分布式爬虫通过将爬虫任务分配到多台机器上提升效率，缩短爬取时间。使用 scrapy-redis 实现分布式爬虫：安装 scrapy-redis，创建 Redis 数据库，修改项目设置（Redis 设置、调度器队列、调度器持久化、重复过滤器、Items 管道），搭建调度器和爬虫，启动调度器和爬虫。注意事项：确保 Redis 稳定运行，合理配置机器资源，监控爬虫状态，及时调整。
scrapy分布式爬虫教程
1. 什么是分布式爬虫？
分布式爬虫是一种将爬虫任务分配到多个机器上执行的爬虫技术。它通过并行处理提高爬虫效率，缩短爬取时间。
2. scrapy分布式爬虫的优势
- 提高爬虫效率
- 缩短爬取时间
- 处理海量数据
- 扩展性和可伸缩性
3. scrapy分布式爬虫的实现步骤
3.1 安装scrapy-redis
pip install scrapy-redis
3.2 创建Redis数据库
redis-server
3.3 修改scrapy项目设置
在scrapy项目的settings.py文件中进行以下修改：
# Redis数据库设置
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
# 调度器队列
SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler'
# 调度器持久化
SCHEDULER_PERSIST = True
# 调度器管道：提交给redis
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'
# Items管道：持久化到redis
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 999
}3.4 搭建调度器和爬虫
使用scrapy-redis提供的接口创建一个调度器和两个爬虫：
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider1(RedisSpider):
...
class MySpider2(RedisSpider):
...
class Scheduler:
def __init__(self, redis_host, redis_port):
...3.5 启动调度器和爬虫
# 启动调度器 $ python scheduler.py localhost 6379 # 启动爬虫 $ scrapy crawl myspider1 $ scrapy crawl myspider2
4. 分布式爬虫的注意事项
- 确保Redis数据库稳定运行
- 根据爬虫任务量合理配置机器资源
- 监控爬虫运行状态，及时调整
