scrapy和scrapy-redis有什么區(qū)別?為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫?

　　Scrapy和Scrapy-Redis是兩個Python框架，用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲。它們之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的調(diào)度和存儲方式。

　　Scrapy是一個強大的、基于事件驅(qū)動的異步爬蟲框架。它使用自己的調(diào)度器和內(nèi)存隊列來管理爬取請求，并將爬取到的數(shù)據(jù)存儲在各種目標中，如文件、數(shù)據(jù)庫等。Scrapy可以方便地實現(xiàn)單機爬蟲，但在分布式環(huán)境下需要額外的工作來管理多個爬蟲實例之間的請求和數(shù)據(jù)。

　　Scrapy-Redis是Scrapy框架的一個插件，它提供了分布式爬蟲的支持，使用Redis作為中心化的調(diào)度器和隊列。它將爬取請求和爬取數(shù)據(jù)存儲在Redis數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)了多個爬蟲實例之間的請求和數(shù)據(jù)共享。這樣可以更容易地實現(xiàn)分布式爬蟲，使得多個爬蟲實例可以協(xié)同工作，提高爬取效率。

　　選擇Redis作為數(shù)據(jù)庫的主要原因是其高性能和靈活性。Redis是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，具有快速的讀寫速度，可以輕松處理高并發(fā)的請求。此外，Redis還支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和豐富的操作命令，適合存儲和處理各種類型的數(shù)據(jù)。這使得Redis成為一個理想的選擇，用于存儲和調(diào)度爬蟲的請求和數(shù)據(jù)。

　　下面是一個使用Scrapy-Redis構(gòu)建分布式爬蟲的簡單代碼示例：

# 在settings.py中配置Scrapy-Redis
# 設(shè)置Redis作為調(diào)度器和去重器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 設(shè)置Redis連接信息
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

# 創(chuàng)建一個Spider繼承RedisSpider
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    allowed_domains = ['example.com']

    # 定義Redis Key的名稱
    redis_key = 'my_spider:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析爬取到的頁面數(shù)據(jù)
        # 處理爬取結(jié)果
        pass

# 運行爬蟲
# 啟動Redis服務(wù)
# 執(zhí)行以下命令運行爬蟲
scrapy runspider my_spider.py

　　在上面的代碼中，我們定義了一個名為MySpider的爬蟲，繼承自RedisSpider。通過設(shè)置redis_key，我們告訴Scrapy-Redis從Redis中讀取起始URL，并將爬取結(jié)果存儲回Redis中。這樣，多個爬蟲實例可以通過Redis共享URL和數(shù)據(jù)。