Python 爬虫入门（十一）：Scrapy高级应用之并发与分布式「详细介绍」

前言
[1. 并发爬取](#1. 并发爬取)
- [1.1 并发爬取的基本概念](#1.1 并发爬取的基本概念)
- [1.2 Scrapy 中的并发配置](#1.2 Scrapy 中的并发配置)
- [1.3 示例项目：抓取 JSONPlaceholder 的数据](#1.3 示例项目：抓取 JSONPlaceholder 的数据)
[2. 分布式爬取](#2. 分布式爬取)
- [2.1 分布式爬取的基本概念](#2.1 分布式爬取的基本概念)
- [2.2 Scrapy-Redis 的安装与配置](#2.2 Scrapy-Redis 的安装与配置)
- [2.3 修改爬虫实现分布式爬取](#2.3 修改爬虫实现分布式爬取)
[3. 并发与分布式爬取的最佳实践](#3. 并发与分布式爬取的最佳实践)
- [3.1 优化并发性能](#3.1 优化并发性能)
- [3.2 分布式爬取中的常见问题](#3.2 分布式爬取中的常见问题)
- [3.3 监控和调试](#3.3 监控和调试)
[4. 示例项目：分布式抓取 JSONPlaceholder 的所有数据](#4. 示例项目：分布式抓取 JSONPlaceholder 的所有数据)
总结

前言

欢迎来到"Python 爬虫入门"系列文章。在前面的文章中，我们已经学习了如何使用 Scrapy 来构建基本的爬虫项目。本篇文章将深入探讨 Scrapy 的高级应用，特别是如何实现并发爬取和分布式爬取。

并发爬取 和分布式爬取是提升爬虫效率的两大关键技术。并发爬取允许我们同时发出多个请求，大幅提高爬取速度；分布式爬取则让我们能够将爬取任务分散到多个机器上执行，从而处理大规模数据的抓取任务。

1. 并发爬取

1.1 并发爬取的基本概念

并发爬取是指同时发出多个 HTTP 请求，以提高数据抓取的效率。

在 Scrapy 中，并发爬取的实现非常简单，主要通过调整配置项来控制并发请求的数量。

1.2 Scrapy 中的并发配置

在 Scrapy 中，可以通过修改 settings.py 文件中的配置项来实现并发爬取。

以下是一些常用的配置项：

CONCURRENT_REQUESTS: 控制 Scrapy 同时处理的最大并发请求数。默认值是 16。
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN: 控制 Scrapy 同时处理的每个域名的最大并发请求数。默认值是 8。
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP: 控制 Scrapy 同时处理的每个 IP 的最大并发请求数。默认值是 0（表示不限制）。

示例配置：

python 复制代码

# settings.py

CONCURRENT_REQUESTS = 32
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

1.3 示例项目：抓取 JSONPlaceholder 的数据

接下来，我们将创建一个 Scrapy 项目，从 JSONPlaceholder 抓取用户数据，并实现并发爬取。

首先，创建 Scrapy 项目：

bash 复制代码

scrapy startproject jsonplaceholder
cd jsonplaceholder

创建爬虫：

bash 复制代码

scrapy genspider users jsonplaceholder.typicode.com

修改爬虫文件 users.py：

python 复制代码

import scrapy

class UsersSpider(scrapy.Spider):
    name = 'users'
    allowed_domains = ['jsonplaceholder.typicode.com']
    start_urls = ['https://jsonplaceholder.typicode.com/users']

    def parse(self, response):
        users = response.json()
        for user in users:
            yield {
                'id': user['id'],
                'name': user['name'],
                'username': user['username'],
                'email': user['email'],
                'address': user['address'],
                'phone': user['phone'],
                'website': user['website'],
                'company': user['company'],
            }

配置并发设置：

python 复制代码

# settings.py

CONCURRENT_REQUESTS = 32
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

运行爬虫：

bash 复制代码

scrapy crawl users

以上配置将允许 Scrapy 同时发出最多 32 个请求，每个域名和每个 IP 的最大并发请求数分别为 16。

2. 分布式爬取

2.1 分布式爬取的基本概念

分布式爬取是指将爬取任务分布到多个机器上执行，从而提升数据抓取的效率和规模。

在 Scrapy 中，分布式爬取通常通过结合分布式任务队列（如 Redis）来实现。

2.2 Scrapy-Redis 的安装与配置

Scrapy-Redis 是一个用于将 Scrapy 爬虫转换为分布式爬虫的扩展。

通过 Scrapy-Redis，我们可以将请求队列和抓取结果存储在 Redis 中，从而实现分布式爬取。

安装 Scrapy-Redis：

bash 复制代码

pip install scrapy-redis

2.3 修改爬虫实现分布式爬取

修改 settings.py 文件：

python 复制代码

# settings.py

# 使用 Scrapy-Redis 的调度器和去重类
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# Redis 连接配置
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'

# 爬取过程中可以暂停和恢复
SCHEDULER_PERSIST = True

# 使用 Scrapy-Redis 的 item pipeline
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

修改爬虫文件 users.py：

python 复制代码

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class UsersSpider(RedisSpider):
    name = 'users'
    allowed_domains = ['jsonplaceholder.typicode.com']
    redis_key = 'users:start_urls'

    def parse(self, response):
        users = response.json()
        for user in users:
            yield {
                'id': user['id'],
                'name': user['name'],
                'username': user['username'],
                'email': user['email'],
                'address': user['address'],
                'phone': user['phone'],
                'website': user['website'],
                'company': user['company'],
            }

在 Redis 中添加初始 URL：

bash 复制代码

redis-cli lpush users:start_urls https://jsonplaceholder.typicode.com/users

运行爬虫：

bash 复制代码

scrapy crawl users

通过上述配置和修改，我们将爬虫转换为了分布式爬虫，可以在多个机器上同时运行爬虫，并将抓取结果存储在 Redis 中。

3. 并发与分布式爬取的最佳实践

3.1 优化并发性能

合理设置并发请求数：根据目标网站的性能和带宽，合理设置并发请求数，避免过度请求导致目标网站崩溃。
使用下载延迟：适当设置下载延迟，防止请求过于频繁导致被目标网站封禁。

示例配置：

python 复制代码

# settings.py

DOWNLOAD_DELAY = 0.5  # 每个请求之间的延迟时间（秒）
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True  # 随机化下载延迟

3.2 分布式爬取中的常见问题

去重策略：在分布式爬取中，确保每个 URL 仅被抓取一次，可以通过 Redis 的去重机制实现。
任务调度：合理调度分布式爬取任务，确保每个节点的任务负载均衡。

3.3 监控和调试

监控爬虫状态：使用 Scrapy 的日志和统计功能，监控爬虫的运行状态和抓取效率。
调试爬虫：使用 Scrapy 的 Shell 和调试工具，实时调试爬虫的抓取逻辑和数据解析。

4. 示例项目：分布式抓取 JSONPlaceholder 的所有数据

在本节中，我们将构建一个分布式爬虫项目，从 JSONPlaceholder 抓取所有数据，包括用户、帖子、评论、相册、照片和待办事项。

创建爬虫：

bash 复制代码

scrapy genspider all_data jsonplaceholder.typicode.com

修改爬虫文件 all_data.py：

python 复制代码

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class AllDataSpider(RedisSpider):
    name = 'all_data'
    allowed_domains = ['jsonplaceholder.typicode.com']
    redis_key = 'all_data:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析用户数据
        if 'users' in response.url:
            users = response.json()
            for user in users:
                yield {
                    'id': user['id'],
                    'name': user['name'],
                    'username': user['username'],
                    'email': user['email'],
                    'address': user['address'],
                    'phone': user['phone'],
                    'website': user['website'],
                    'company': user['company'],
                }
        # 解析帖子数据
        elif 'posts' in response.url:
            posts = response.json()
            for post in posts:
                yield {
                    'id': post['id'],
                    'userId': post['userId'],
                    'title': post['title'],
                    'body': post['body'],
                }
        # 解析评论数据
        elif 'comments' in response.url:
            comments = response.json()
            for comment in comments:
                yield {
                    'id': comment['id'],
                    'postId': comment['postId'],
                    'name': comment['name'],
                    'email': comment['email'],
                    'body': comment['body'],
                }
        # 解析相册数据
        elif 'albums' in response.url:
            albums = response.json()
            for album in albums:
                yield {
                    'id': album['id'],
                    'userId': album['userId'],
                    'title': album['title'],
                }
        # 解析照片数据
        elif 'photos' in response.url:
            photos = response.json()
            for photo in photos:
                yield {
                    'id': photo['id'],
                    'albumId': photo['albumId'],
                    'title': photo['title'],
                    'url': photo['url'],
                    'thumbnailUrl': photo['thumbnailUrl'],
                }
        # 解析待办事项数据
        elif 'todos' in response.url:
            todos = response.json()
            for todo in todos:
                yield {
                    'id': todo['id'],
                    'userId': todo['userId'],
                    'title': todo['title'],
                    'completed': todo['completed'],
                }

    def start_requests(self):
        urls = [
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/users',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/comments',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/albums',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/photos',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos'
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

        # 解析相册数据
        elif 'albums' in response.url:
            albums = response.json()
            for album in albums:
                yield {
                    'id': album['id'],
                    'userId': album['userId'],
                    'title': album['title'],
                }
        # 解析照片数据
        elif 'photos' in response.url:
            photos = response.json()
            for photo in photos:
                yield {
                    'id': photo['id'],
                    'albumId': photo['albumId'],
                    'title': photo['title'],
                    'url': photo['url'],
                    'thumbnailUrl': photo['thumbnailUrl'],
                }
        # 解析待办事项数据
        elif 'todos' in response.url:
            todos = response.json()
            for todo in todos:
                yield {
                    'id': todo['id'],
                    'userId': todo['userId'],
                    'title': todo['title'],
                    'completed': todo['completed'],
                }

    def start_requests(self):
        urls = [
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/users',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/comments',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/albums',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/photos',
            'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos'
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

总结

通过本文的学习，相信小伙伴们能够掌握 Scrapy 中并发爬取和分布式爬取的核心技术，并能够在实际项目中应用这些技术来提升数据抓取的效率。