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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#xff0c;在多个机器上同时执行#xff0c;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#xff0c;一次只能处理一个URL#xff0c;而分布式爬虫通过将…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
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
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。
import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider):name myspiderstart_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
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
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 categorybooks。-s设置 Scrapy 的设置例如 -s BOT_NAMEmybot。-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/. 在主页上找到并点击Download按钮或者直接访问https://redis.io/download页面。 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.confRedis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
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from sevenBlood.items import SevenbloodItemclass SevenSpider(CrawlSpider):name seven# allowed_domains [www.baidu.com]# 定义调度器的名称redis_keysunrules (Rule(LinkExtractor(allowrid1page\d), callbackparse_item, followFalse))
2.2获取新闻标题数据 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_titleyield item
2.3配置item.py文件
import scrapyclass SevenbloodItem(scrapy.Item):new_title scrapy.Field()
2.4配置setting.py文件
ROBOTSTXT_OBEY FalseLOG_LEVELERRORUSER_AGENTMozilla/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
# 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 TrueREDIS_HOST 127.0.0.1
REDIS_PORT 6379
REDIS_ENCODING utf-8
2.5Redis设置
在redis的下载安装路径里点击redis.windows.conf文件
将bind 127.0.0.1进行注释 然后回到redis的下载安装路径里先点击redis-server.exe启动redis服务 在点击打开redis-cil.exe文件 2.6项目运行
cmd打开命令行cd切换到项目目录之中切记需要切换到根目录之中 输入scrapy runspider ‘’项目名‘’.py 然后在redis-cil.exe文件里输入,就成功进行分布式的爬取
lpush redis_key “爬取网站URL” 3.数据的查看 使用Redis Desktop Manager 0.9.3.817对缓存数据进行查看
下载链接提取码1631
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