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讲师的博客：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6912807.html
scrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序，该组件本质上提供了三大功能：
安装模块
pip install scrapy-redis创建爬虫应用
项目就不重新创建了，直接在之前Scrapy课程的项目里，再创建一个新的应用：
> cd PeppaScrapy
> scrapy genspider [项目名称] [起始url]通过环境变量指定配置文件
之前的课程上，已经对配置文件做了一些设置了。这里既不想把之前的内容覆盖掉，也不想受到之前配置的影响。
可以通过命令行的-s参数或者是在类里写一个名称为custom_settings的字典，一个一个参数的进行设置。这两个的优先级都很高。但是都不是配置文件的形式，这里可以单独再写一个配置文件，然后通过设置系统环境变量的方式来指定爬虫应用加载的配置文件。
在原来的settings.py的同级目录里创建一个mysettings.py的配置文件，文件可以在任意位置，只要能配python导入。然后设置一个系统环境变量即可：
import os
os.environ.setdefault('SCRAPY_SETTINGS_MODULE', 'PeppaScrapy.mysettings')把设置都写在配置文件中即可：
# redis 配置文件
REDIS_HOST = 'localhost' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
# REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001' # 连接URL，和上面2条一样，也是连接redis的设置，优先使用这个
# REDIS_PARAMS = {} # Redis连接参数，这里有一些默认值，可以去源码里看
# REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块，默认：redis.StrictRedis
# REDIS_ENCODING = "utf-8" # redis编码类型，默认：'utf-8'连接参数
这里提供两种方式连接，一种是前2个设置，指定HOST和PORT。如果还需要用户名和密码就没办法了。
另一种就是用一个REDIS_URL参数，按照上面的格式把所有的信息填好。另外这里REDIS_URL参数的优先级高，就是说如果设置了REDIS_URL参数，那么上面的2个参数就没有效果了。这个逻辑可以在scrapy_redis.connection.py里的get_redis函数里找到。
其他连接参数
REDIS_PARAMS，是连接redis时使用的其他参数。所以其实用户名，密码也是可以写在这里面的。即使什么都不写，scrapy-redis模块本身也设置了一些默认值，可以在scrapy_redis.defaults.py里找到：
REDIS_PARAMS = {
'socket_timeout': 30,
'socket_connect_timeout': 30,
'retry_on_timeout': True,
'encoding': REDIS_ENCODING, // 这个值默认是'utf-8'，也在这个文件里
}具体还可以设置哪些参数，就是看连接Redis的那个类的构造函数了，源码里就是用这个字典直接**kwargs创建对象了。默认的用来连接Redis的模块是redis.StrictRedis，下面是这个类的构造函数的参数列表：
def __init__(self, host='localhost', port=6379,
db=0, password=None, socket_timeout=None,
socket_connect_timeout=None,
socket_keepalive=None, socket_keepalive_options=None,
connection_pool=None, unix_socket_path=None,
encoding='utf-8', encoding_errors='strict',
charset=None, errors=None,
decode_responses=False, retry_on_timeout=False,
ssl=False, ssl_keyfile=None, ssl_certfile=None,
ssl_cert_reqs='required', ssl_ca_certs=None,
max_connections=None):REDIS_ENCODING，是指定编码类型，默认utf-8没太多要说的。
用于连接redis的所有参数，除了以下4个是单独写的，其他的都写在REDIS_PARAMS这个字典里。按照上面构造函数里的变量名称写。这4个可以单独写的，其实也就是做了一步映射而已：
# 这个也是 scrapy_redis.connection.py 里的源码
SETTINGS_PARAMS_MAP = {
'REDIS_URL': 'url',
'REDIS_HOST': 'host',
'REDIS_PORT': 'port',
'REDIS_ENCODING': 'encoding',
}REDIS_PARAMS['redis_cls']，指定连接Redis的Python模块。按上面说的，处理那4个参数，其他的都只能写在REDIS_PARAMS这个字典里。
源码文件
上面这些主要是翻了3个文件里的源码：
模块提供了一个使用redis做去重的规则，只需要按之前在Scrapy课程里学的，设置自定的去重规则即可。具体就是加上一条配置：
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"url去重算法
这里的去重规则，会先把url转换成唯一标识，然后再存到集合里。
源码里会把url通过hashlib进行哈希运算，用的是SHA1·。把原本的字符串转成数字签名。这么做的好处就是，即使url会很长，但是生成的数字签名的长度是固定的。这里可以注意下这个技巧，把url存储在redis里的时候，占用的长度是固定的，关键是不会太长。
另外这个转换过程还有个特点。如果url里是带get参数的，如果参数的值是一样的，但是出现的顺序不同，转换后生成的唯一标识也是一样的。比如像下面这样：
url1 = 'https://www.baidu.com/s?wd=sha1&ie=utf-8'
url2 = 'https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=sha1'像这种，只是参数的先后顺序不同，两个请求应该还是同一个请求，应该要去重。这里在这种情况下生成的唯一标识是一样的，所以可以做到去重。
这个去重规则实现了去重的算法，是要被调度器使用的。在去重的这个类里，通过request_seen这个方法来判断是否有重复。下面的调度器里就会调用这个方法来判断避免重复爬取。
在配置文件里，加上下面的配置来指定调度器，这个是scrapy读取的配置：
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"接下来出一些在scrapy-redis模块里要读取的配置。其中部分在scrapy_redis.defaults.py里有默认设置，还有的在代码里也有默认的逻辑，所以配置文件里可以什么都不写，需要改变设置的话也可以自己在配置文件里指定。
使用的队列
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'指定调度器存取请求使用的队列类型，有3个可选的：
请求存放在redis中的key
SCHEDULER_QUEUE_KEY = '%(spider)s:requests'这样，不同的爬虫应用在redis中可以使用不同的key存取请求。
对保存到redis中的数据进行序列化
SCHEDULER_SERIALIZER = "scrapy_redis.picklecompat" 这个设置在defaults里没有，如果没有设置，就用 scrapy_redis.picklecompat 这个。而底层用的还是pickle模块。这样可以把对象序列化之后在redis中保存起来。
清空调度器和去重记录
下面的2个参数都是布尔型的，如果不设置就是False，如果需要开启，就设置为True：
SCHEDULER_PERSIST = True # 是否在关闭时候保留，调度器和去重记录
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = True # 是否在开始之前清空，调度器和去重记录上面两个参数的效果都是判断后决定是否要执行调度器的一个flush方法。而这个flush方法里执行的则是清空调度器和去重记录。
注意这两个参数的效果。默认都是False，就是在开始之前不清空调度器和去重记录，在结束的时候也不保留调度器和去重记录。测试的话一般不需要保留。如果是上线使用，一般需要保留调度器和去重记录，那么就按下面来设置：
# 保留调度器和去重记录的设置
SCHEDULER_PERSIST = True
SCHEDULER_FLUSH_ON_START = False获取请求时等待的时间
调度器获取请求时，如果数据为空，进行等待的时间，默认为0，单位秒：
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 0 这个实际就是redis的blpop和brpop操作时的timeout参数，默认为0。如果为0，就使用lpop和rpop这2个不阻塞的pop方法。如果大于0，就使用阻塞的pop方法。这里不会用到timeout为0的阻塞pop，所以不会一直阻塞，总会返回的。无论阻塞还是不阻塞，取不到值就返回None。
另外，调度器默认用的是有序集合，redis的有序集合取值没有阻塞也没有timeout，所以这个值是无效的。
去重规则的参数
下面2个是去重规则使用的参数，其中一个在去重的时候讲过了。另一个就是在redis里使用的key：
SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY = '%(spider)s:dupefilter' # 去重规则在redis中保存时对应的key
SCHEDULER_DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter' # 去重规则对应处理的类模块还提供了数据持久化，在scrapy的配置里指定好数据持久化使用的类：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}
# 下面是两个持久化时可以定制的配置
# PIPELINE_KEY = '%(spider)s:items'
# REDIS_ITEMS_SERIALIZER = "scrapy.utils.serialize.ScrapyJSONEncoder"先去看看这个类里具体做了些什么：
from twisted.internet.threads import deferToThread
class RedisPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return deferToThread(self._process_item, item, spider)
def _process_item(self, item, spider):
key = self.item_key(item, spider)
data = self.serialize(item)
self.server.rpush(key, data)
return item先看process_item方法，返回一个deferToThread，在twisted里的相当于拿一个线程来做一个事。具体twisted干了啥就忽略把，主要是处理_process_item这个方法。所以真正做的处理是在_process_item方法里。
这里先把item的数据通过self.serialize函数做序列化，然后就是下面的rpush存到redis里去了。这里有2个可以定制的参数，一个是序列化的方法，一个是存储的redis里使用的Key。
默认使用下面的Key，当然可以在配置文件里指定：
PIPELINE_KEY = '%(spider)s:items'默认使用的序列化的方法是一个做了一些定制的json方法，在下面这里：
from scrapy.utils.serialize import ScrapyJSONEncoder也是可以通过参数来指定自己的序列化方法的：
REDIS_ITEMS_SERIALIZER = "scrapy.utils.serialize.ScrapyJSONEncoder"之前在spiders文件夹下写爬虫的时候，都是继承scrapy.Spider然后写自己的类。
模块也提供了一个它自己的类，可以直接继承模块提供的这个类来写爬虫：
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class TestSpider(RedisSpider):
name = 'jandan'
allowed_domains = ['jandan.net']用了模块的爬虫后，起始url也可以直接从redis里获取了，相关的配置有下面2个：
START_URLS_KEY = '%(name)s:start_urls'
START_URLS_AS_SET = False第一个设置，是在redis里用来存储起始url的key，只有通过这个key才能从redis里获取到起始的url。
第二个设置，是指定在redis里使用是否使用集合来存储起始url，默认不用集合，用的就是列表。
使用模块提供的这个爬虫，会一直运行，永远不会停止。没有任务的话应该就是一直等着直到获取到新的任务。可以往redis对应的起始url的key里添加数据，就会自动的开始爬虫。适合在线上使用。
而scrapy模块提供的scrapy.Spider这个爬虫适合平时自己用，爬完就结束了。
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