Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架，其中Scrapy是Python中最受欢迎的爬虫框架之一，而Scrapy-Redis则是对Scrapy进行了扩展以支持分布式爬取。本文将详细介绍这两个框架的区别。
Scrapy默认使用单节点模式，处理抓取请求的Scheduler在本地内存中维护一个队列。当一个request对象被生成后，就会被添加到该队列中等待下载。具体实现可参见Scrapy的源码。而Scrapy-Redis通过使用Redis内存数据库来支持分布式任务调度，可以让多个节点共同处理抓取请求。请求被放置在Redis队列中，然后每个节点都可以从这个队列中获取任务执行。这种方式提高了效率，并且可以更好地支持大规模数据爬取。
Scrapy默认使用本地内存进行去重，因此不能跨节点工作。Scrapy-Redis使用Redis数据库来保存URL集合，并在所有节点之间共享。这保证了去重的正确性和高效性。当一个节点发现一个URL已经存在于集合中时，它不会再次下载该URL的内容并将其解析。
Scrapy默认情况下只能将数据保存到本地磁盘或者输出到控制台。Scrapy-Redis则支持将数据持久化到MySQL、MongoDB等数据库中，以便后续处理。
由于Scrapy-Redis支持分布式任务调度和去重，因此可以处理更大量级的数据。同时，它还可以使用多个节点并行下载页面，从而提高整体效率。但同时也需要考虑到Redis作为分布式任务队列的局限性，比如网络延迟、节点故障等问题。
除了上述的区别之外，Scrapy-Redis还提供了以下附加功能：
总结
Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架，Scrapy主要用于单机场景下的爬取，而Scrapy-Redis则适用于基于多节点的分布式爬取。Scrapy-Redis相较于Scrapy增加了分布式任务调度、去重、持久化等功能，但同时也需要考虑到Redis本身的局限性，比如网络延迟、节点故障等问题。在选择合适的框架时应该根据实际需求来进行权衡。
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