场景1的实现：

创建爬虫爬虫文件：

• cd project_name（进入项目目录）
• scrapy genspider 爬虫文件的名称（自定义一个名字即可） 起始url
  • （例如：scrapy genspider first www.xxx.com）
• 创建成功后，会在爬虫文件夹下生成一个py的爬虫文件

进入爬虫文件：

• cd 爬虫文件的名称（即自定义的名字）

• 数据指纹：

  • 数据的唯一标识。记录表中可以不直接存储数据本身，直接存储数据指纹更好一些。

可能存在的错误

redis.exceptions.DataError: Invalid input of type: 'ZlsdemoproItem'. Convert to a bytes, string, int or float first.
#只有redis版本是2.10.6才能直接把item作为字典写进去

redis可能用到的指令

keys  * ：查看redis数据库所有set集合名

llen 集合名：查看当前数据的数量（计数）

smembers 集合名：查看当前set集合内的数据id及名称

爬虫文件

import redis
import scrapy
import hashlib#导入生成数据指纹的模块
from ..items import ZlsdemoproItem #导入ITEM模块
class DuanzaiSpider(scrapy.Spider):
    name = "duanzai"
    # allowed_domains = ["www.xxx.com"]
    #段子网爬取标题和内容
    start_urls = ["https://www.xiaohuaduanzi.cn/duanzi/"]
    conn = redis.Redis(
        host = '127.0.0.1',
        port = 6379
    )  #redis所对应的全局对象
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[1]/ul/li')
        for li in li_list:
            content = li.xpath('./div/div/div[2]/div[2]/text()').extract_first()
            title = li.xpath('./div/div/div[2]/div[1]/h2/a/text()').extract_first()
            # print(content,title)
            all_data = title + content
            m = hashlib.md5() #生成该数据的数据指纹工具
            m.update(all_data.encode('utf-8')) #数据编码,把字符串转成二进制数据
            data_id = m.hexdigest() #生成数据结构
            # print(data_id)
            ex = self.conn.sadd('data_id', data_id) #在redis中创建名为data_id的set集合，并将data_id传递到该集合中
            if ex ==1:#sadd执行成功（数据指纹在set集合中不存在）
                print('已获取最新数据，正在爬取中.....')
                item = ZlsdemoproItem()  # 实例化ITEM对象
                item['title'] = title  # 将title传递给item
                item['content'] = content  # 将content传递给item
                yield item #提交item
            else:#sadd没有执行成功（数据指纹在set集合中已存储）
                print('暂无最新数据更新，请等待数据更新！')

items.py

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class ZlsdemoproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class ZlsdemoproPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        conn = spider.conn  #调用爬虫文件中的conn对象
        dic = {
            'title' : item['title'],
            'content' : item['content'],
        }
        #保证redis版本是2.10.6 pip install redis==2.10.6
        # 只有redis版本是2.10.6才能直接把item作为字典写进去
        conn.lpush('duanzi',dic)
        return item

settings.py

USER_AGENT : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36"

ROBOTSTXT_OBEY = False
LOG_LEVEL = 'ERROR'
LOG_LEVEL = 'WARNING'
#释放管道
ITEM_PIPELINES = {
   "zlsDemoPro.pipelines.ZlsdemoproPipeline": 300,
}