scrapy适合一次性爬取全站,如果我想多次爬取,主目录页面难免会出现重复,去重增量爬取就很有必要了。
我在网上搜到了这样的文章scrapy+redis增量爬取,
逻辑是前一次存取每次爬过的url进数据库,这一次在pipeline中再把数据库中已爬url读取存进redis里,然后比对这次爬的item里的url,一样就不存。
看了这个逻辑,我觉得核心思想有道理,用redis键值比对,不过,更优化的逻辑应该是我先比对url,重复的url直接不request,而不是还去request-response-获取到item到pipeline再来处理。
所以文章的逻辑都对,只是筛选位置不对,应该放在spider里。
import scrapy
from pyquery import PyQuery as pq
from rscrapydouban.items import RscrapydoubanItem
import sqlite3
import redis
import pandas as pd
class JianshuCrawler(scrapy.Spider):
name = 'jianshu'
start_urls =['https://www.jianshu.com/users/3a2f7a33a8cc/timeline']
def parse(self, response):
self.conn = sqlite3.connect('jianshu.sqlite')
self.cur = self.conn.cursor()
redis_db = redis.Redis(host='127.0.0.1', port='6379')
redis_data_dict = "dup_url"
redis_db.flushdb()
sql = 'select url from js'
df = pd.read_sql(sql, self.conn)
self.conn.commit()
self.conn.close()
if len(df['url']):
for url in df['url'].tolist():
redis_db.hset(redis_data_dict, url, 0)
res = pq(response.body)
for title in res('#list-container .title').items():
urlpa ='https://www.jianshu.com'+title.attr('href')
if redis_db.hexists(redis_data_dict, urlpa):
pass
else:
yield scrapy.Request(urlpa,callback=self.parse_detai)
def parse_detail(self,response):
res = pq(response.body)
jsitems = RscrapydoubanItem()
jsitems['name'] = res('.article .title').text()
jsitems['url'] =response.url
return jsitems
Redis相关的有三条:
redis_db.flushdb()清空数据库db,这是粗暴的解决方案,可以保证每次都能把所有的url都放入,假如也是增量添加的话,可以考虑在item中添加一项flag,已表示这次新增的量,每次读取数据库得到flag只添加flag相同的项,然后flag+1为这次的项。但是数据io一个也是读,一堆也是读,所以我倒觉得这样url的增量无关紧要吧。
redis_db.hset(redis_data_dict, url, 0)
这个是把url作为keys存入redis,至于values无所谓
redis_db.hexists(redis_data_dict, urlpa)
判断url是否存在了
反思:
1.初始request的额外需求应该可以放在spider中间件中的process_start_requests,但是然后剩查重还是要在spider里,这里又要再连接一次数据库感觉有些麻烦,故全部放在spider。
2.增量我觉得有两种,一种就是上面说的,每次爬的url不一样,想从不同页面继续爬。比方说简书里新增一篇文章就有一个新的url,比如什么值得买虽然page1的内容永远是新的,但是每个div里的内容页面确是独一无二的。
一种是每次新增的内容在相同的页面里,比如文章的修改,或者论坛的评论之类的,这种可能就要在pipeline里来去重了。