- Scrapy-Redis是scrapy框架基于redis的分布式组件，是scrapy的扩展；分布式爬虫将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，快速高效地提高爬取效率。
- 原先scrapy的请求是放在内存中，从内存中获取。scrapy-redisr将请求统一放在redis里面，各个主机查看请求是否爬取过，没有爬取过，排队入队列，主机取出来爬取。爬过了就看下一条请求。
- 各主机的spiders将最后解析的数据通过管道统一写入到redis中
- 优点：加快项目的运行速度；单个节点的不稳定性不影响整个系统的稳定性；支持端点爬取
- 缺点：需要投入大量的硬件资源，硬件、网络带宽等
- 在scrapy框架流程的基础上，把存储request对象放到了redis的有序集合中，利用该有序集合实现了请求队列
- 并对request对象生成指纹对象，也存储到同一redis的集合中，利用request指纹避免发送重复的请求
2.Scrapy-Redis分布式策略
假设有三台电脑：Windows 10、Ubuntu 16.04、Windows 10，任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端，比如：
- Master端(核心服务器) ：使用 Windows 10，搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储。
- Slaver端(爬虫程序执行端) ：使用 Ubuntu 16.04、Windows 10，负责执行爬虫程序，运行过程中提交新的Request给Master。
首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理
Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。
Scrapy-Redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-Redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。
缺点是，Scrapy-Redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），可能导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。
3.Scrapy-Redis的安装和项目创建 3.1.安装scrapy-redis
pip install scrapy-redis
- win 10
- Redis安装：redis相关配置参照这个https://www.cnblogs.com/gltou/p/16226721.html；如果跟着笔记学到这的，前面链接那个redis版本3.0太老了，需要重新安装新版本，新版本下载链接：https://pan.baidu.com/s/1UwhJA1QxDDIi2wZFFIZwow?pwd=thak，提取码：thak；
- Another Redis Desktop Manager：这个软件是用于查看redis中存储的数据，安装也很简单，一直下一步即可；下载链接：https://pan.baidu.com/s/18CC2N6XtPn_2NEl7gCgViA?pwd=ju81 提取码：ju81
Redia安装简单讲解：安装包下载下来后，点击下一步一直安装就行，把安装路径记录好；注意安装好后需要将redis的安装目录添加到环境变量中；每当你修改了配置文件，需要重启redis时，要记得将服务重启下
Another Redis Desktop Manager简单讲解：点击【New Connection】添加redis连接，连接内容如下(地址、端口等)，密码Auth和昵称Name不是必填。
可以看到redis安装的环境、当前redis的版本、内存、连接数等信息。后面我们的笔记会讲解通过该软件查看待抓取的URL以及URL的指纹
3.3.项目创建
创建普通scrapy爬虫项目，在普通的项目上改造成scrapy-redis项目；普通爬虫分为四个阶段：创建项目、明确目标、创建爬虫、保存内容；
scrapy爬虫项目创建好后，进行改造，具体改造点如下：
- 导入scrapy-redis中的分布式爬虫类
- 继承类
- 注释start_url & allowed_domains
- 设置redis_key获取start_urls
- 编辑settings文件
step-1：创建项目
创建scrapy_redis_demo目录，在该目录下输入命令 scrapy startproject movie_test ，生成scrapy项目