高效爬虫神器：Scrapy结合Redis的优势（scrapyredis）

Scrapy结合Redis 一种高效爬虫神器

网络爬虫是生成大数据的基础，它是一种从网络上获取不断变化的数据的手段。Scrapy开发爬虫能够有效缩短开发周期，并可以在极短时间内抓取大量网页数据。与一般抓取工具不同，Scrapy还可以实现可编程，自主可控的爬取功能，能够针对不同的页面需要有不同的爬取方式，能够实现数据的模糊爬取。

其中，结合scrapy应用redis的优势也是很明显的。Scrapy采用Redis数据库进行任务调度将可以提升我们爬虫的分布式效率，采用redis来结合scrapy可以更好的解耦，分布式爬虫入口模块实现更好的可重复性，主机实现客户端mq模型，做到异步流程，提升爬虫并发效率。

下面，我们通过一组简单的示例，来看看scrapy结合搭配redis可以实现什么吧！

“`python

# 初始化redis实例

redis_db = redis.StrictRedis()

# 将任务push到redis

for url in urls:

redis_db.lpush(‘spider:start_urls’,url)

# 读取任务

def start_requests(self):

while redis_db.llen(‘spider:start_urls’):

yield Request(url=redis_db.lpop(‘spider:start_urls’),callback=self.parse)

# 处理响应

def parse(self, response):

result = json.loads(response.text)

for item in result[‘data’]:

for url in item[‘urls’]:

if url not in visited:

visited.add(url)

yield Request(url=url, callback=self.parse)

从上面代码可以看出，scrapy搭配redis可以比较方便的做到分布式任务调度，将任务push到redis，redis作为一个事件驱动的代理，将任务传送到scrapy的spider进行无限的横向爬取，比较容易的解决大型爬虫的纵向扩展和分布式性能优化的问题。

综上所述，Scrapy结合Redis是一种高效的爬虫神器，能够帮助我们更快更有效地完成爬虫任务，提升数据爬取的效率和质量，是开发大数据项目的必备原料。