写一个爬虫，需要做很多的事情。比如：发送网络请求、数据解析、数据存储、反反爬虫机制（更换ip代理、设置请求头等）、异步请求等。这些工作如果每次都要自己从零开始写的话，比较浪费时间。因此Scrapy把一些基础的东西封装好了，在他上面写爬虫可以变的更加的高效（爬取效率和开发效率）。因此真正在公司里，一些上了量的爬虫，都是使用Scrapy框架来解决。

Scrapy架构图（Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯）：

流程图（1）：

流程图（2）：

Scrapy框架模块功能：

引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

安装和文档：

安装：通过pip install scrapy即可安装。
Scrapy官方文档：http://doc.scrapy.org/en/latest
Scrapy中文文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

注意：

在ubuntu上安装scrapy之前，需要先安装以下依赖：
sudo apt-get install python3-dev build-essential python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev，然后再通过pip install scrapy安装。
如果在windows系统下，提示这个错误ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'，那么使用以下命令可以解决：pip install pypiwin32。

快速入门：

创建项目：

要使用Scrapy框架创建项目，需要通过命令来创建。首先进入到你想把这个项目存放的目录。然后使用以下命令创建：

scrapy startproject [项目名称]

目录结构介绍：

以下介绍下主要文件的作用：

items.py：用来存放爬虫爬取下来数据的模型。
middlewares.py：用来存放各种中间件的文件。
pipelines.py：用来将items的模型存储到本地磁盘中。
settings.py：爬虫的一些配置信息（比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等）。
scrapy.cfg：项目的配置文件。
spiders包：以后所有的爬虫，都是存放到这个里面。

使用Scrapy框架爬取糗事百科段子项目

使用命令创建一个爬虫：

scrapy genspider qsbk "qiushibaike.com"

创建了一个名字叫做qsbk的爬虫，并且能爬取的网页只会限制在qiushibaike.com这个域名下。

爬虫代码解析：


import scrapy
 
class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qsbk'
    allowed_domains = ['qiushibaike.com']
    start_urls = ['http://qiushibaike.com/']
 
    def parse(self, response):
        pass

其实这些代码我们完全可以自己手动去写，而不用命令。只不过是不用命令，自己写这些代码比较麻烦。
要创建一个Spider，那么必须自定义一个类，继承自scrapy.Spider，然后在这个类中定义三个属性和一个方法。

name：这个爬虫的名字，名字必须是唯一的。
allow_domains：允许的域名。爬虫只会爬取这个域名下的网页，其他不是这个域名下的网页会被自动忽略。
start_urls：爬虫从这个变量中的url开始。
parse：引擎会把下载器下载回来的数据扔给爬虫解析，爬虫再把数据传给这个parse方法。这个是个固定的写法。这个方法的作用有两个，第一个是提取想要的数据。第二个是生成下一个请求的url。

修改settings.py代码：

在做一个爬虫之前，一定要记得修改setttings.py中的设置。两个地方是强烈建议设置的。

ROBOTSTXT_OBEY设置为False。默认是True。即遵守机器协议，那么在爬虫的时候，scrapy首先去找robots.txt文件，如果没有找到。则直接停止爬取。
DEFAULT_REQUEST_HEADERS添加User-Agent。这个也是告诉服务器，我这个请求是一个正常的请求，不是一个爬虫。

完成的爬虫代码：

爬虫部分代码：


 import scrapy
 from abcspider.items import QsbkItem
 
 class QsbkSpider(scrapy.Spider):
     name = 'qsbk'
     allowed_domains = ['qiushibaike.com']
     start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
 
     def parse(self, response):
         outerbox = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
         items = []
         for box in outerbox:
             author = box.xpath(".//div[contains(@class,'author')]//h2/text()").extract_first().strip()
             content = box.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first().strip()
             item = QsbkItem()
             item["author"] = author
             item["content"] = content
             items.append(item)
         return items

items.py部分代码：


 import scrapy
 class QsbkItem(scrapy.Item):
     author = scrapy.Field()
     content = scrapy.Field()

pipeline部分代码：


 import json
 
 class AbcspiderPipeline(object):
     def __init__(self):
 
         self.items = []
 
     def process_item(self, item, spider):
         self.items.append(dict(item))
         print("="*40)
         return item
 
     def close_spider(self,spider):
         with open('qsbk.json','w',encoding='utf-8') as fp:
             json.dump(self.items,fp,ensure_ascii=False)

settings.py中要把 ITEM_PIPELINES 打开

'qsbk.pipelines.QsbkPipeline': 300, ＃300代表pipeline的优先级，值越小，优先级越高

运行scrapy项目：

运行scrapy项目。需要在终端，进入项目所在的路径，然后scrapy crawl [爬虫名字]即可运行指定的爬虫。如果不想每次都在命令行中运行，那么可以把这个命令写在一个文件中。以后就在pycharm中执行运行这个文件就可以了。比如现在工程的根目录新创建一个文件叫做start.py，然后在这个文件中填入以下代码：


from scrapy import cmdline
 
cmdline.execute("scrapy crawl qsbk".split())

糗事百科Scrapy爬虫项目

总结：

一、创建项目和爬虫：

创建项目：‘scrapy startproject [爬虫名字]’。
创建爬虫：进入到项目所在的路径，执行命令：｀scrapy genspider [ 爬虫名字] [ 爬虫的域名]｀。注意，爬虫名字不能和项目名一样。

二、糗事百科Scrapy爬虫笔记：

responst是一个｀scrapy.http.response.html.HtmlResponse｀对象。可以执行`xpath`和`css`语法来提取数据。
提取出来的数据，是一个`Selector`或者是一个｀SelectorList｀对象。如果想要获取其中的字符串，那么应该执行｀getall｀或者｀get｀方法。
getall方法：获取｀Selector｀中的所有文本。返回的是一个列表。等同于extract方法。
get方法：获取的是｀Selector｀中的第一个文本。返回的是一个str类型。等同于extract_first方法。
如果数据解析回来，要传给pipline处理。那么可以使用｀yield｀来返回。或者是收集所有的item,最后统一使用return返回。
item：建议在｀items.py｀中定义好模型，以后就不要使用字典。
pipeline：这个是专门用来保存数据的。其中有三个方法是会经常用的。

＊｀open_spider(self,spider)｀：当爬虫被打开的时候执行。

＊｀process_item(self,item,spider)｀：当爬虫有item传过来的时候会被调用，一般用来保存数据。

＊｀close_spider(self,spider)｀：当爬虫关闭的时候会被调用。

要激活piplilne,应该在｀settings.py｀中，设置｀ITEM_PIPELINES｀示例如下：


ITEM_PIPELINES = {
   'qsbk.pipelines.QsbkPipeline': 300,
}

CrawlSpider

在上一个糗事百科的爬虫案例中。我们是自己在解析完整个页面后获取下一页的url，然后重新发送一个请求。有时候我们想要这样做，只要满足某个条件的url，都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider，只不过是在之前的基础之上增加了新的功能，可以定义爬取的url的规则，以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取，而不用手动的yield Request。

创建CrawlSpider爬虫：

之前创建爬虫的方式是通过scrapy genspider [爬虫名字] [域名]的方式创建的。如果想要创建CrawlSpider爬虫，那么应该通过以下命令创建：

scrapy genspider -t crawl [爬虫名字] [域名]

LinkExtractors链接提取器：

使用LinkExtractors可以不用程序员自己提取想要的url，然后发送请求。这些工作都可以交给LinkExtractors，他会在所有爬的页面中找到满足规则的url，实现自动的爬取。以下对LinkExtractors类做一个简单的介绍：


class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数讲解：

allow：允许的url。所有满足这个正则表达式的url都会被提取。
deny：禁止的url。所有满足这个正则表达式的url都不会被提取。
allow_domains：允许的域名。只有在这个里面指定的域名的url才会被提取。
deny_domains：禁止的域名。所有在这个里面指定的域名的url都不会被提取。
restrict_xpaths：严格的xpath。和allow共同过滤链接。

Rule规则类：

定义爬虫的规则类。以下对这个类做一个简单的介绍：


class scrapy.spiders.Rule(
    link_extractor, 
    callback = None, 
    cb_kwargs = None, 
    follow = None, 
    process_links = None, 
    process_request = None
)

主要参数讲解：

link_extractor：一个LinkExtractor对象，用于定义爬取规则。
callback：满足这个规则的url，应该要执行哪个回调函数。因为CrawlSpider使用了parse作为回调函数，因此不要覆盖parse作为回调函数自己的回调函数。
follow：指定根据该规则从response中提取的链接是否需要跟进。
process_links：从link_extractor中获取到链接后会传递给这个函数，用来过滤不需要爬取的链接。

微信小程序社区CrawlSpider案例

总结：

需要使用｀LinkExtractor｀和｀Rule｀。这两个东西决定爬虫的具体走向。

allow设置规则的方法：要能够限制在我们想要的url上面。不要跟其它url产生相同的正则表达式即可。
什么情况下使用follow：如果在爬取页面的时候，需要进满足当前条件的url再进行跟进，那么就设置为True。否则设置为Fash。
什么情况下该指定callback：如果这个url对应的页面，只是为了获取更多的url,并不需要里面的数据，那么可以不指定callback。如果想要获取url对应页面中的数据，那么就需要指定一个callback。

Scrapy Shell

我们想要在爬虫中使用xpath、beautifulsoup、正则表达式、css选择器等来提取想要的数据。但是因为scrapy是一个比较重的框架。每次运行起来都要等待一段时间。因此要去验证我们写的提取规则是否正确，是一个比较麻烦的事情。因此Scrapy提供了一个shell，用来方便的测试规则。当然也不仅仅局限于这一个功能。

打开Scrapy Shell：

打开终端，进入到Scrapy项目所在的目录，然后进入到scrapy框架所在的虚拟环境中，输入命令scrapy shell [链接]。就会进入到scrapy的shell环境中。在这个环境中，你可以跟在爬虫的parse方法中一样使用了。

总结：

可以方便我们做一些数据提取的测试代码。
如果想要执行scrapy命令，那么毫无疑问，肯定是要先进入到scrapy所在的环境中。
如果想要读取某个项目的配置信息，那么应该先进入到这个项目中，再执行｀scrapy shell｀命令。

Request和Response对象

Request对象：

Request对象在我们写爬虫，爬取一页的数据需要重新发送一个请求的时候调用。这个类需要传递一些参数，其中比较常用的参数有：

url：这个request对象发送请求url。
callback：在下载器下载完相应的数据后执行的回调函数。
method：请求的方法。默认为GET方法，可以设置为其他方法。
headers：请求头，对于一些固定的设置，放在settings.py中指定就可以了。对于那些非固定的，可以在发送请求的时候指定。
meta：比较常用。用于在不同的请求之间传递数据用的。
encoding：编码。默认的为utf-8，使用默认的就可以了。
dot_filter：表示不由调度器过滤。在执行多次重复的请求的时候用得比较多。
errback：在发生错误的时候执行的函数。

Response对象：

Response对象一般是由Scrapy给你自动构建的。因些开发者不需要关心如何创建Response对象，而是如何使用他。Response对象有

很多属性，可以用来提取数据的。主要有以下属性：

meta：从其他请求传过来的meta属性，可以用来保持多个请求之间的数据连接。
encoding：返回当前字符串编码和解码的格式。
text：将返回来的数据作为unicode字符串返回。
body：将返回来的数据作为bytes字符串返回。
xpath：xpath选择器。
css：css选择器。

发送POST请求：

有时候我们想在在请求数据的时候发送post请求，那么这时候需要使用Request的子类FormRequest来实现。如果想要在爬虫一开始

的时候就发送POST请求，那么需要在爬虫类中重写start_requests(delf)方法，并且不再调用 start_urls里的url。

模拟登录

案例一：模拟登录人人网

1、想要发送post请求，那么推荐使用｀scrpay.FormRequest｀方法。可以方便的指定表单数据。

2、如果想在爬虫一开始的时候就发送post请求，那么应该重写｀start_requests｀方法。在这个方法中，发送post请求。

案例二：模拟登录豆瓣网（识别验证码）

待完善

下载文件和图片

Scrapy为下载item中包含的文件（比如在攫取到产品时，同时也想保存对应的图片）提供了一个可重用的item pipelinses.

这些pipeline有些共同的方法和结构（我们称之为media pipeline）。一般来说你会使用Files Pipeline或者Images Pipelines。

为什么要选择使用scrapy内置的下载文件的方法

避免重新下载最近已经下载过的数据。
可以方便的指定文件存储的路径。
可以将下载的图片转换成通用的格式，比如png或者jpg.
可以方便生成缩略图。
可以方便的检测图片的宽和高，确保他们满足最小限制。
异步下载，效率非常高。

下载文件的 Files Pipeline：

当使用Files Pipeline 下载文件的时候，按照以下步骤来完成：

定义好一个Item，然后在这个item中定义两个属性，分别为file_urls以及files。file_urls是用来存储需要下载的图片的url链接，需要给一个列表。
当文件下载完成后，会把文件下载的相关信息存储到item的files属性中。比如下载路径、下载的url和文件的验证码等。
在配置文件settings.py中配置FILES_STORE，这个配置是用来设置文件下载下来的路径。
启动pipeline：在ITEM_PIPELINES中设置scrapy.pipelines.files.FilesPipeline:1。

下载图片的Images Pipeline：

当使用Images Pipeline下载图片的时候，按照以下步骤来完成：

定义好一个Item，然后在这个item中定义两个属性，分别为image_urls以及images。image_urls是用来存储需要下载的图片链接，需要给一个列表。
当文件下载完成后，会把文件下载的相关信息存储到item的images属性中。比如下载路径、下载的url和图片的验证码等。
在配置文件settings.py中配置IMAGES_STORE，这个配置是用来设置文件下载下来的路径。
启动pipeline：在ITEM_PIPELINES中设置scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline:1。

汽车之家宝马5系高清图片下载实战

下载中间件

Downloader Middlewares （下载器中间件）

下载器中间件是引擎和下载器之间通信的中间件。在这个中间件中我们可以设置代理、更换请求头等来达到反反爬虫的目的，要写下载器中间件，可以在下载器中实现两个方法。一个是process_request(self, request, spider)，这个方法会在请求发送之前执行，还有一个是process_response(self, request, response, spider)，这个方法是数据下载到引擎之间执行。

process_request(self, request, spider)

这个方法是下载器在发送请求之前会执行的。一般可以在这里面设置随机代理ip等。

1、参数：

。request：发送请求的request对象。

。 spider：发送请求的spider对象。

2、返回值：

。返回None：如果返回None，Scrapy将继续处理该request，执行其它中间件中的相应方法，直到合适的下载器处理函数被调用。

。返回Response对象:Scrapy将不会调用任何其他的process_request方法，将直接返回response对象，已经激活中间件的process_response()方法则会在每个response返回时被调用。

。返回Request对象：不再使用之前的request对象去下载数据，而是根据现在返回的request对象返回数据。

。如果这个方法中抛出了异常，则会调用process_exception方法。

process_response(self, request, response, spider)

这个方法是下载器在发送请求之前会执行的。一般可以在这里面设置随机代理ip等。

1、参数：

。request：request对象。

。 response：被处理的response对象。

。spider：spider对象。

2、返回值：

。返回Response：会将这个新的response对象传给其他中间件，最终传给爬虫。

。返回Response对象：下载器链接切断，返回response会重新被下载器调度下载。

。如果抛出一个异常，那么调用response的errback方法，如果没有指定这个方法，那么会抛出一个异常。

随机请求头中间件：

爬虫在频繁访问一个页面的时候，这个请求头如果一直保持一致。那么很容易被服务器发现，从面禁止掉这个请求头的访问，因此我们要在访问这个页面之前随机的更改请求头，这样才可以避免爬虫被抓。随机更改请求头，可以在下载器中间件中实现，在请求发送给服务器之前，随机选择一个请求头。这样就可以避免总傅一个请求头了。示例代码如下：


class UserAgentDownloadMiddleware(object):
    USER_AGENTS = [
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',
        'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; .NET4.0C; .NET4.0E; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729; Browzar)',
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0',
        'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; MyIE2; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0)'
    ]
 
    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(self.USER_AGENTS)
        request.headers['User-Agent'] = user_agent

user-agent列表网址：http://useragentstring.com/pages/useragentstring.php?typ=Browser

ip代理池中间件

购买代理：

在以下代理商中购买代理：

等购买代理。

使用ip代理池：

示例代码如下：


# 开放代理池设置
# class IPProxyDownloadMiddleware(object):
#     PROXIES = [
#         '171.41.81.164:9999',
#         '171.41.81.253:9999',
#         '171.41.81.96:9999',
#         '171.41.81.93:9999',
#         '112.85.171.65:9999',
#         '117.114.149.66:53281'
#         '106.12.217.43:8118'
#
#     ]
#
#     def process_request(self, request, spider):
#         proxy = random.choice(self.PROXIES)
#         request.meta['proxy'] = "http://" + proxy
 
# 独享代理池设置
class IPProxyDownloadMiddleware(object):
 
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = '121.199.6.124:16816'
        user_password = "970138074:rcdj35ur"
        request.meta['proxy'] = "http://" + proxy
        # bytes
        b64_user_password = base64.b64encode(user_password.encode('utf-8'))
        request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic' + b64_user_password.decode('utf-8')

完整代码示例

Scrapy爬虫实战

Boss直聘爬虫。

Boss直聘有很高的反爬虫机制，只要用同一个ip访问多个职位列表页，就会被封掉ip。采用代理ip方式可以解决问题。

简书网站整站爬虫。

数据保存到mysql数据库中。
将selenium+chromedriver集成到scrapy.

Scrapy-Redis分布式组件

redis数据库介绍：

概述

redis是一种支持分布式的nosql数据库,他的数据是保存在内存中，同时redis可以定时把内存数据同步到磁盘，即可以将数据持久化，并且他比memcached支持更多的数据结构(string,list列表[队列和栈],set[集合],sorted set[有序集合],hash(hash表))。相关参考文档：http://redisdoc.com/index.html

redis使用场景：

登录会话存储：存储在redis中，与memcached相比，数据不会丢失。
排行版/计数器：比如一些秀场类的项目，经常会有一些前多少名的主播排名。还有一些文章阅读量的技术，或者新浪微博的点赞数等。
作为消息队列：比如celery就是使用redis作为中间人。
当前在线人数：还是之前的秀场例子，会显示当前系统有多少在线人数。
一些常用的数据缓存：比如我们的BBS论坛，板块不会经常变化的，但是每次访问首页都要从mysql中获取，可以在redis中缓存起来，不用每次请求数据库。
把前200篇文章缓存或者评论缓存：一般用户浏览网站，只会浏览前面一部分文章或者评论，那么可以把前面200篇文章和对应的评论缓存起来。用户访问超过的，就访问数据库，并且以后文章超过200篇，则把之前的文章删除。
好友关系：微博的好友关系使用redis实现。
发布和订阅功能：可以用来做聊天软件。

`redis`和`memcached`的比较：

	memcached	redis
类型	纯内存数据库	内存磁盘同步数据库
数据类型	在定义value时就要固定数据类型	不需要
虚拟内存	不支持	支持
过期策略	支持	支持
存储数据安全	不支持	可以将数据同步到dump.db中
灾难恢复	不支持	可以将磁盘中的数据恢复到内存中
分布式	支持	主从同步
订阅与发布	不支持	支持

`redis`在`ubuntu`系统中的安装与启动

安装：
```
 sudo apt-get install redis-server
```

卸载：

 sudo apt-get purge --auto-remove redis-server

启动：redis安装后，默认会自动启动，可以通过以下命令查看：
```
 ps aux|grep redis
```
如果想自己手动启动，可以通过以下命令进行启动：
```
 sudo service redis-server start
```
停止：
```
 sudo service redis-server stop
```

redis在windows系统中的安装与启动：

下载：redis官方是不支持windows操作系统的。但是微软的开源部门将redis移植到了windows上。因此下载地址不是在redis官网上。而是在github上：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases。
安装：点击一顿下一步安装就可以了。
运行：进入到redis安装所在的路径然后执行redis-server.exe redis.windows.conf就可以运行了。
连接：redis和mysql以及mongo是一样的，都提供了一个客户端进行连接。输入命令redis-cli（前提是redis安装路径已经加入到环境变量中了）就可以连接到redis服务器了。

其他机器访问本机redis服务器：

想要让其他机器访问本机的redis服务器。那么要修改redis.conf的配置文件，将bind改成bind [自己的ip地址或者0.0.0.0]，其他机器才能访问。
注意：bind绑定的是本机网卡的ip地址，而不是想让其他机器连接的ip地址。如果有多块网卡，那么可以绑定多个网卡的ip地址。如果绑定到额是0.0.0.0，那么意味着其他机器可以通过本机所有的ip地址进行访问。

对`redis`的操作

对redis的操作可以用两种方式，第一种方式采用redis-cli，第二种方式采用编程语言，比如Python、PHP和JAVA等。

使用redis-cli对redis进行字符串操作：
启动redis：
```
  sudo service redis-server start
```
连接上redis-server：
```
  redis-cli -h [ip] -p [端口]
```
添加：
```
  set key value
  如：
  set username xiaotuo
```
将字符串值value关联到key。如果key已经持有其他值，set命令就覆写旧值，无视其类型。并且默认的过期时间是永久，即永远不会过期。
删除：
```
  del key
  如：
  del username
```

设置过期时间：

  expire key timeout(单位为秒)

也可以在设置值的时候，一同指定过期时间：


  set key value EX timeout
  或：
  setex key timeout value

查看过期时间：
```
  ttl key
  如：
  ttl username
```
查看当前redis中的所有key：
```
  keys *
```
列表操作：
- 在列表左边添加元素：
```
  lpush key value
```
  将值value插入到列表key的表头。如果key不存在，一个空列表会被创建并执行lpush操作。当key存在但不是列表类型时，将返回一个错误。
- 在列表右边添加元素：
```
  rpush key value
```
  将值value插入到列表key的表尾。如果key不存在，一个空列表会被创建并执行RPUSH操作。当key存在但不是列表类型时，返回一个错误。
- 查看列表中的元素：
```
  lrange key start stop
```
  返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定,如果要左边的第一个到最后的一个lrange key 0 -1。
- 移除列表中的元素：
  - 移除并返回列表key的头元素：
```
  lpop key
```
  - 移除并返回列表的尾元素：
```
rpop key
```
  - 移除并返回列表key的中间元素：
```
  lrem key count value
```
    将删除key这个列表中，count个值为value的元素。
- 指定返回第几个元素：
```
  lindex key index
```
  将返回key这个列表中，索引为index的这个元素。
- 获取列表中的元素个数：
```
  llen key
  如：
  llen languages
```
- 删除指定的元素：
```
  lrem key count value
  如：
  lrem languages 0 php
```
  根据参数 count 的值，移除列表中与参数 value 相等的元素。count的值可以是以下几种：
  - count > 0：从表头开始向表尾搜索，移除与value相等的元素，数量为count。
  - count < 0：从表尾开始向表头搜索，移除与 value相等的元素，数量为count的绝对值。
  - count = 0：移除表中所有与value 相等的值。

set集合的操作：

添加元素：


  sadd set value1 value2....
  如：
  sadd team xiaotuo datuo

查看元素：
```
  smembers set
  如：
  smembers team
```

移除元素：


  srem set member...
  如：
  srem team xiaotuo datuo

查看集合中的元素个数：
```
  scard set
  如：
  scard team1
```

获取多个集合的交集：


  sinter set1 set2
  如：
  sinter team1 team2

获取多个集合的并集：


  sunion set1 set2
  如：
  sunion team1 team2

获取多个集合的差集：
```
sdiff set1 set2
如：
sdiff team1 team2
```

hash哈希操作：
- 添加一个新值：
```
  hset key field value
  如：
  hset website baidu baidu.com
```
  将哈希表key中的域field的值设为value。
  如果key不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET操作。如果域 field已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。
- 获取哈希中的field对应的值：
```
  hget key field
  如：
  hget website baidu
```
- 删除field中的某个field：
```
  hdel key field
  如：
  hdel website baidu
```
- 获取某个哈希中所有的field和value：
```
  hgetall key
  如：
  hgetall website
```
- 获取某个哈希中所有的field：
```
  hkeys key
  如：
  hkeys website
```
- 获取某个哈希中所有的值：
```
hvals key
如：
hvals website
```
- 判断哈希中是否存在某个field：
```
hexists key field
如：
hexists website baidu
```
- 获取哈希中总共的键值对：
```
hlen field
如：
hlen website
```
事务操作：Redis事务可以一次执行多个命令，事务具有以下特征：
- 隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，不会被其他命令打扰。
- 原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
- 开启一个事务：
```
  multi
```
  以后执行的所有命令，都在这个事务中执行的。
- 执行事务：
```
  exec
```
  会将在multi和exec中的操作一并提交。
- 取消事务：
```
  discard
```
  会将multi后的所有命令取消。
- 监视一个或者多个key：
```
  watch key...
```
  监视一个(或多个)key，如果在事务执行之前这个(或这些) key被其他命令所改动，那么事务将被打断。
- 取消所有key的监视：
```
  unwatch
```
发布/订阅操作：
- 给某个频道发布消息：
```
  publish channel message
```
- 订阅某个频道的消息：
```
  subscribe channel
```

Scrapy-Redis分布式爬虫组件

Scrapy是一个框架，他本身是不支持分布式的。如果我们想要做分布式的爬虫，就需要借助一个组件叫做Scrapy-Redis，这个组件正是利用了Redis可以分布式的功能，集成到Scrapy框架中，使得爬虫可以进行分布式。可以充分的利用资源（多个ip、更多带宽、同步爬取）来提高爬虫的爬行效率。

分布式爬虫的优点：

可以充分利用多台机器的带宽。
可以充分利用多台机器的ip地址。
多台机器做，爬取效率更高。

分布式爬虫必须要解决的问题：

分布式爬虫是好几台机器在同时运行，如何保证不同的机器爬取页面的时候不会出现重复爬取的问题。
同样，分布式爬虫在不同的机器上运行，在把数据爬完后如何保证保存在同一个地方。

安装：

通过pip install scrapy-redis即可安装。

Scrapy-Redis架构：

Scrapy架构图：

Scrapy-Redis架构图：

分布式爬虫架构图：

以上两个图片对比我们可以发现。Item Pipeline在接收到数据后发送给了Redis、Scheduler调度器调度数据也是从Redis中来的、并且其实数据去重也是在Redis中做的。

编写Scrapy-Redis分布式爬虫：

要将一个Scrapy项目变成一个Scrapy-redis项目只需修改以下三点就可以了：

将爬虫的类从scrapy.Spider变成scrapy_redis.spiders.RedisSpider；或者是从scrapy.CrawlSpider变成scrapy_redis.spiders.RedisCrawlSpider。
将爬虫中的start_urls删掉。增加一个redis_key="xxx"。这个redis_key是为了以后在redis中控制爬虫启动的。爬虫的第一个url，就是在redis中通过这个发送出去的。
在配置文件中增加如下配置：


    # Scrapy-Redis相关配置
    # 确保request存储到redis中
    SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
 
    # 确保所有爬虫共享相同的去重指纹
    DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
 
    # 设置redis为item pipeline
    ITEM_PIPELINES = {
        'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
    }
 
    # 在redis中保持scrapy-redis用到的队列，不会清理redis中的队列，从而可以实现暂停和恢复的功能。
    SCHEDULER_PERSIST = True
 
    # 设置连接redis信息
    REDIS_HOST = '127.0.0.1'
    REDIS_PORT = 6379

运行爬虫：
1. 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径，然后输入命令：scrapy runspider [爬虫名字]。
2. 在Redis服务器上，推入一个开始的url链接：redis-cli> lpush [redis_key] start_url开始爬取。

搜房网分布式爬虫项目

多台电脑的环境配置

1、获取当前项目所用到的包，pypiwin32==200属于win下的，linux没有，安装时记得删除。

pip3 freeze > requirements.txt

2、如果要在同一台机器上使用多个python版本，可以创建虚拟环境。


pwp@ubuntu:pip3 install virtualenvwrapper
 
pwp@ubuntu:fang_spider$ which python3
/usr/bin/python3
 
pwp@ubuntu:fang_spider$ mkvirtualenv -p /usr/bin/python3 crawler-env #创建名为crawler-env的虚拟环境

3、安装

pip3 install -r requirements.txt

4、ubuntu下RedisDesktopManager的安装，redis可视化工具

官方网站：https://redisdesktop.com/download
一句命令行解决：
sudo snap install redis-desktop-manager

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