Python爬虫之分布式爬虫

分布式爬虫

1.详情介绍

分布式爬虫 是指将一个爬虫任务分解成多个子任务，在多个机器上同时执行，从而加快数据的抓取速度和提高系统的可靠性 和容错性的技术。

传统的爬虫是在单台机器上运行，一次只能处理一个URL，而分布式爬虫通过将任务分解成多个子任务，可以同时处理多个URL，从而提高爬取数据的效率。在分布式爬虫中，通常有一个主节点负责任务的调度和管理，其他节点（也称为从节点）负责实际的数据采集和处理。

分布式爬虫的好处包括：

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| 提高爬取速度 | 通过同时处理多个URL，可以大大加快数据的抓取速度 |
| 提高可靠性和容错性 | 如果某个节点出现故障或者网络中断，其他节点可以继续工作，从而保证任务的完成 |
| 分散资源消耗 | 将任务分布到多个节点上执行，可以分散资源消耗，避免单台机器过载 |
| 扩展性强 | 可以根据需求增加或减少节点数量，从而灵活调整系统的规模 |

分布式爬虫可以应用于各种场景，比如搜索引擎抓取网页数据、大规模数据分析和挖掘等。但是分布式爬虫也面临一些挑战，如数据一致性、网络通信、任务调度等问题，需要合理设计和实施。

2.丰富的工具

分布式爬虫所涉及的工具：

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| 分布式任务调度工具 | 用于将任务分发给多个爬虫节点，并协调任务的执行顺序和并发度。常用的工具有Celery、Apache Mesos和Kafka。 |
| 分布式消息队列 | 用于传递任务和数据。爬虫节点通过订阅队列接收任务和发送爬取结果。常用的消息队列有RabbitMQ和Apache Kafka。 |
| 分布式爬虫框架 | 用于构建和管理分布式爬虫。框架提供了任务调度、数据传输和分布式爬取的功能。常用的框架有Scrapy、PySpider和StormCrawler。 |
| 分布式数据库 | 用于存储爬取的数据。分布式数据库提供高可用性和扩展性，可以存储大量的数据，并支持并发读写操作。常用的数据库有MongoDB、Cassandra和HBase。 |
| 分布式存储系统 | 用于存储大量的爬取数据和爬虫代码。分布式存储系统提供高可用性、高吞吐量和容错性。常用的存储系统有Hadoop HDFS、Amazon S3和Google Cloud Storage。 |
| 分布式代理池 | 用于处理反爬虫机制和IP封锁。分布式代理池动态分配代理IP给爬虫节点，以避免被封禁或限制访问。常用的代理池有Scrapy-Proxy、ProxyPool和IPProxyPool。 |
| 分布式解析器 | 用于提取和解析HTML、XML和JSON等数据格式。分布式解析器可以并行解析多个页面，并将数据提供给爬虫节点。常用的解析器有BeautifulSoup、Parsel和Lxml。 |
| 分布式反反爬虫工具 | 用于处理网站的反爬虫机制和封锁策略。分布式反反爬虫工具可以自动处理验证码、动态加载和JS渲染等反爬虫技术。常用的工具有Selenium、Splash和Puppeteer。 |
| 分布式监控和日志工具 | 用于监控爬虫的状态和性能，并记录爬取过程中的日志信息。监控工具可以通过Web界面提供实时监控和报警功能。常用的工具有Prometheus、Grafana和ELK Stack。 |
| 分布式数据处理工具 | 用于对爬取的数据进行清洗、分析和存储。数据处理工具可以进行数据清洗、去重、聚合和转换等操作。常用的工具有Pandas、Spark和Hive。 |

这些工具可以帮助构建一个高效、可靠和可扩展的分布式爬虫系统。根据具体的需求和场景，可以选择适合的工具进行组合和配置。

3.准备工作

scrapy runspider 是 Scrapy 框架提供的一个命令行工具，用于运行指定的 Spider（爬虫）。下面使用 scrapy runspider 的结合Redis实现一个分布式爬虫开始前提：

创建一个 Spider 类

首先，你需要创建一个继承自 scrapy.Spider 的 Python 类。这个类定义了你的爬虫的行为和规则。你可以在类中定义起始 URL、提取数据的规则、如何跟踪链接等等。

python 复制代码

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 提取数据的代码
        pass

运行 Spider

要运行这个 Spider，你可以使用以下命令：

bash 复制代码

scrapy runspider myspider.py

这个命令会在当前目录下启动 Scrapy 进程并运行指定的 Spider。

指定输出文件

默认情况下，Scrapy 会将爬取到的数据打印到屏幕上。如果你想将数据保存到文件中，可以使用 -o 参数指定输出文件的路径和格式。例如，将数据保存为 JSON 文件：

bash 复制代码

scrapy runspider myspider.py -o data.json

设置其他选项

你可以在 scrapy runspider 命令后面添加其他选项来配置你的爬虫。常用的选项包括：

-a：传递给 Spider 的参数，例如 -a category=books。
-s：设置 Scrapy 的设置，例如 -s BOT_NAME=mybot。
-L：设置日志级别，例如 -L INFO。

以上就是使用 scrapy runspider 运行 Spider 的基本教程。你可以根据自己的需要在 Spider 类中添加更多的功能和配置。详细的文档可以在 Scrapy 的官方网站上找到：https://docs.scrapy.org

4.redis的下载

要下载Redis，可以按照以下步骤进行操作：

打开Redis的官方网站：https://redis.io/.![](https://file.jishuzhan.net/article/1775749051946373122/824c55a770eea2f9601c94ccff7387fe.webp)
在主页上找到并点击"Download"按钮，或者直接访问https://redis.io/download页面。![](https://file.jishuzhan.net/article/1775749051946373122/a5aa7c106da8aa7bd93f1054b21ddb86.webp)
在下载页面上，可以看到最新版本的Redis以及之前的版本。根据自己的需求选择适合的版本，例如选择最新的稳定版本。点击所选择版本的下载链接，将会跳转到该版本的下载页面。
在下载页面上，会列出各种下载选项，根据你的操作系统选择合适的选项。如果你使用Linux，可以下载源代码进行编译安装；如果你使用Windows，可以下载预编译的二进制文件。点击所选择的下载链接，开始下载Redis压缩包。
下载完成后，解压缩Redis压缩包到你选择的目录中。
进入解压缩后的Redis目录，你会发现一些可执行文件和配置文件。
在命令行中进入Redis目录，执行以下命令启动Redis服务。
- 在Linux或Mac上:
```
$ src/redis-server
```
- 在Windows上:
```
> redis-server.exe
```
如果你想修改默认配置文件，可以使用以下命令启动Redis并指定配置文件路径：
- 在Linux或Mac上:
```
$ src/redis-server /path/to/redis.conf
```
- 在Windows上:
```
> redis-server.exe C:\path\to\redis.conf
```
Redis服务成功启动后，你可以通过Redis客户端连接到Redis服务器进行操作。在命令行中输入以下命令启动Redis客户端：
- 在Linux或Mac上:
```
$ src/redis-cli
```
- 在Windows上:
```
> redis-cli.exe
```
你可以使用各种Redis命令与服务器进行交互。

应用案例

1.前言

此案例是通过分布式爬虫对一个新闻问政平台的投诉信息进行爬取，结合分布式爬虫 和Redis缓存实现对数据的快速多量的爬取和存储

2.实现步骤

2.1基本项目创建

python 复制代码

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from sevenBlood.items import SevenbloodItem

class SevenSpider(CrawlSpider):
    name = "seven"
    # allowed_domains = ["www.baidu.com"]

    # 定义调度器的名称
    redis_key='sun'

    rules = (Rule(LinkExtractor(allow=r"id=1&page=\d+"), callback="parse_item", follow=False))

2.2获取新闻标题数据

python 复制代码

    def parse_item(self, response):
        tr_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')

        for tr in tr_list:
            new_title = tr.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            print(new_title)
            item = SevenbloodItem()
            item['new_title'] = new_title
            yield item

2.3配置item.py文件

python 复制代码

import scrapy

class SevenbloodItem(scrapy.Item):
    new_title = scrapy.Field()

2.4配置setting.py文件

python 复制代码

ROBOTSTXT_OBEY = False

LOG_LEVEL='ERROR'

USER_AGENT="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36 Edg/122.0.0.0"

python 复制代码

# 指定管道
ITEM_PIPELINES = {
"scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline" : 400
}

# 指定调度器
#使用scrapy-redis组件的去重队列
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
#是否允许暂停
SCHEDULER_PERSIST = True

REDIS_HOST = "127.0.0.1"
REDIS_PORT = 6379
REDIS_ENCODING ="utf-8"