python 分布式爬虫

分布式爬虫

什么分布式分布式就是把一个系统拆分成若干个子系统, 每个子系统独立运行, 然后通过某种方式进行交互.
什么是分布式爬虫狭义地讲, 需要将爬虫的多个组件拆分成子系统. 但是现在主流是只拆分出任务生产者, 建立一个生产消费者模型.由多台机器上的爬虫实例作为消费者去完成爬虫任务.

scrapy的痛点

爬虫实例中断后重启后, 内存保存的消息队列将会丢失, 实现爬虫重启功能比较复杂;
去重中间件无法持久化, 中断后无法正常过滤;
消息队列放在了内置类型QUEUE中, 无法简单地从外部查看;
不共享消息队列, 可扩展性差;

scrapy-redis

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https://github.com/rmax/scrapy-redis

安装

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pip install scrapy-redis

SETTINGS设置

SCHEDULER

更换调度器

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SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler'

SCHEDULER_QUEUE_CLASS

更换消息队列

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SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'

DUPEFILTER_CLASS

更换过滤器, 将请求指纹保存在redis当中

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DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

SCHEDULER_PERSIST

消息队列持久化, 不会清空redis中的消息队列

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SCHEDULER_PERSIST = True

REDIS配置

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# Redis settings
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
# Redis 参数配置
REDIS_PARAMS = {"db": 5}

SPIDER设置

修改继承的父类为scrapy_redis.spiders.RedisSpider

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from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class JdSearch(RedisSpider):

添加redis_key配置

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redis_key = f"{name}:start_urls"

将生产者从scrapy项目中拆分出去

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import redis
import time
import json

redis_con = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=5)


def search_producer():
    for keyword in ["鼠标", "键盘", "显卡", "耳机"]:
        for page_num in range(1, 11):
            url = f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&page={page_num}"
            meta = {
                "sta_date": time.strftime("%Y-%m-%d"),
                "keyword": keyword,
                "page_num": page_num
            }

            task = json.dumps({
                "url": url,
                "body": '',
                "method": "GET",
                "meta": meta
            })
            redis_con.lpush("jd_search:start_urls", task)


if __name__ == "__main__":
    search_producer()

重写start_requests

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    def make_request_from_data(self, data):
        task = json.loads(data.decode("utf-8"))
        return scrapy.http.FormRequest(url=task['url'],
                                       formdata=json.loads(task['body']) if task['body'] else '',
                                       method=task['method'],
                                       meta=task['meta'],
                                       dont_filter=False,
                                       callback=self.parse_search,
                                       errback=self.process_error)

爬虫消息队列CMQ版 kafka 分布式 scrapy

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