python go爬虫如何协同工作

在Python中，Go爬虫可以通过多种方式协同工作。以下是一些常见的协同工作方法：

1. 使用消息队列

消息队列是一种常见的异步通信方式，可以用来解耦爬虫组件。例如，可以使用RabbitMQ、Kafka等消息队列系统来分发爬取任务。

示例：使用RabbitMQ

1. 安装RabbitMQ：

   sudo apt-get install rabbitmq-server
   

2. 安装Python库：

   pip install pika
   

3. 生产者（Producer）：

   import pika
   
   connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
   channel = connection.channel()
   
   channel.queue_declare(queue='crawl_queue')
   
   def send_task(url):
       channel.basic_publish(exchange='', routing_key='crawl_queue', body=url)
       print(f"Sent {url}")
   
   send_task('http://example.com')
   
   connection.close()
   

4. 消费者（Consumer）：

   import pika
   import requests
   
   connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
   channel = connection.channel()
   
   channel.queue_declare(queue='crawl_queue')
   
   def callback(ch, method, properties, body):
       url = body.decode('utf-8')
       print(f"Received {url}")
       response = requests.get(url)
       print(response.text)
   
   channel.basic_consume(queue='crawl_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
   
   print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
   channel.start_consuming()
   

2. 使用多线程或多进程

多线程或多进程可以用来并行处理爬取任务，提高效率。

示例：使用多线程

import threading
import requests

def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()

示例：使用多进程

import multiprocessing
import requests

def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']

processes = []
for url in urls:
    process = multiprocessing.Process(target=crawl, args=(url,))
    process.start()
    processes.append(process)

for process in processes:
    process.join()

3. 使用Web框架

可以使用Flask、Django等Web框架来构建爬虫的API接口，实现远程控制和监控。

示例：使用Flask

1. 安装Flask：

   pip install Flask
   

2. 创建Flask应用：

   from flask import Flask, request, jsonify
   import requests
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route('/crawl', methods=['POST'])
   def crawl():
       url = request.json['url']
       response = requests.get(url)
       return jsonify({'status': 'success', 'content': response.text})
   
   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   

3. 发送请求：

   import requests
   
   url = 'http://localhost:5000/crawl'
   data = https://www.yisu.com/ask/{'url': 'http://example.com'}
   response = requests.post(url, json=data)
   print(response.json())
   

4. 使用Scrapy框架

Scrapy是一个强大的爬虫框架，支持分布式爬取和任务调度。

示例：使用Scrapy

1. 安装Scrapy：

   pip install scrapy
   

2. 创建Scrapy项目：

   scrapy startproject myproject
   cd myproject
   

3. 创建Spider：

   # myproject/spiders/example_spider.py
   import scrapy
   
   class ExampleSpider(scrapy.Spider):
       name = 'example'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           self.log('Visited %s' % response.url)
           for quote in response.css('div.quote'):
               item = {
                   'author_name': quote.css('span.text::text').get(),
                   'author_url': quote.xpath('span/small/a/@href').get(),
               }
               yield item
   

4. 配置设置：

   # myproject/settings.py
   # 启用分布式调度
   SCHEDULER = "scrapy.schedulers. twisted.TwistedScheduler"
   

5. 启动爬虫：

   scrapy crawl example -o output.json
   

通过以上方法，Python Go爬虫可以实现协同工作，提高爬取效率和可靠性。