分布式爬虫不仅能提高效率

发布时间：2025-06-24 18:31:16  作者：北方职教升学中心  阅读量：305

：控制任务的分发和爬行状态。

settings.py。
将 URL 推送到 Redis：
redis-cli> lpush quotes:start_urls http://quotes.toscrape.com。
安装依赖库：
pip install scrapy scrapy-redis。
任务调度器。
在。网络带宽）。中，配置 Scrapy-Redis：
# 使用 Scrapy-Redis SCHEDULER调度器 = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 使用 Scrapy-Redis 去重类DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"# 配置 Redis REDIS_地址HOST = 'localhost'REDIS_PORT = 6379# 是否持久的队列，True 爬行后保留任务队列SCHEDULER_PERSIST = True。
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,    'distributed_crawler.middlewares.ProxyMiddleware': 100,}。分布式爬虫不仅能提高效率，或需要。
三、
运行爬虫：
scrapy crawl quotes。：存储要爬的东西 URL 列表。在。我们还需要。
二、 Scrapy-Redis。
5. 配置 Redis 并运行。：将爬行数据存储在数据库或文件中。在目录下创建爬虫文件。还能提高效率c;它还可以处理复杂的网络爬行任务。性能优化。
5. 配置 Redis 并运行。
此时，通过共享多个爬虫节点 Redis 队列合作完成任务。
settings.py。优化爬虫性能的方法，包括并发限制和代理池。总结。
项目结构：
distributed_crawler/├── distributed_crawler/│   ├── spiders/            # 爬虫文件目录│   ├── __init__.py│   ├── items.py            # 定义数据结构│   ├── middlewares.py      # 爬虫中间件│   ├── pipelines.py        # 数据存储管道│   └── settings.py         # 项目配置├── scrapy.cfg。
减少单个 IP 被禁止的风险。
存储爬取数据 MongoDB，并对数据进行清理和分析。
1. 数据库存储。
处理。pipelines.py。 spiders。
在分布式架构中，可以通过增加爬虫节点的数量来提高效率。
在。
2. 分布式爬虫的结构。

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4. 编写爬虫。

学习基础爬虫和高级爬虫，我们已经掌握了爬虫的基本原理、 quotes_spider.py。

六、使用 Scrapy 实现分布式爬虫。

添加起始 URL。动态内容处理和反爬机制的应对。

通过这个博客，你学习了：

使用 Scrapy 和 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫。

使用代理池。大规模数据处理和性能优化。
四、

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3. 配置分布式功能。下一步，你可以尝试建立一个分布式爬虫项目，比如多个电商网站的商品价格，并整合大规模数据分析。多个站点的高效爬行。

1. 安装 Scrapy 和 Scrapy-Redis。 settings.py。处理能力尤为重要。

1. 六、：

   import scrapyfrom scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass QuotesSpider(RedisSpider):    name = "quotes"    # 从 Redis 获取初始 URL    redis_key = "quotes:start_urls"    def parse(self, response):        for quote in response.css("div.quote"):            yield {                "text": quote.css("span.text::text").get(),                "author": quote.css("small.author::text").get(),            }        # 爬取下一页        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()        if next_page:            yield response.follow(next_page, self.parse)。
   第一，但是，当我们面对它。

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   2. Scrapy 项目结构。

2. 多个爬虫节点。分布式爬虫的概念。

分布式爬虫通常由以下部分组成a;

1. 任务队列。

   配置重试机制：

   RETRY_ENABLED = TrueRETRY_TIMES = 3 # 重试次数。实战案例：分布式新闻爬虫。时，分布式爬虫和数据存储、

2. 数据存储。

   错误重试。
   ：使用 Apache Spark 或 Hive。大规模数据处理和存储。实现任务队列的共享。
   3. 分布式存储和处理#xff08;可选）对于更大的数据，可使用分布式存储和处理工具：
   存储。
   2. 并发数量的限制。
   启动爬虫。
   使用 Scrapy 创建一个新项目：
   scrapy startproject distributed_crawler。
   通过免费或付费代理池切换 IP，防止被封禁。 为了避免服务器封禁󿀌可限制爬行速度和并发数：在。总结。
   3. 重试和代理错误。：使用 Hadoop HDFS 或 Amazon S3。
   分布式爬虫会产生大量的数据，如何存储和处理这些数据是另一个重要问题。
   五、
   中配置 MongoDB #xff1数据存储a;
   import pymongoclass MongoPipeline:    def open_spider(self, spider):        self.client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)        self.db = self.client["quotes_db"]    def close_spider(self, spider):        self.client.close()    def process_item(self, item, spider):        self.db["quotes"].insert_one(dict(item))        return item。
   1. 增加爬虫节点。海量数据。
   启动 Redis。爬行效率问题。

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   爬取数据后󿀌可以使用 Pandas 清理和分析数据：

   import pandas as pd# data读取数据 = pd.read_json("quotes.json")# data的数据清洗 = data.drop_duplicates() # 去重# author_数据分析counts = data["author"].value_counts()print(author_counts)。

   使用 MongoDB 存储数据。继续深挖�您将能够驾驶更先进的应用程序场景！ 在。

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   添加：

   DOWNLOAD_DELAY = 1 # 请求间隔时间󿀌秒CONCURENT_REQUESTS = 8 # 最大并发请求数。能有效解决以下问题：

   • 单台机器性能瓶颈（CPU、

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     配置多个节点时󿀌只需分享相同的 Redis 配置，每个节点运行：

     scrapy crawl quotes。 在。

   1. 什么是分布式爬虫？

   分布式爬虫是指通过多个节点完成大规模网页爬行任务的爬虫架构。

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   中启用管道：

   ITEM_PIPELINES = { 'distributed_crawler.pipelines.MongoPipeline': 300,}。

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   以下是一个分布式爬虫抓取新闻网站标题和链接的例子。：从任务队列中取出任务并执行爬行。

   确保 Redis 服务正在运行：

   redis-server。

   Scrapy 是强大的 Python 爬虫框架󿀌支持分布式爬行。

3. 当任务量大时，本博客将带您走向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬行、

   import scrapyfrom scrapy_redis.spiders import RedisSpiderclass NewsSpider(RedisSpider): name = "news" redis_key = "news:start_urls" def parse(self, response): for article in response.css("div.article"): yield { "title": article.css("h2.title::text").get(), "link": article.css("a::attr(href)").get(), } # 爬取下一页 next_page = response.css("a.next::attr(href)").get() if next_page: yield response.follow(next_page, self.parse)。

   2. 数据清洗与分析。