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分布式爬虫系统通过将任务分配给多个爬虫节点#xff0c;利用集群的计算能力来提高数据抓取的效率。这种方式不仅可以提高爬取速度#xff0c;还可以在单个节点发生故障时#xff0c;通过其他节点继续完成任务#xff0c;从而提高系统的稳定性和可靠性…
1. 分布式爬虫的概念
分布式爬虫系统通过将任务分配给多个爬虫节点利用集群的计算能力来提高数据抓取的效率。这种方式不仅可以提高爬取速度还可以在单个节点发生故障时通过其他节点继续完成任务从而提高系统的稳定性和可靠性。
2. Scrapy 简介
Scrapy 是一个用于快速抓取 web 数据的 Python 框架。它提供了一个异步处理的架构可以轻松地处理大规模数据抓取任务。Scrapy 的主要特点包括
异步处理利用 Twisted 异步网络库Scrapy 可以同时处理多个请求提高数据抓取的效率。强大的选择器Scrapy 使用 lxml 或 cssselect 作为选择器可以方便地从 HTML/XML 页面中提取数据。中间件支持Scrapy 支持下载中间件和蜘蛛中间件允许开发者在请求和响应处理过程中插入自定义逻辑。扩展性Scrapy 可以轻松地与各种存储后端如数据库、文件系统集成。
3. Redis 简介
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构如字符串、哈希、列表、集合等。Redis 的主要特点包括
高性能Redis 的数据存储在内存中读写速度快。高可用性通过主从复制和哨兵系统Redis 可以提供高可用性。数据持久化Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式确保数据的安全性。丰富的数据类型Redis 支持字符串、列表、集合、有序集合、散列等多种数据类型。
4. Scrapy-Redis 架构
Scrapy-Redis 是 Scrapy 与 Redis 的集成库它将 Scrapy 的爬虫任务和结果存储在 Redis 中。这种架构的主要优势包括
分布式处理通过 RedisScrapy-Redis 可以将爬虫任务分配到多个爬虫节点实现分布式处理。去重利用 Redis 的集合数据类型Scrapy-Redis 可以轻松实现 URL 的去重。任务队列Redis 作为任务队列可以存储待抓取的 URL避免重复抓取。
5. Scrapy-Redis 组件
Scrapy-Redis 架构主要由以下几个组件构成
Redis 服务器作为数据存储和任务队列的后端。Scrapy 爬虫执行实际的数据抓取任务。Scrapy-Redis 扩展提供 Scrapy 与 Redis 之间的集成功能。
6. 实现 Scrapy-Redis 架构
以下是实现 Scrapy-Redis 架构的基本步骤和示例代码 首先需要安装 Scrapy 和 Scrapy-Redis。可以通过 pip 安装. 在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中。 接下来定义一个 Scrapy 爬虫并使用 Redis 存储爬取结果。
import scrapy
from scrapy import Request
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from scrapy.exceptions import NotConfigured
from twisted.internet import reactor
from twisted.internet.error import TimeoutError
from twisted.internet.defer import inlineCallbacks
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.utils.response import response_status_messagefrom scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass ProxyMiddleware(object):def __init__(self, proxyHost, proxyPort, proxyUser, proxyPass):self.proxyHost proxyHostself.proxyPort proxyPortself.proxyUser proxyUserself.proxyPass proxyPassclassmethoddef from_crawler(cls, crawler):settings crawler.settingsreturn cls(proxyHostsettings.get(PROXY_HOST),proxyPortsettings.get(PROXY_PORT),proxyUsersettings.get(PROXY_USER),proxyPasssettings.get(PROXY_PASS))def process_request(self, request, spider):proxy f{self.proxyUser}:{self.proxyPass}{self.proxyHost}:{self.proxyPort}request.meta[proxy] proxyclass MySpider(RedisSpider):name exampleredis_key example:start_urlsdef start_requests(self):yield scrapy.Request(urlself.start_urls[0], callbackself.parse)def parse(self, response):for href in response.css(a::attr(href)).getall():yield response.follow(href, self.parse_item)def parse_item(self, response):item {domain_id: response.url,domain_name: response.url,}yield item# settings.py
ITEM_PIPELINES {scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline: 300,
}DUPEFILTER_CLASS scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilterSCHEDULER scrapy_redis.scheduler.SchedulerSCHEDULER_QUEUE_CLASS scrapy_redis.queue.SpiderQueue
SCHEDULER_QUEUE_LIMIT 10000REDIS_URL redis://localhost:6379DOWNLOADER_MIDDLEWARES {myproject.middlewares.ProxyMiddleware: 100,
}PROXY_HOST www.16yun.cn
PROXY_PORT 5445
PROXY_USER 16QMSOML
PROXY_PASS 2806517.结论
Scrapy-Redis 架构通过将 Scrapy 的爬虫任务和结果存储在 Redis 中实现了高效的数据抓取。这种架构不仅提高了数据抓取的效率还增强了系统的可扩展性和稳定性。通过合理的配置和优化可以进一步发挥 Scrapy-Redis 架构的优势满足大规模数据抓取的需求。
