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Redis爬蟲：登上爬蟲隊(duì)列
站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到銅山網(wǎng)站設(shè)計(jì)與銅山網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、空間域名、網(wǎng)頁(yè)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋銅山地區(qū)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，爬蟲的作用也越來越重要。它們不僅可以將互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)量準(zhǔn)確的搜集下來，還可以幫助我們分析、處理和儲(chǔ)存它們。這樣，我們就可以使用這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)分析以及其他方面的工作。本文將帶領(lǐng)大家了解如何使用Redis（一個(gè)流行的KEY-Value數(shù)據(jù)庫(kù)）來實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式爬蟲。
1. 概述
我們首先需要了解什么是分布式爬蟲。所謂分布式爬蟲，是指利用多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行爬取和處理工作的一種爬蟲。在這種模式下，我們可以將爬蟲任務(wù)分配給多臺(tái)機(jī)器同時(shí)運(yùn)行，以達(dá)到更快速、穩(wěn)定、可靠的爬取目標(biāo)。
現(xiàn)在我們來思考一下，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式爬蟲，需要哪些要素呢？
2. 需求
我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)隊(duì)列來存儲(chǔ)我們的任務(wù)以及任務(wù)狀態(tài)。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)隊(duì)列，我們可以使用Redis提供的list數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們將待爬取的url放入Redis隊(duì)列中，爬蟲程序從隊(duì)列中取出待爬取的URL，并將爬取結(jié)果儲(chǔ)存在另一個(gè)list隊(duì)列中，最后將任務(wù)狀態(tài)寫入Redis的hash數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
接下來，我們需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式框架，將任務(wù)分配給不同的爬蟲節(jié)點(diǎn)。我們可以將待爬取的URL根據(jù)某些規(guī)則分配給不同的節(jié)點(diǎn)。比如，我們可以使用URL的hash值作為分配規(guī)則，讓相同hash值的URL被分配到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上。
我們需要想辦法解決分布式爬蟲遇到的常見問題，比如限速、反爬機(jī)制、斷點(diǎn)續(xù)傳等。
3. 實(shí)現(xiàn)
接下來，我們將是實(shí)現(xiàn)一個(gè)示例分布式爬蟲。我們將用戶輸入的seed URL放入Redis隊(duì)列中，并用多個(gè)采集節(jié)點(diǎn)去處理。
環(huán)境：
– Redis 服務(wù)器
– Python 2.7
– Redis Python客戶端：redis-py
實(shí)現(xiàn)步驟：
步驟 1：導(dǎo)入模塊
import hashlib
import redis
import time
from urlparse import urlparse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib2
import threading
步驟 2：配置Redis
# Redis連接
redis_con = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# Redis隊(duì)列的key名稱
queue_key = 'queue'
visited_key = 'visited'
error_key = 'errors'
timeout = 30
步驟 3：定義爬蟲函數(shù)
def fetch_url(url, timeout):
try:
r = requests.get(url, timeout=timeout)
r.rse_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.content.decode('utf-8')
except:
return None
步驟 4：定義調(diào)度器程序
class CrawlerScheduler:
def __init__(self, thread_num):
self.threads_num = thread_num
self.threads = []
self.fl_urls = set()
self.crawled_urls = set()
# 釋放資源
def __del__(self):
self.clear_queue()
# 清空當(dāng)前隊(duì)列
def clear_queue(self):
# 清空Redis隊(duì)列
redis_con.delete(queue_key)
redis_con.delete(visited_key)
redis_con.delete(error_key)
# 將URL添加到Redis隊(duì)列中
def add_to_queue(self, url):
if url is None:
return
parsed = urlparse(url)
# 如果URL已經(jīng)在crawled_urls中出現(xiàn)過，則不添加到隊(duì)列中
if parsed.netloc in SEED_HOSTS and url not in self.crawled_urls:
redis_con.rpush(queue_key, url)
# 從Redis隊(duì)列中取出URL
def get_from_queue(self):
if redis_con.llen(queue_key) == 0:
return None
url = redis_con.lpop(queue_key).decode('utf-8')
return url
# 記錄成功爬取的URL
def mark_visited(self, url, error=None):
parsed = urlparse(url)
if parsed.netloc in SEED_HOSTS:
if error is None:
redis_con.sadd(visited_key, url)
self.crawled_urls.add(url)
else:
redis_con.hset(error_key, url, error)
# 檢查錯(cuò)誤隊(duì)列
def check_for_errors(self):
errors = redis_con.hgetall(error_key)
for url, error in errors.iteritems():
if url not in self.fl_urls:
self.fl_urls.add(url)
self.add_to_queue(url)
# 啟動(dòng)爬蟲
def start(self):
# 創(chuàng)建線程
for _ in range(self.threads_num):
self.threads.append(CrawlerWorker(self))
# 開始爬取
for t in self.threads:
t.start()
# 啟動(dòng)錯(cuò)誤檢查器
check_thread = threading.Thread(target=self.check_for_errors)
check_thread.setDaemon(True)
check_thread.start()
# 等待所有爬蟲線程運(yùn)行結(jié)束
for t in self.threads:
t.join()
# 記錄已完成的任務(wù)數(shù)量
count = redis_con.scard(visited_key)
print '總共采集了', count, '個(gè)頁(yè)面。'
步驟 5：定義爬蟲線程
class CrawlerWorker(threading.Thread):
def __init__(self, scheduler):
threading.Thread.__init__(self)
self.scheduler = scheduler
def run(self):
while True:
url = self.scheduler.get_from_queue()
if url is None:
continue
content = fetch_url(url, timeout)
if content is None or len(content) == 0:
self.scheduler.mark_visited(url, '網(wǎng)頁(yè)無內(nèi)容')
continue
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
links = soup('a')
self.scheduler.mark_visited(url)
for link in links:
href = link.get('href')
if href is not None:
# 如果鏈接是個(gè)相對(duì)地址，則轉(zhuǎn)換成絕對(duì)地址
if not href.startswith('http'):
href = urljoin(url, href)
self.scheduler.add_to_queue(href)
步驟 6：運(yùn)行爬蟲
if __name__ == '__mn__':
THREAD_NUM = 20
SEED_URL = 'http://www.example.com/'
SEED_HOSTS = {'www.example.com'}
scheduler = CrawlerScheduler(THREAD_NUM)
# 將seed URL添加到Redis隊(duì)列中
scheduler.add_to_queue(SEED_URL)
# 啟動(dòng)調(diào)度器
scheduler.start()
現(xiàn)在，我們終于完成了一個(gè)分布式爬蟲的搭建。
4. 總結(jié)
在這篇文章中，我們學(xué)習(xí)了如何使用Redis來實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式爬蟲。我們從實(shí)現(xiàn)隊(duì)列、調(diào)度器、爬蟲程序和線程組成的分布式爬蟲框架，帶領(lǐng)大家了解了分布式爬蟲必備的要素。分布式爬蟲可以大大提高爬取效率，支持多種分布式爬蟲的運(yùn)行模式，除以上實(shí)現(xiàn)方式外，通過使用Hadoop，也可以實(shí)現(xiàn)MapReduce模型的分布式爬蟲。
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標(biāo)題URL：http://www.dlmjj.cn/article/cojisij.html
