要爬取的目标网站地址：http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1
要爬取的内容为问政标题和处理状态。
1、首先介绍Spider.py里面的代码
1.1、首先，如果要使用scrapy_redis分布式，需要导入scrapy_redis对应的包。这里使用深度爬取CrawlSpider来进行
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider1.2、将spider类继承自scrapy_redis的类，这里使用RedisCrawlSpider
class TestSpider(RedisCrawlSpider):1.3、我们需要把allow_domain和start_urls进行注释，因为要进行分布式爬取，需要有一个共享的调度队列（用来存放请求对象URL的），所以这里要使用一个redis_key = ‘ts’，用于后续在使用redis时进行放入起始的URL
name = 'test'#http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1redis_key = 'ts'# start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=10']完整的spider代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
#1、第一步导包
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from scrapyRedisPro.items import ScrapyredisproItem
#2、
class TestSpider(RedisCrawlSpider):#3、name = 'test'redis_key = 'ts'# start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=10']link = LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+') #这个链接提取器用于提取页码rules = (Rule(link, callback='parse_item', follow=True),)def parse_item(self, response):li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')for li in li_list:title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()state = li.xpath('./span[2]/text()').extract_first()state = state.strip()item = ScrapyredisproItem()item['title'] = titleitem['state'] = stateprint(item)yield item2、接着需要对Settings进行配置，进行基于Scrapy-redis下相关的共享的Pipeline管道和调度器等其他配置
2.1、在Settings里面，进行管道Pipeline、调度器Schedule、过滤器等其他配置，因为要进行分布式爬取，不仅是要有共享的请求队列，还需要有共享的Pipeline管道，才能对数据进行统一的存储和管理。
ITEM_PIPELINES = {#提交到scrapy_redis的管道中'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300# 'scrapyRedisPro.pipelines.ScrapyredisproPipeline': 300,
}
#增加了一个去重容器类的配置，作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#使用Scrapy-Redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
#配置调度器是否要持久化，也就是当爬虫结束了，要不要清空Redis中请求队列和去重。
#如果=True，当机器出现宕机，那么重新连接后会接着去爬，否则从0开始。相对于增量式操作。
SCHEDULER_PERSIST = True
#Scrapy默认的开启32个线程池，进行并发的去爬取数据。因为本身爬取的数据比较少，只有10W条，所以没必要开启32，但改的主要原因是因为效果演示问题。如果某台机器网速比较好，很有可能直接将所有请求对象抢去，所以将它从32改为2方便演示。但如果你网速够好，这不是必要改的
CONCURRENT_REQUESTS = 13、进行redis服务器配置
#指定redis服务器
#这里要设置存储到哪一台机器的IP地址，设置到了哪一台的IP，那么数据就会存入哪一台机器中
REDIS_HOST = '192.168.1.6'
REDIS_POST = 63794、配置redis文件，修改redis.conf文件
4.1，我的主机是Mac主机，那么redis的目录是在/usr/local/etc/redis.conf，要修改的话可以在终端输入：vim /usr/local/etc/redis.conf，或者是直接前往文件夹找到
对应的Windows下，在redis的安装目录下即可找到
4.2修改文件
1、将这行bind注释掉，bind 127.0.0.1表示的是只有本机才能访问redis数据库，而如果假设我需要将Windows的机器爬取的数据和Mac爬取的数据都存储到的是Mac下的redis数据库中，那么需要把这行注释掉，Windows的机器才能访问。
2、修改保护模式，默认是yes，表示分布式其他机器可以访问你的redis但是只能读，但是不能写。而真正的分布式是需要进行写入的，所以这里需要把其改为no
5、启动redis
5.1、我这里以将数据存储到Windows的redis数据库中为例，所以在Windows下的终端下输入以下命令携带刚刚修改好的redis.conf配置文件来启动（默认是不启动的），此时就能看到redis服务器的启动
这个终端表示redis服务器的启动，不能关闭！在此基础上，再次开启一个终端，用来启动redis的客户端
6、启动工程项目
6.1、这里启动过程，需要进入到项目中的Spider模块中。
然后执行：scrapy runspider test.py，来启动
然后可以看到，在终端上显示，此时项目处于监听状态
6.2、往调度器的队列中扔一个URL
此时，就可以在Pycharm下看到整个项目开始在运行了
此时，再次查询redis，可以看到其下面多了3个数据结构
有时候会发现，test:requests的数据结构会消失，这是因为你的网络速度较快，一台机器即可处理，这会导致可能2台机器上只有一台在运行，另外一台处于监听状态。对于这种情况我是这么处理。
1、因为请求对象还是取决了你的起始URL。比如在这个项目中，这里我是使用CrawlSpider来深度爬取的，如果扔入的起始URL是第一页，那么很容易出现这种情况，我将起始URL扔为网页中的第5000页左右，是可以避免的
2、起始URL其实是可以扔入多个URL的，在这里扔入网站的第一页、第5000页、第8000页，这样也是可以看到两台分布式的机器都在运行
