scrapy怎么在redis中存储

不及物动词 1年前其他 52

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worktile
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使用Scrapy框架时，可以通过配置将爬取到的数据存储到Redis中。下面是在Scrapy中使用Redis进行数据存储的步骤：
1. 首先，确保已经安装了Redis以及Redis相关的Python库。可以使用以下命令来安装Redis和Redis库：
```
pip install redis
```
2. 在Scrapy项目的settings.py文件中添加以下配置项：
```
# 启用Redis存储管道
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

# 使用Redis数据库
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'

# 可选的Redis连接参数
REDIS_PARAMS = {
    'password': 'your_password',
}
```
  如果Redis服务器不在本地主机上，需要将REDIS_URL修改为相应的服务器地址。
3. 在Scrapy项目的spiders目录下的spider文件中，将需要存储的数据封装为Scrapy的Item对象，并通过yield关键字返回：
```
from scrapy import Item, Field

class MyItem(Item):
    # 定义需要存储的字段
    field1 = Field()
    field2 = Field()
```
4. 创建一个自定义的Pipeline类，用于将Item数据存储到Redis中。在Scrapy项目的pipelines.py文件中添加以下代码：
```
import redis
from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline

class MyRedisPipeline(RedisPipeline):
    def __init__(self):
        # 初始化Redis连接池
        self.redis_ = redis.from_url(settings.REDIS_URL, **settings.REDIS_PARAMS)

    def process_item(self, item, spider):
        # 将Item数据存储到Redis中
        self.redis_.hset(spider.name, item['field1'], item['field2'])
        return item
```
  注意：这段代码继承了Scrapy的RedisPipeline类，并重写了process_item方法，实现了将Item数据存储到Redis中。
5. 在settings.py文件中将自定义的Pipeline类添加到ITEM_PIPELINES配置项中：
```
ITEM_PIPELINES = {
    'your_project_name.pipelines.MyRedisPipeline': 300,
}
```
  your_project_name需要修改为你的Scrapy项目的名称。
6. 启动Scrapy爬虫程序，当爬虫爬取到数据时，数据将会被存储到Redis中。
通过以上步骤，你就可以将Scrapy爬取到的数据存储到Redis中了。
1年前 0条评论
fiy
Worktile&PingCode市场小伙伴
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在Scrapy中使用Redis是一种常见的方式来存储爬取到的数据。Redis是一个开源的内存数据存储系统，它可以快速地存储和检索大量的数据。

以下是在Scrapy中使用Redis存储数据的步骤：
1. 安装Redis
  首先需要安装Redis数据库。通过官方网站下载适用于你的系统的Redis二进制文件，并按照官方文档进行安装。
2. 安装Redis-Py库
  Scrapy中需要使用Redis-Py库来连接和操作Redis数据库。可以使用pip命令安装Redis-Py库：
```
pip install redis
```
1. 配置Redis Pipeline
  在Scrapy项目的settings.py中配置Redis Pipeline。在ITEM_PIPELINES中添加以下代码：
```
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
```
1. 在Spider中设置Redis作为调度器
  在Spider中设置Redis作为调度器的方式是使用RedisSpider类。可以通过继承RedisSpider类来实现：
```
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    redis_key = 'my_spider:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析响应内容
        ...
```
redis_key是用于存储爬取 URL 的 Redis key 名称。
1. 编写数据处理逻辑
  在Spider的parse方法中，实现数据处理逻辑并将数据存储到Redis中。可以使用Redis的连接池来操作Redis数据库，避免频繁地创建和关闭Redis连接。
```
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from scrapy_redis.utils import bytes_to_str

from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    redis_key = 'my_spider:start_urls'

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)

        # 创建Redis连接池
        self.redis_pool = RedisPipeline.from_settings(self.settings)

    def parse(self, response):
        # 解析响应内容

        # 处理数据并存储到Redis中
        data = {
            'title': response.css('h1::text').get(),
            'content': response.css('div.content::text').get()
        }

        # 连接Redis并存储数据
        with self.redis_pool.pipeline() as pipe:
            pipe.set(data['title'], data['content'])
            pipe.execute()
```
在以上代码中，首先我们在Spider的构造方法中创建了一个Redis连接池self.redis_pool。接下来，在parse方法中，使用Response对象的css方法解析页面内容，然后将数据存储到Redis中。

以上为在Scrapy中使用Redis存储数据的基本步骤，根据需求可以进行更复杂的操作，如创建多个Redis连接池，分布式爬取等。
1年前 0条评论
不及物动词
这个人很懒，什么都没有留下～
评论
Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架，它提供了丰富的功能和灵活性来帮助开发者快速高效地编写爬虫程序。同时，Scrapy也支持通过Redis进行分布式爬取，这样可以方便地进行任务调度和数据存储。

在Scrapy中使用Redis进行数据存储有两种常见的方式：使用Redis作为任务调度器和使用Redis作为数据存储器。下面我将分别介绍这两种方式的实现方法。

一、使用Redis作为任务调度器
1. 安装Redis和Scrapy-Redis
  首先，你需要安装Redis和Scrapy-Redis。可以通过以下命令安装：
```
pip install Redis
pip install scrapy-redis
```
1. 配置Scrapy-Redis
  在Scrapy项目的配置文件settings.py中进行如下配置：
```
# 启用Redis调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 启用持久化存储，将任务队列和去重集合存储到Redis中
SCHEDULER_PERSIST = True

# 使用优先级调度请求队列（默认使用）
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'

# 配置Redis服务器地址和端口
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
```
1. 编写Spider
  在Spider中指定rpop_batch_size以及配置start_urls和redis_key，例如：
```
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'  # Redis中要读取的起始URL列表
    rpop_batch_size = 10  # 每次从Redis中获取的URL的数量

    def parse(self, response):
        # 爬取和处理返回的数据
        pass
```
1. 启动爬虫
  通过以下命令启动爬虫：
```
scrapy crawl myspider
```
二、使用Redis作为数据存储器
1. 安装Redis和Scrapy-Redis
  同上一种方式，首先需要安装Redis和Scrapy-Redis。
2. 配置Scrapy-Redis
  在Scrapy项目的配置文件settings.py中进行如下配置：
```
# 启用Redis管道
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

# 配置Redis服务器地址和端口
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
REDIS_PASSWORD = 'your_redis_password'  # 如果有设置密码，需要配置此项
```
1. 启动Redis服务器
  在终端中运行以下命令启动Redis服务器：
```
redis-server
```
1. 编写Item Pipeline
  在Spider项目的pipelines.py文件中，实现一个自定义的Item Pipeline来处理从Spider中提取的数据，并将其存储到Redis中：
```
import json
from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline

class MyPipeline(RedisPipeline):
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理item数据
        # 将item转换为json格式，并存储到Redis
        item_data = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
        self.server.rpush('myitem', item_data)
        return item
```
1. 启动爬虫
  通过以下命令启动爬虫：
```
scrapy crawl myspider
```
通过以上方法，你可以很方便地在Scrapy中使用Redis进行任务调度和数据存储。无论是使用Redis作为任务调度器还是使用Redis作为数据存储器，都可以提高爬虫的效率和可靠性，还可以方便地进行分布式爬取。希望对你有所帮助！
1年前 0条评论