Scrapy是一個優秀的Python爬蟲框架，它支援並發、分散式、非同步等高階特性，可以幫助開發者更快、更穩定地爬取網路上的資料。在Scrapy中，連結提取器和去重工具是非常重要的組件，用來輔助爬蟲完成自動化的資料抓取和處理。本文將對Scrapy中的連結擷取器和去重工具進行分析，探討它們是如何實現的，以及在Scrapy爬取過程中的應用。
一、連結提取器的作用及實作
連結提取器（Link Extractor）是Scrapy爬蟲框架中的一個自動提取URL連結的工具。在一個完整的爬蟲過程中，往往需要從網頁中提取一些URL鏈接，然後根據這些鏈接進一步進行訪問和處理。連結提取器就是用來實現這個過程的，它可以根據一些規則從網頁中自動提取出鏈接，並將這些鏈接保存到Scrapy的請求隊列中等待後續處理。
在Scrapy中，連結提取器是透過正規表示式或XPath表達式來進行匹配的。 Scrapy提供了兩個連結提取器：基於正規表示式的LinkExtractor和基於XPath表達式的LxmlLinkExtractor。
- 基於正規表示式的LinkExtractor
基於正規表示式的LinkExtractor可以透過對網頁中的URL進行正規匹配，自動提取出匹配成功的連結。例如，我們希望從一個網頁中提取所有以http://example.com/ 開頭的鏈接，可以使用以下代碼：
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
link_extractor = LinkExtractor(allow=r'^http://example.com/')
links = link_extractor.extract_links(response)
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allow參數指定了一個正則表達式，用來匹配所有以http ://example.com/ 開頭的連結。 extract_links()方法可以提取所有匹配成功的鏈接，並保存在一個Link物件列表中。
Link物件是Scrapy框架中用來表示連結的資料結構，其中包含了連結的URL、標題、anchor文字和連結的類型等資訊。透過這些對象，我們可以很方便地獲取到需要的鏈接，並在Scrapy爬蟲中進一步處理和訪問。
- 基於XPath表達式的LxmlLinkExtractor
基於XPath表達式的LxmlLinkExtractor可以透過對網頁中的HTML標籤進行XPath表達式匹配，自動提取出匹配成功的鏈接。例如，我們希望從一個網頁中提取所有class屬性等於"storylink" 的a鏈接，可以使用以下程式碼：
from scrapy.linkextractors import LxmlLinkExtractor
link_extractor = LxmlLinkExtractor(restrict_xpaths='//a[@class="storylink"]')
links = link_extractor.extract_links(response)
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restrict_xpaths參數指定了一個XPath表達式，用來匹配所有class屬性等於"storylink " 的a標籤。 LxmlLinkExtractor的使用方式和LinkExtractor類似，可以將提取到的連結保存在一個Link物件清單中。需要注意的是，由於LxmlLinkExtractor使用了lxml庫進行HTML解析，因此需要在專案的設定檔中加入以下程式碼：
# settings.py
DOWNLOAD_HANDLERS = {
's3': None,
}登入後複製
以上程式碼可以停用Scrapy中預設的下載器，從而使用lxml庫的HTML解析器。
二、去重工具的作用及實作
在進行Web爬取時，連結去重是非常重要的，因為在大多數情況下，同一個網頁的不同連結是會重複出現的，如果不去重，就會造成重複爬取的問題，浪費頻寬和時間。因此，在Scrapy中引入了去重工具（Duplicate Filter），用來對已經爬取過的連結進行標記和判斷，避免重複訪問。
去重工具的原理是透過將已經訪問過的URL連結保存到一個資料結構中，然後對新的URL連結進行判斷是否已經訪問過，如果訪問過，則將該URL連結丟棄，否則將其加入到爬蟲的請求隊列中。 Scrapy內建了許多種去重工具，包括基於記憶體的Set類別去重器、基於磁碟的SQLite3去重器以及基於Redis的去重器等。不同的去重器有不同的適用場景，以下我們以Redis去重器為例進行說明。
- 基於Redis的去重器
Redis是一款高效能的NoSQL記憶體資料庫，可以支援分散式、持久化、資料結構豐富等進階特性，非常適合用來實現Scrapy的去重工具。 Scrapy中的Redis去重器可以透過對已經造訪過的URL連結進行標記，避免重複造訪。
Scrapy預設使用的是基於記憶體的Set類別去重器，如果需要使用Redis去重器，可以在專案的設定檔中加入以下程式碼：
# settings.py
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True
REDIS_HOST = "localhost"
REDIS_PORT = 6379
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其中，DUPEFILTER_CLASS參數指定了去重工具使用的去重策略，這裡我們使用的是scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter，該去重器是基於Redis的set資料結構實現的。
SCHEDULER參數指定了調度器使用的調度策略，此處我們使用的是scrapy_redis.scheduler.Scheduler，該調度器是基於Redis的sorted set資料結構實現的。
SCHEDULER_PERSIST參數指定了調度器是否需要在Redis中持久化，即是否需要保存上一次爬取的狀態，從而避免重新爬取已經爬取過的URL。
REDIS_HOST和REDIS_PORT參數分別指定了Redis資料庫的IP位址和連接埠號，如果Redis資料庫不在本機，則需要設定對應的IP位址。
使用Redis去重器之后，需要在爬虫中添加redis_key参数，用来指定Redis中保存URL链接的key名。例如：
# spider.py
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
start_urls = ['http://example.com']
custom_settings = {
'REDIS_HOST': 'localhost',
'REDIS_PORT': 6379,
'DUPEFILTER_CLASS': 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter',
'SCHEDULER': 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler',
'SCHEDULER_PERSIST': True,
'SCHEDULER_QUEUE_CLASS': 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue',
'REDIS_URL': 'redis://user:pass@localhost:6379',
'ITEM_PIPELINES': {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
},
'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
'scrapy_useragents.downloadermiddlewares.useragents.UserAgentsMiddleware': 500,
},
'FEED_URI': 'result.json',
'FEED_FORMAT': 'json',
'LOG_LEVEL': 'INFO',
'SPIDER_MIDDLEWARES': {
'scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware': 300,
}
}
def __init__(self, *args, **kwargs):
domain = kwargs.pop('domain', '')
self.allowed_domains = filter(None, domain.split(','))
self.redis_key = '%s:start_urls' % self.name
super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
def parse(self, response):
pass登入後複製
以上是一个简单的爬虫示例，redis_key参数指定了在Redis中保存URL链接的键名为myspider:start_urls。在parse()方法中，需要编写自己的网页解析代码，提取出需要的信息。
三、总结
链接提取器和去重工具是Scrapy爬虫框架中非常重要的组件，它们可以大大简化我们编写爬虫的工作，并提高爬虫的效率。在使用Scrapy爬虫时，我们可以根据自己的需求选择不同的链接提取器和去重工具，从而实现更为高效和灵活的爬虫功能。
以上是Scrapy中的連結提取器與去重工具分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
