要实现分布式爬取,您可以使用Python的requests
库结合Celery任务队列和Redis作为消息代理。以下是实现分布式爬虫的步骤:
pip install requests
pip install celery
pip install redis
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
@app.task
def crawl(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
# 解析网页内容,提取所需数据
data = response.text
else:
data = None
return data
import redis
from tasks import crawl
def main():
# 创建一个Redis客户端
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 从Redis队列中获取URL列表
url_list = r.lrange('url_queue', 0, -1)
# 为每个URL创建一个Celery任务并分发
for url in url_list:
crawl.delay(url)
# 等待所有任务完成
r.delete('url_queue')
app.control.broadcast('ping', destination=['tasks'])
if __name__ == '__main__':
main()
python main.py
这个示例中,我们使用Redis作为消息代理和队列来存储待爬取的URL。主程序从Redis队列中获取URL列表,并为每个URL创建一个Celery任务。Celery任务将并发地执行爬虫任务,并将结果存储在Redis中。这种方式可以实现分布式爬取,提高爬虫的效率。