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python分布爬虫如何进行任务调度与分配

小樊
81
2024-12-12 00:28:42
栏目: 编程语言

在Python中,可以使用多种库和框架来实现分布式爬虫的任务调度与分配。以下是一些常用的方法和工具:

  1. Celery:Celery是一个功能强大的分布式任务队列,支持多种消息代理(如RabbitMQ、Redis等)。你可以将爬虫任务分解为多个子任务,并将它们分发给不同的worker节点执行。

    安装Celery:

    pip install celery
    

    创建一个简单的Celery应用:

    # celery_app.py
    from celery import Celery
    
    app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
    
    @app.task
    def crawl_url(url):
        # 在这里编写爬虫代码
        pass
    

    在主程序中调用Celery任务:

    # main.py
    from celery_app import crawl_url
    
    url = 'http://example.com'
    crawl_url.delay(url)
    
  2. Scrapy-Redis:Scrapy-Redis是一个基于Scrapy和Redis的分布式爬虫框架。它提供了任务调度、分配、去重等功能。

    安装Scrapy-Redis:

    pip install scrapy-redis
    

    创建一个简单的Scrapy-Redis项目:

    scrapy-redis startproject my_project
    

    settings.py中配置Scrapy-Redis:

    # my_project/settings.py
    DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
        'scrapy_redis.SplashCookiesMiddleware': 723,
        'scrapy_redis.SplashMiddleware': 725,
        'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
    }
    
    SPIDER_MIDDLEWARES = {
        'scrapy_redis.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
    }
    
    DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'
    

    在爬虫文件中定义start_requests方法:

    # my_project/spiders/my_spider.py
    import scrapy
    from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
    
    class MySpider(RedisSpider):
        name = 'my_spider'
        redis_key = 'my_spider:start_urls'
    
        def start_requests(self):
            for url in self.redis_key.split(','):
                yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    
        def parse(self, response):
            # 在这里编写爬虫代码
            pass
    
  3. Apache Spark:Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,可以用于处理大规模数据集。你可以使用PySpark将爬虫任务分发到多个节点执行。

    安装PySpark:

    pip install pyspark
    

    创建一个简单的PySpark应用:

    # spark_crawler.py
    from pyspark import SparkConf, SparkContext
    import requests
    
    def crawl(url):
        response = requests.get(url)
        # 在这里编写爬虫代码
        return response.text
    
    if __name__ == '__main__':
        conf = SparkConf().setAppName('Spark Crawler')
        sc = SparkContext(conf=conf)
    
        urls = ['http://example.com', 'http://example.org']
        results = sc.parallelize(urls).map(crawl).collect()
    
        for result in results:
            print(result)
    

这些方法和工具都可以帮助你实现分布式爬虫的任务调度与分配。你可以根据自己的需求和场景选择合适的方法。

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