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)
- [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
pip install requests beautifulsoup4 funboostrequests: 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
# 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
# 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
# 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
# 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
# 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
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