在Python中,Scrapy爬虫可以通过多种方式进行分布式爬取,以提高爬取效率和速度。以下是一些常见的分布式爬取方法:
1. 使用Scrapy-Redis
Scrapy-Redis是一个将Scrapy与Redis集成的扩展,可以方便地进行分布式爬取。
安装Scrapy-Redis
pip install scrapy-redis
配置Scrapy项目
在settings.py
文件中添加以下配置:
# 启用Scrapy-Redis调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 启用Scrapy-Redis去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 启用Scrapy-Redis优先级队列 SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE = "scrapy_redis.priorityqueue.PriorityQueue" # Redis连接信息 REDIS_HOST = 'localhost' REDIS_PORT = 6379 REDIS_DB = 0
启动爬虫
使用Redis作为调度器启动爬虫:
scrapy crawl myspider -s JOBDIR=redis://localhost:6379/myspider
2. 使用Scrapy-Cluster
Scrapy-Cluster是一个用于分布式爬取的框架,支持多节点协作。
安装Scrapy-Cluster
pip install scrapy-cluster
配置Scrapy项目
在settings.py
文件中添加以下配置:
# 启用Scrapy-Cluster调度器 SCHEDULER = "scrapy_cluster.scheduler.Scheduler" # 启用Scrapy-Cluster去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_cluster.dupefilter.RFPDupeFilter" # 启用Scrapy-Cluster优先级队列 SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE = "scrapy_cluster.priorityqueue.PriorityQueue" # 配置Scrapy-Cluster节点信息 CLUSTER_NODES = { 'node1': {'host': '127.0.0.1', 'port': 5000}, 'node2': {'host': '127.0.0.1', 'port': 5001}, }
启动爬虫
使用Scrapy-Cluster启动爬虫:
scrapy crawl myspider -s JOBDIR=redis://localhost:6379/myspider
3. 使用Scrapy-Splash
Scrapy-Splash是一个用于处理JavaScript渲染页面的扩展,可以与Scrapy结合使用进行分布式爬取。
安装Scrapy-Splash
pip install scrapy-splash
配置Scrapy项目
在settings.py
文件中添加以下配置:
# 启用Scrapy-Splash DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723, 'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, } SPIDER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100, } DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter' HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage' SPLASH_URL = 'http://localhost:8050' DOWNLOADER_URL = f'{SPLASH_URL}/render.json'
启动Scrapy-Splash服务器
docker pull scrapinghub/splash docker run -p 8050:8050 -p 5023:5023 scrapinghub/splash
启动爬虫
使用Scrapy-Splash启动爬虫:
scrapy crawl myspider -s SPLASH_URL=http://localhost:8050
4. 使用Celery进行任务分发
Celery是一个分布式任务队列,可以与Scrapy结合使用进行分布式爬取。
安装Celery
pip install celery
配置Celery
在项目根目录下创建celery.py
文件:
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings') app = Celery('myproject') app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') app.autodiscover_tasks()
在settings.py
文件中添加以下配置:
# 启用Celery BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
创建Celery任务
在myproject/tasks.py
文件中创建任务:
from celery import shared_task from scrapy.crawler import CrawlerProcess from scrapy.utils.project import get_project_settings @shared_task def crawl_spider(spider_name): process = CrawlerProcess(get_project_settings()) process.crawl(spider_name) process.start()
启动Celery worker
celery -A myproject worker --loglevel=info
启动爬虫任务
celery -A myproject crawl_spider -s spider_name=myspider
以上是几种常见的分布式爬取方法,可以根据具体需求选择合适的方法进行实现。