【Python爬虫之：使用 Funboost 分布式函数调度爬取视频】

使用 Funboost 分布式函数调度爬取视频

[1. 安装依赖](#1. 安装依赖)
[2. 使用 Funboost 配置分布式爬虫](#2. 使用 Funboost 配置分布式爬虫)
- [创建 Funboost 配置文件](#创建 Funboost 配置文件)
- 配置爬虫任务
- 保存视频和图片
- 启动爬虫
[3. 处理并存储数据](#3. 处理并存储数据)
[4. 免责声明](#4. 免责声明)

1. 安装依赖

首先，我们需要安装一些必要的依赖。你可以使用 pip 来安装它们：

bash 复制代码

pip install requests beautifulsoup4 funboost

requests: 用来发送 HTTP 请求。
beautifulsoup4: 用来解析 HTML 页面。
funboost: 分布式函数调度框架。

2. 使用 Funboost 配置分布式爬虫

在 Funboost 中，我们可以使用任务调度框架来分配和管理爬虫任务。下面的示例将演示如何使用 Funboost 来进行视频爬取。

创建 Funboost 配置文件

首先，创建一个 Python 文件 config.py，用来配置 Funboost：

python 复制代码

# config.py
from funboost import Funboost

# 初始化 Funboost 配置
funboost = Funboost(project="douyin_beauty_crawler", debug=True)

# 配置爬取任务队列
funboost.set_queue("video_queue", max_jobs=5)
funboost.set_queue("image_queue", max_jobs=10)

这里的 project="douyin_beauty_crawler" 是指定项目名称，video_queue 和 image_queue 是我们用来存储视频和图片的任务队列。

配置爬虫任务

我们需要创建两个任务，一个用来爬取视频，另一个用来爬取图片。每个任务都会由 Funboost 分布式框架调度执行。

python 复制代码

# crawler.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from funboost import FunboostTask
import os

# 视频爬取任务
@FunboostTask(queue="video_queue")
def fetch_video_data(page_number: int):
    base_url = "https://www.douyin.com/beauty"
    # 获取视频页面 HTML
    response = requests.get(f"{base_url}?page={page_number}")
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve page {page_number}")
        return
    
    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # 提取视频 URL
    video_elements = soup.find_all("a", class_="video-link")
    video_urls = [el.get("href") for el in video_elements if el.get("href")]

    # 打印爬取的视频 URL
    for video_url in video_urls:
        print(f"Found video URL: {video_url}")

    return video_urls

# 图片爬取任务
@FunboostTask(queue="image_queue")
def fetch_image_data(page_number: int):
    base_url = "https://www.douyin.com/beauty"
    # 获取抖音页面 HTML
    response = requests.get(f"{base_url}?page={page_number}")
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve page {page_number}")
        return
    
    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # 提取图片 URL
    image_elements = soup.find_all("img", class_="image-class")
    image_urls = [img.get("src") for img in image_elements if img.get("src")]

    # 打印爬取的图片 URL
    for img_url in image_urls:
        print(f"Found image URL: {img_url}")

    return image_urls

解释：

@FunboostTask(queue="video_queue")：标记该函数为一个任务，并指定该任务使用的视频队列进行调度。
requests.get()：发送 HTTP 请求获取页面内容。
BeautifulSoup：解析 HTML，提取视频和图片的 URL。
video_elements 和 image_elements ：通过 BeautifulSoup 查找视频和图片标签。

保存视频和图片

为了保存视频和图片，我们可以使用 requests 下载内容：

python 复制代码

# 下载视频
def download_video(video_url: str, save_path: str):
    response = requests.get(video_url, stream=True)
    with open(save_path, "wb") as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)

# 下载图片
def download_image(image_url: str, save_path: str):
    response = requests.get(image_url, stream=True)
    with open(save_path, "wb") as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)

启动爬虫

为了启动爬虫并调度任务，我们需要在主程序中调用：

python 复制代码

# main.py
from funboost import Funboost
from crawler import fetch_video_data, fetch_image_data

# 初始化 Funboost 配置
funboost = Funboost(project="douyin_beauty_crawler", debug=True)

# 启动任务调度
if __name__ == "__main__":
    # 触发视频爬取任务
    funboost.add(fetch_video_data, page_number=1)
    # 触发图片爬取任务
    funboost.add(fetch_image_data, page_number=1)

    # 启动任务调度
    funboost.run()

解释：

funboost.add()：将爬取任务添加到任务队列中，并传递参数。
funboost.run()：启动 Funboost 调度器，开始执行任务。

3. 处理并存储数据

为了更好地管理爬取的数据，我们可以将视频和图片保存到本地文件夹中：

python 复制代码

# 下载并保存视频和图片
def save_media(media_urls, media_type="image"):
    for idx, url in enumerate(media_urls):
        file_extension = "mp4" if media_type == "video" else "jpg"
        save_path = f"{media_type}_{idx + 1}.{file_extension}"
        if media_type == "video":
            download_video(url, save_path)
        else:
            download_image(url, save_path)
        print(f"Saved {media_type} to {save_path}")

# 在爬取视频和图片后调用保存函数
video_urls = fetch_video_data(page_number=1)
save_media(video_urls, media_type="video")

image_urls = fetch_image_data(page_number=1)
save_media(image_urls, media_type="image")

解释：

save_media()：根据 URL 列表下载并保存视频或图片。
download_video() 和 download_image()：将视频和图片分别保存到本地文件系统。

4. 免责声明

记住，爬虫要遵守相关网站的 robots.txt 和法律法规，避免对网站造成负担。

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