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京东图书实现分布式爬虫

• 什么是分布式爬虫
  – 分布式爬虫就是多台计算机上都安装一样的爬虫程序，重点是协同采集。就是大家伙一起完成一件事。

准备工作

• 安装redis，百度上很多安装教程，这里不重复讲了
• pip install scrapy_redis
• 为了演示分布式的效果，准备多台服务器，或者开几个虚拟机，我这里开了一台Ubuntu
• 爬虫代码在文末

分析目标网站

• 京东图书全类目
  
• 思路
  –1. 先以每个大分类为组，再取到小分类并获取其url链接,构造请求即可
  
  –2. 进入其中一个小分类分析页面
  可以看到这是小分类下的书籍列表，通过抓包分析每本书的信息都在一个li标签中，点开li标签可以找到书名，图片，作者，出版社，出版时间等等信息
  
  – 这时候会发现价格根本在网页源代码中找不到，这时我们回到抓包工具network的里按下ctrl+shift+搜索书的价格
  
  这时我们可以发现它在https://p.3.cn/prices/mgets?callback=jQuery1091036&ext=11101000&pin=&type=1&area=1_72_4137_0&skuIds=J_12090377%2CJ_11757834%2CJ_10616501%2CJ_12192773%2CJ_12350509%2CJ_12155241%2CJ_10960247%2CJ_12479361%2CJ_12174897%2CJ_10162899%2CJ_12182317%2CJ_10367073%2CJ_11711801%2CJ_10019917%2CJ_11711801%2CJ_12018031%2CJ_12174895%2CJ_10199768%2CJ_11711801%2CJ_12114139%2CJ_12173835%2CJ_12160627%2CJ_11716978%2CJ_12406846%2CJ_12174923%2CJ_12052646%2CJ_11982184%2CJ_12271618%2CJ_12041776%2CJ_11982172&pdbp=0&pdtk=&pdpin=&pduid=15481474707961881713391&source=list_pc_front&_=1548843311943z
  这样一个地址，里面有很多条书的价格信息，它是一个json字符串，细心的你已经发现下面的规律，这样就是一本的信息，而那个skuIds不就是书的id吗
  
  于是我们可以通过这个来构造每本书价格的url地址
  

项目开始

• 先建个项目scrapy startproject book
• cd book
• scrapy genspider jd

为了能实现分布式的效果必须做一些修改

• 在setting里
  那个IP地址把127.0.0.1换为本地IP，必须做这样，以便与另一台服务器连接
• 在爬虫代码里，因为图书的价格的url的域名和书的是不同的，所以也要将它的域名放进allowed_domains中
  
• 在windows中启动redis，打开cmd进入安装redis的文件夹执行redis-cli即可启动redis
  ping一下出现pong即是正常启动
  
• 在Ubuntu中启动redis
  sudo /etc/init.d/redis-server start
  同样的ping一下
• 接下来将项目book打包，传到另一台爬虫服务器上，如果是用虚拟机直接将打包文件拖拽进Ubuntu桌面就好了，然后解压(unzip book.zip)进入book文件夹下的spider文件夹，在当前目录下执行命令scrapy runspider
  它在等待我们输入起始url，我们在刚刚windows里启动的redis 或者Ubuntu里redis命令行中输入命令lpush jd:start_urls 回车。
  jd:start_urls是我们爬虫程序里的redis_key，其实redis_key随便写什么都可以。
  这时Ubuntu里的爬虫已经开始爬取，然后我们再回到windows中，同样的再用cmd进入到book目录下的spider文件夹执行同样的命令scrapy runspider ，因为我们在另一台服务器上已经给了其实url，这里就不用再lpush了。

效果

这时两台服务器已经在同时爬取信息了。（文件上传收限制，只能一小点动图了）

redis远程连接不成功解决方法

• win上
  在安装redis的文件夹下找到这两个文件夹，将bind 127.0.0.1注释掉，再在里面找到protected-mode yes 改为protected-mode no
  
  重启redis，不会重启可以搜索服务，找到redis右键选择重新启动
  
• ubuntu上
  sudo vi /etc/redis/redis.conf
  将127.0.0.1注释起来
  重启redis服务，注意我已经进入到redis的目录下了，如果你没有进到那么就要把路径都打出来
  
  这样Ubuntu就能正常被远程访问了

爬虫完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-from scrapy_redis.spiders import RedisSpiderimport scrapyimport jsonimport urllibfrom copy import deepcopy# class BookSpider(scrapy.Spider):class BookSpider(RedisSpider):    name = 'jd'    allowed_domains = ['jd.com','p.3.cn']    # start_urls = ['https://book.jd.com/booksort.html']    redis_key = 'jd:start_urls'    def parse(self, response):        item = {}        # 大分类        dt_list = response.xpath('//div[@class="mc"]/dl/dt')        for dt in dt_list:            item['b_cate'] = dt.xpath('./a/text()').extract_first()  # 大分类title            em_list = dt.xpath('./following-sibling::dd[1]/em')            # 小分类            for em in em_list:                item['s_cate'] = em.xpath('./a/text()').extract_first()                item['s_href'] = em.xpath('./a/@href').extract_first()                if item['s_href'] is not None:                    item['s_href'] = 'https:' + item['s_href']                # 构造请求                yield scrapy.Request(                    item['s_href'],                    callback=self.parse_book_list,                    meta={'item':deepcopy(item)}  # 深拷贝，给item一个空间，防止数据重复                )	# 解析书列表页    def parse_book_list(self, response):        item = response.meta['item']        li_list = response.xpath('//div[@id="plist"]/ul/li')        for li in li_list:            item['book_name'] = li.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()').extract_first().strip()            item['book_href'] = 'https:'+li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/@href').extract_first()            item['book_img'] = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img/@src').extract_first()            if item['book_img'] is  None:                item['book_img'] = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img/@data-lazy-img').extract_first()            item['book_img'] = 'https:' + item['book_img'] if item['book_img'] is not None else None            item['authors'] = li.xpath('.//span[@class="p-bi-name"]/span/a//text()').extract()            item['publish_date'] = li.xpath('.//span[@class="p-bi-date"]/text()').extract_first().strip()            item['store'] = li.xpath('.//span[@class="p-bi-store"]/a/@title').extract_first()            item['skuid'] = li.xpath('./div/@data-sku').extract_first()            yield scrapy.Request(                'http://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_{}'.format(item['skuid']),  # 价格的响应地址                callback=self.parse_book_price,                meta={'item':deepcopy(item)}            )        # 寻找下一页url地址        next_url = response.xpath('//a[@class="pn-next"]/@href').extract_first()        if next_url is not None:            next_url = urllib.parse.urljoin(response.url, next_url)            # 构造下一页url的请求            yield scrapy.Request(                next_url,                callback=self.parse_book_list,                meta={'item':item}            )	# 获取价格    def parse_book_price(self, response):        item = response.meta['item']        item['price']  = json.loads(response.body.decode())[0]['op']        print(item)  # 这里我没有保存到item里去，只是打印下查看效果，保存工作自己来完成吧		# yield item

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