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scrapy-redis 和 scrapy 有什么区别?
2023-04-07
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Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架,其中Scrapy是Python中最受欢迎的爬虫框架之一,而Scrapy-Redis则是对Scrapy进行了扩展以支持分布式爬取。本文将详细介绍这两个框架的区别。

  1. 任务分配

Scrapy默认使用单节点模式,处理抓取请求的Scheduler在本地内存中维护一个队列。当一个request对象被生成后,就会被添加到该队列中等待下载。具体实现可参见Scrapy的源码。而Scrapy-Redis通过使用Redis内存数据库来支持分布式任务调度,可以让多个节点共同处理抓取请求。请求被放置在Redis队列中,然后每个节点都可以从这个队列中获取任务执行。这种方式提高了效率,并且可以更好地支持大规模数据爬取。

  1. 去重

Scrapy默认使用本地内存进行去重,因此不能跨节点工作。Scrapy-Redis使用Redis数据库来保存URL集合,并在所有节点之间共享。这保证了去重的正确性和高效性。当一个节点发现一个URL已经存在于集合中时,它不会再次下载该URL的内容并将其解析。

  1. 持久化

Scrapy默认情况下只能将数据保存到本地磁盘或者输出到控制台。Scrapy-Redis则支持将数据持久化到MySQL、MongoDB等数据库中,以便后续处理。

  1. 性能

由于Scrapy-Redis支持分布式任务调度和去重,因此可以处理更大量级的数据。同时,它还可以使用多个节点并行下载页面,从而提高整体效率。但同时也需要考虑到Redis作为分布式任务队列的局限性,比如网络延迟、节点故障等问题。

  1. 其他功能

除了上述的区别之外,Scrapy-Redis还提供了以下附加功能:

  • 支持动态配置爬虫
  • 支持断点续爬
  • 提供统计信息和日志功能

总结

Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架,Scrapy主要用于单机场景下的爬取,而Scrapy-Redis则适用于基于多节点的分布式爬取。Scrapy-Redis相较于Scrapy增加了分布式任务调度、去重、持久化等功能,但同时也需要考虑到Redis本身的局限性,比如网络延迟、节点故障等问题。在选择合适的框架时应该根据实际需求来进行权衡。

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