用scrapy和redis开发爬虫的新思路（scrapy和redis）

最近，Scrapy和Redis结合在一起被广泛使用，它们可以极大地提高爬虫的开发效率。本文将介绍使用Scrapy和Redis开发新的爬虫思路。

Redis是一种开源的分布式内存数据库，可以将数据存储在内存中，因此具有极高的读写性能。因此，可以将Redis作为爬虫的存储方案，储存需要处理的url、http状态、历史请求时间等。将这些url存放在redis服务器上，然后用scrapy爬出需要处理的url。

Scrapy是一种开源的网络爬虫框架，能够快速灵活地抓取网页内容，方便批量操作。因此，使用Redis和Scrapy结合，可以将URL管理、数据抓取和结果存储结合起来，大大提高爬虫开发的效率。

要使用Scrapy与Redis结合，首先安装Redis并运行服务。然后，需要安装redis-py库，用于在Scrapy中访问Redis中的数据。将Scrapy与Redis集成起来，定义相应的Request和Item，配置pipeline，即可完成Scrapy与Redis的集成。

下面是scrapy集成redis的示例代码：

“`python

# -*- coding:utf-8 -*-

import redis

class MySpider(scrapy.Spider):

def __init__(self):

self.rconn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

def start_requests(self):

# 从redis中读取待爬取的url

while self.rconn.llen(‘start_urls’):

yield scrapy.Request(self.rconn.lpop(‘start_urls’))

def parse(self, response):

# 从response中获取需要爬取的url，放入redis

for url in response.xpath(“//*[@class=’url'”).getall():

self.rconn.rpush(‘start_urls’, url)

# 解析item

item = {}

# 将item存入mysql或者redis中

以上只是使用Scrapy和Redis开发爬虫的概述，具体的实现细节还需要结合具体使用场景进行深入研究。只要能够有效地管理url，Scrapy和Redis结合能够帮助开发者快速构建出高效可靠的爬虫，为爬虫开发带来新思路。