爬虫工作量由小到大的思维转变---＜第三十九章 Scrapy-redis 常用的那个RetryMiddleware＞

前言:

为什么要讲这个RetryMiddleware呢?因为他很重要~ 至少在你装配代理ip或者一切关于重试的时候需要用到!----最关键的是:大部分的教学视频里面,没有提及这个!!!!

正文:

源代码分析

这个RetryMiddleware是来自:

from scrapy.downloadermiddlewares.retry import RetryMiddleware

我们可以看他的源码:(我已经添加了中文注释)

class RetryMiddleware:EXCEPTIONS_TO_RETRY = (defer.TimeoutError,  # 等待超时错误TimeoutError,  # 执行超时错误DNSLookupError,  # DNS解析错误ConnectionRefusedError,  # 连接被拒绝错误ConnectionDone,  # 连接已关闭错误ConnectError,  # 连接错误ConnectionLost,  # 连接丢失错误TCPTimedOutError,  # TCP超时错误ResponseFailed,  # 响应失败错误IOError,  # IO错误（通常发生在HttpCompression中间件尝试解压缩空响应时）TunnelError,  # 隧道错误)def __init__(self, settings):if not settings.getbool("RETRY_ENABLED"):raise NotConfiguredself.max_retry_times = settings.getint("RETRY_TIMES")self.retry_http_codes = set(int(x) for x in settings.getlist("RETRY_HTTP_CODES"))self.priority_adjust = settings.getint("RETRY_PRIORITY_ADJUST")@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(crawler.settings)def process_response(self, request, response, spider):if request.meta.get("dont_retry", False):return responseif response.status in self.retry_http_codes:reason = response_status_message(response.status)return self._retry(request, reason, spider) or responsereturn responsedef process_exception(self, request, exception, spider):if isinstance(exception, self.EXCEPTIONS_TO_RETRY) and not request.meta.get("dont_retry", False):return self._retry(request, exception, spider)def _retry(self, request, reason, spider):max_retry_times = request.meta.get("max_retry_times", self.max_retry_times)priority_adjust = request.meta.get("priority_adjust", self.priority_adjust)return get_retry_request(request,reason=reason,spider=spider,max_retry_times=max_retry_times,priority_adjust=priority_adjust,)

这段代码是Scrapy框架中scrapy.downloadermiddlewares.retry模块中的RetryMiddleware类。它是重试下载器中间件，用于处理下载请求的重试逻辑。

让我来逐行解释这段代码的注释和功能：

1. EXCEPTIONS_TO_RETRY是一个元组，包含了需要重试的异常类型。如果发生这些异常而且请求没有设置dont_retry元数据标志，则会进行重试。
2. __init__方法初始化重试中间件的参数。它从settings中获取配置信息，包括是否启用重试、最大重试次数、重试的HTTP响应状态码和优先级调整。
3. from_crawler是一个类方法，用于从crawler对象获取设置，创建RetryMiddleware实例并返回。
4. process_response方法处理响应。如果请求的dont_retry元数据标志为True，直接返回响应。如果响应的状态码在重试的HTTP响应状态码列表中，使用_retry方法进行重试并返回重试请求，否则返回响应本身。
5. process_exception方法处理异常。如果发生的异常属于EXCEPTIONS_TO_RETRY类型并且请求的dont_retry元数据标志为False，使用_retry方法进行重试。
6. _retry方法执行实际的重试逻辑。它从请求的元数据中获取最大重试次数和优先级调整，然后使用get_retry_request方法创建一个带有重试参数的新请求，并返回该请求。

修改源代码:

为什么要修改这个源代码?因为,在修改他的时候,你能通过这个已经封装好的重试中间件,做很多自定义的事情!!!

修改后的代码:(这里以:对超过重试次数的ip在redis里面删除为例)

from scrapy.downloadermiddlewares.retry import RetryMiddleware# 确保在 retry_times 用尽后仍然移除失败代理，需要重写 RetryMiddleware
class RedisRetryMiddleware(RetryMiddleware):"""继承并重写RetryMiddleware，添加代理移除逻辑"""def __init__(self, settings):# Redis 实例化逻辑，读取配置self.server = redis.StrictRedis(host=settings.get('REDIS_HOST'),port=settings.get('REDIS_PORT'),db=settings.get('REDIS_DB'))  #获取redis的链接设置self.proxy_key = settings.get('REDIS_PROXY_KEY') #redis的key值super(RedisRetryMiddleware, self).__init__(settings)@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):# 读取爬虫配置的 RETRY_TIMESreturn cls(crawler.settings)def _retry(self, request, reason, spider):proxy = request.meta.get('proxy')if proxy:# 代理失败，删除代理self.server.srem(self.proxy_key, proxy)spider.logger.debug(f'Remove Proxy: {proxy}. Reason: {reason}')# 调用超类（爬虫默认）重试方法return super(RedisRetryMiddleware, self)._retry(request, reason, spider)

总结:

from scrapy.downloadermiddlewares.retry import RetryMiddleware是用来导入Scrapy框架内置的RetryMiddleware中间件类。这个中间件类用于处理请求的重试逻辑，当请求失败或遇到特定的异常时，可以根据配置的参数进行自动重试。

在Scrapy-Redis中，你可以根据需要使用RetryMiddleware来实现诸如以下功能：

1. 增加请求重试次数: 通过修改RETRY_TIMES设置项来增加请求的最大重试次数。
2. 处理HTTP响应错误: 可以配置RETRY_HTTP_CODES设置项，指定需要重试的HTTP响应状态码。当相应的HTTP响应状态码出现时，中间件会自动发起重试。
3. 自定义重试机制: 可以通过重写process_response和process_exception方法，在特定条件下进行自定义的重试逻辑判断。例如，可以根据响应内容确定是否需要重试，或是自定义异常类型进行处理。
4. 调整请求优先级: 可以通过RETRY_PRIORITY_ADJUST设置项来调整重试请求的优先级，使其具有比原始请求更高或更低的优先级。
5. 在分布式爬虫中使用: 在Scrapy-Redis中，可以结合Redis数据库和分布式队列使用RetryMiddleware，实现在集群中共享重试请求和状态。

总而言之，RetryMiddleware是Scrapy框架提供的一个非常实用的中间件，用于处理请求的重试，可以根据需要进行配置和定制。在Scrapy-Redis中，它常常被用来增加爬虫的容错性和稳定性，确保爬取的数据的完整性和准确性。