改slave端安装的mongo相关配置信息，添加master主机安装redis的相关配置信息；如果设置了密码将相关注释去掉，填写相关数据

 1 # mongodb的设置
 2 MONGO_URI = '安装mongo的slave地址'
 3 # MONGODB_PORT = 1112
 4 MONGODB_PORT = 27017
 5 MONGO_DATABASE = 'guazi'
 6 # USER_NAME = 'admin'
 7 # USER_PASSWORD = '123456'
 8 
 9 # 设置去重组件
10 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
11 # 调度组件
12 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
13 
14 #断点续爬
15 SCHEDULER_PERSIST = True
16 
17 #redis 连接信息
18 REDIS_HOST = "安装redis的master地址"
19 REDIS_PORT = 6379
20 REDIS_ENCODING = 'utf-8'
21 #REDIS_PARAMS = {"password":"123456"}

 

guazi.py：导入 scrapy_redis 的 RedisSpider 类，并继承；注释掉 allowed_domains 和 start_urls ；添加 redis_key ，值为 guazi:start_urls ；删除start_requests方法，因为start_urls已经从redis获取了，并且我们只爬取一页，因此删除了start_requests方法

 1 import scrapy
 2 import json
 3 from ..items import ScrapyGuaziDemoItem
 4 from urllib.parse import urlparse,parse_qsl,urlunparse,unquote,urlencode
 5 from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
 6 
 7 class GuaziSpider(RedisSpider):
 8     name = 'guazi'
 9     # allowed_domains = ['guazi.com']
10     # start_urls = ['http://guazi.com/']
11     redis_key = "guazi:start_urls"
12 
13     '''
14     def start_requests(self):
15         """发送列表页的请求"""
16         with open("../brands.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
17             brands_data = f.read()
18         # 获取品牌列表
19         brands_list = json.loads(brands_data).get("data").get("common")
20         for brand in brands_list:
21             # 第一页列表页的URL
22             url = "https://mapi.guazi.com/car-source/carList/pcList?osv=Unknown&minor={}&sourceType=&ec_buy_car_list_ab=&location_city=&district_id=&tag=-1&license_date=&auto_type=&driving_type=&gearbox=&road_haul=&air_displacement=&emission=&car_color=&guobie=&bright_spot_config=&seat=&fuel_type=&order=7&priceRange=0,-1&tag_types=&diff_city=&intention_options=&initialPriceRange=&monthlyPriceRange=&transfer_num=&car_year=&carid_qigangshu=&carid_jinqixingshi=&cheliangjibie=&page=1&pageSize=20&city_filter=12&city=12&guazi_city=12&qpres=544352372349644800&platfromSource=wap&versionId=0.0.0.0&sourceFrom=wap&deviceId=c5f33bc0-08a6-438e-ae41-dcb6d88c2d2d".format(brand.get("value"))
23             yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
24             # 仅发送第一页请求，限定在一个品牌中的,方便我们讲课
25             break
26     '''
27     def parse(self, response):
28         """第一页列表页请求的返回"""
29         data = response.json().get("data")
30         # 列表中每一条二手车的数据
31         guazi_items = data.get("postList")
32         for item in guazi_items:
33             detail_url="https://www.guazi.com/Detail?clueId={}".format(item.get("clue_id"))
34             yield scrapy.Request(url=detail_url,callback=self.parse_detail)
35             # break
36         # 当前页码
37         now_page=data.get("page")
38         # 总页码
39         total_page=data.get("totalPage")
40         # 判断是否超过一页
41         if total_page>1 and now_page ==1 :
42             # 从第二页开始发起请求
43             for page in range(2,total_page+1):
44                 # 获取第一页的url
45                 url=response.url
46                 # 构造下一页
47                 params={"page":str(page)}
48                 # 解析url,使用urlparse返回了六个部分
49                 url_parts=list(urlparse(url))
50                 # 通过parse_qsl转换为列表，keep_blank_values保留空字段
51                 query=dict(parse_qsl(url_parts[4],keep_blank_values=True))#keep_blank_values=True：空值默认保留
52                 # 更新页码
53                 query.update(params)
54                 # encode更新页码之后的url,放到了解析好的url第四个索引中
55                 url_parts[4] = urlencode(query)
56                 # 解码
57                 page_url=unquote(urlunparse(url_parts))
58                 yield scrapy.Request(url=page_url,callback=self.parse)
59 
60     def parse_detail(self,response):
61         guazi_info=ScrapyGuaziDemoItem()
62         # 车源号
63         guazi_info['car_id'] = response.xpath("//div[@class='right-carnumber']/text()").extract_first().strip()
64         # 车名字
65         guazi_info['car_name'] = response.xpath("//h1[@class='titlebox']/text()").extract_first().strip()
66         # 排量
67         guazi_info['displacement'] = response.xpath("//span[@class='assort-common']/text()").extract_first()
68         # 变速箱
69         guazi_info['transmission'] = response.xpath("//li[@class='assort-last']/span/text()").extract_first()
70         # 价格
71         guazi_info['price'] = response.xpath("//span[@class='price-num gzfont']/text()").extract_first()
72         yield guazi_info

 

step-2：上传爬虫项目到Linux环境

在linux用户家目录下创建scrapy_redis_test目录，将项目上传并解压到该目录；如果有多个slave机器，重复执行上述操作

 

step-3：分布式爬虫项目执行

slave环境安装

1）salve上安装virtualenv虚拟环境，保证服务器干净，详细以及相关命令自行转：https://www.cnblogs.com/gltou/p/15980665.html；不要嫌麻烦，实际项目都得在虚拟环境里面执行脚本！！！

2）进入虚拟环境

cd venv/bin
source activate  #进入venv虚拟环境

3）安装scrapy、scrapy_redis、pymongo；注意scrapy安装2.5.1版本，稳定不容易报错

pip install scrapy==2.5.1 scrapy_redis pymongo

注意：安装过程中可能会安装报错，那是由于网络原因导致的，重复执行pip install直至安装成功

 

master种子url注入

1）新建handle_task.py文件，用于master给salve下发种子url用的

 1 import redis
 2 import json
 3 
 4 r=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)
 5 
 6 with open("brands.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
 7     brands_data = f.read()
 8 # 获取品牌列表
 9 brands_list = json.loads(brands_data).get("data").get("common")
10 for brand in brands_list:
11     # 第一页列表页的URL
12     url = "https://mapi.guazi.com/car-source/carList/pcList?osv=Unknown&minor={}&sourceType=&ec_buy_car_list_ab=&location_city=&district_id=&tag=-1&license_date=&auto_type=&driving_type=&gearbox=&road_haul=&air_displacement=&emission=&car_color=&guobie=&bright_spot_config=&seat=&fuel_type=&order=7&priceRange=0,-1&tag_types=&diff_city=&intention_options=&initialPriceRange=&monthlyPriceRange=&transfer_num=&car_year=&carid_qigangshu=&carid_jinqixingshi=&cheliangjibie=&page=1&pageSize=20&city_filter=12&city=12&guazi_city=12&qpres=544352372349644800&platfromSource=wap&versionId=0.0.0.0&sourceFrom=wap&deviceId=c5f33bc0-08a6-438e-ae41-dcb6d88c2d2d".format(
13         brand.get("value"))
14     r.lpush("guazi:start_urls",url)

2）执行handle_task.py脚本，进入redis查看，发现种子url已经全部入库

slave执行爬虫

1）slave运行爬虫

前置了解：有一个点啊，爬虫项目我们是放在了用户家目录下，即/root/目录下；虚拟环境是装在了/usr/local/python3/bin/venv目录，我们是在 /usr/local/python3/bin/venv/bin目录下执行 source activate 命令进入虚拟环境。虚拟环境下cd是回到家目录下，虽然在虚拟环境里面，但是访问的目录是和在外面没有任何区别的(不管是家目录还是什么，都是一样的)

虚拟环境下，进入项目目录 cd /root/guazi_scrapy_redis_demo/scrapy_guazi_demo ，运行爬虫入口文件 python main.py 

报错了：redis连接超时redis.exceptions.ConnectionError: Error:Timeout connecting to server

运行脚本，报错了，不要慌，慢慢排查问题，根据报错信息提示，首先确认代码是没有问题的；那么肯定是我环境出来问题。知道问题点了，就开始慢慢排查。

slave报错了，那master执行这个脚本会不会报错，哎，还真报错了。报错信息还不一样：redis.exceptions.ConnectionError: Error 10061 connecting to IP:6379. 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。

报错信息很明确，计算机积极拒绝，说明就是master电脑哪边配置出了问题。排查过程就不再赘述了，总结两个问题：

  • 问题一：master机器可以ping通slave机器，但是slave不能ping通master，这个排查过程比较长，花费不少时间
    • 解决方案：我单独都抽出来写了，因为网上反映这个问题的人比较多，没有完善的解决方案，自行跳转：
  • 问题二：redis的配置没有配置好
    • 解决方案：redis.windows.conf和redis.windows-service.conf这两个文件中将 bind 的值改为0.0.0.0，注意可能不止一个，保留一个即可，其他的注释掉； protected-mode 的值改为no

2）slave再次运行爬虫，成功了

3）查看数据

4）该项目的运行顺序整理下，便于后期自己回头看：执行handle_task.py文件，将种子url传入redis?slave进入虚拟环境，执行爬虫入口脚本main.py，爬取结束，按Ctrl+C结束进程?通过mongo客户端连接安装在slave上面的mongo数据库，查看抓取到的数据。

 

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