爬虫入门指南(5): 分布式爬虫与并发控制 【提高爬取效率与请求合理性控制的实现方法】

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前言

在进行爬虫任务时,我们常常会面临两个重要问题:如何提高爬取效率以及如何合理控制请求的并发量,以避免对目标网站造成过大的压力。针对这些问题,本文将介绍分布式爬虫与并发控制的相关知识点,并演示使用Scrapy框架实现分布式爬虫,并对并发控制进行限制请求频率。

多线程与多进程

爬虫入门指南(5): 分布式爬虫与并发控制 【提高爬取效率与请求合理性控制的实现方法】,python案例分析归纳,爬虫,分布式,python

当涉及到并发处理时,多线程和多进程是两种常用的技术。它们可以同时执行多个任务,提高程序的效率和性能。下面我将详细讲解多线程和多进程的概念、特点以及使用方法。

多线程

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多线程是指在一个进程内创建多个线程来执行任务。线程是程序执行中的最小单元,多个线程共享同一个进程的资源。多线程有以下几个特点:

  1. 资源共享:多个线程可以共享同一个进程的地址空间、文件描述符等资源,因此可以方便地进行数据交换和通信。
  2. 轻量级:相对于多进程而言,多线程的创建和切换成本更低,占用的系统资源更少。
  3. 异步编程:多线程可以实现异步操作,使得程序可以同时执行多个任务,提高程序的响应速度。

在Python中,可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下:

  1. 导入threading模块:import threading
  2. 定义线程函数:编写需要在每个线程中执行的任务。
  3. 创建线程对象:使用threading.Thread(target=函数名)创建线程对象,并设置线程的目标函数。
  4. 启动线程:使用start()方法启动线程,开始执行线程中的任务。
  5. 等待线程结束:使用join()方法等待线程执行完毕。

示例代码:

 import threading

def task():
    # 线程执行的任务
    print("Thread ID: {} - Hello, World!".format(threading.get_ident()))

# 创建4个线程并启动
for _ in range(4):
    thread = threading.Thread(target=task)  # 创建线程对象,设置目标函数为task
    thread.start()  # 启动线程
    thread.join()  # 等待线程结束

代码使用threading模块创建了4个线程,并在每个线程中执行task()函数。每个线程将打印出当前线程的ID,然后输出"Hello, World!"。通过循环创建和启动线程,并使用join()方法等待线程结束,确保每个线程都执行完毕。

多进程

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多进程是指在操作系统中同时运行多个进程,每个进程独立执行任务。不同进程之间有自己独立的内存空间和资源环境,彼此之间不会相互影响。多进程有以下几个特点:

  1. 数据隔离:每个进程拥有独立的地址空间和资源环境,数据之间相互隔离,保证了程序的安全性。
  2. 并发处理:多个进程可以同时执行不同的任务,提高程序的并发处理能力。
  3. 稳定性:由于进程之间相互独立,一个进程崩溃不会影响其他进程,提高了程序的稳定性。

在Python中,可以使用标准库中的multiprocessing模块实现多进程编程。具体步骤如下:

  1. 导入multiprocessing模块:import multiprocessing
  2. 定义进程函数:编写需要在每个进程中执行的任务。
  3. 创建进程对象:使用multiprocessing.Process(target=函数名)创建进程对象,并设置进程的目标函数。
  4. 启动进程:使用start()方法启动进程,开始执行进程中的任务。
  5. 等待进程结束:使用join()方法等待进程执行完毕。

示例代码:

  import multiprocessing

def task():
    # 进程执行的任务
    print("Process ID: {} - Hello, World!".format(multiprocessing.current_process().pid))

# 创建4个进程并启动
processes = []
for _ in range(4):
    process = multiprocessing.Process(target=task)  # 创建进程对象,设置目标函数为task
    process.start()  # 启动进程
    processes.append(process)

# 等待所有进程结束
for process in processes:
    process.join()

代码使用multiprocessing模块创建了4个进程,并在每个进程中执行task()函数。每个进程将打印出当前进程的ID,然后输出"Hello, World!"。通过循环创建和启动进程,并使用join()方法等待所有进程结束,确保每个进程都执行完毕。

注意,在多进程示例中,我们使用了一个列表来保存所有的进程对象,然后在最后使用循环和join()方法等待所有进程结束。

多线程和多进程的选择

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在实际开发中,选择多线程还是多进程需要根据具体的需求和情况进行权衡。一般来说:

  • 如果任务涉及到I/O密集型操作(如网络请求、文件读写等),多线程通常是一个不错的选择,因为线程之间可以很好地共享资源和交互。
  • 如果任务涉及到CPU密集型操作(如复杂的计算、图像处理等),多进程可能更适合,因为每个进程有独立的计算资源,可以充分利用多核处理器。

此外,需要注意的是,多线程和多进程的并发操作涉及到共享资源的访问,可能引发一些并发控制和同步机制的问题,例如线程安全性、锁、信号量等,开发者需要注意处理这些问题,保证程序的正确执行。

使用Scrapy框架实现分布式爬虫

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Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,提供了分布式爬虫的支持。通过使用Scrapy的分布式架构,我们可以将爬取任务分发到多个节点上,以提高爬取效率。

  • 当使用Scrapy框架实现分布式爬虫时,可以利用Scrapy-Redis扩展来实现任务队列的管理和分布式爬取。Scrapy-Redis扩展通过使用Redis作为任务队列实现多个爬虫节点之间的任务调度和数据共享。下

首先安装好Scrapy和Scrapy-Redis扩展。

命令如下:

pip install scrapy scrapy-redis

接下来,创建一个Scrapy项目,并在该项目中进行相应的配置。

1. 创建Scrapy项目

scrapy startproject myproject

这会生成一个名为myproject的Scrapy项目。

2. 配置Scrapy-Redis

进入项目目录,打开settings.py文件,添加以下内容:

# 开启Scrapy-Redis扩展
import scrapy_redis

# 将默认的Scheduler替换为Scrapy-Redis提供的Scheduler
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 使用Redis的去重器
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 设置Redis为队列的存储方式
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
# 允许暂停后,恢复之前的爬取进度
SCHEDULER_PERSIST = True
# 在Redis中保留请求队列和去重集合的时间,单位为秒
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10

# 设置Redis连接参数
REDIS_HOST = 'localhost'  # Redis服务器地址
REDIS_PORT = 6379  # Redis端口号

# 启用RedisPipeline将数据存储到Redis中
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

以上配置启用了Scrapy-Redis扩展并设置了Redis的连接参数,指定了使用Redis作为队列的存储方式,并使用RedisPipeline将数据存储到Redis中。

3. 创建爬虫

进入项目目录,在命令行中运行以下命令创建一个Spider:

cd myproject
scrapy genspider example example.com

这将在spiders目录下生成一个名为example.py的Spider文件。

打开example.py文件,将其内容修改为以下代码:

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class ExampleSpider(RedisSpider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']

    def parse(self, response):
        self.logger.info('Crawled (%d) %s' % (response.status, response.url))

        # 在这里编写你的解析逻辑
        # ...

        yield {
            'url': response.url,
            # ...
        }

这个Spider继承自RedisSpider,使得它能够与Scrapy-Redis扩展配合工作。在parse函数中,你可以编写你的解析逻辑,解析页面中的数据。

4. 启动爬虫节点

在命令行中运行以下命令启动爬虫节点:

scrapy crawl example

此时,爬虫节点会连接到Redis队列,并开始从队列中获取任务并执行。

5. 添加任务到队列

最后,可以通过将任务添加到Redis队列来分发给爬虫节点。可以使用以下代码将任务添加到队列中:

import redis
import json

# 连接到Redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

# 添加任务到队列
task = {
    'url': 'http://www.example.com',
    # ...
}
redis_client.lpush('example:start_urls', json.dumps(task))

代码通过Redis的连接客户端redis.Redis连接到Redis服务器,并将任务封装为JSON格式的字符串,然后使用lpush()方法将任务添加到名为example:start_urls的队列中。

通过以上步骤,你就可以实现使用Scrapy框架和Scrapy-Redis扩展来实现分布式爬虫。每个爬虫节点都可以从Redis队列中获取任务,并将结果存储到Redis中,实现数据的共享和分布式爬取。

并发控制与限制请求频率

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当进行爬虫开发时,为了避免对目标网站造成过大的压力或触发反爬措施,我们通常需要对并发请求数量进行控制,并限制请求频率。

并发控制

并发控制是指控制同时发送给目标网站的请求数量,以避免对其服务器造成过大的负载。Scrapy提供了几种方式来实现并发控制:

  1. settings.py中设置CONCURRENT_REQUESTS参数来控制同时发送的请求数量。例如,可以将其设置为CONCURRENT_REQUESTS = 16

    CONCURRENT_REQUESTS = 16
    
  2. 可以使用CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN参数来限制每个域名同时发送的请求数量。例如,可以将其设置为CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

    CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8
    
  3. 还可以使用CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP参数来限制每个IP地址同时发送的请求数量。例如,可以将其设置为CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 4

    CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 4
    

注意:在设置并发控制参数时,要根据目标网站的承受能力和自身的网络带宽来合理调整,避免给目标网站和自己带来不必要的困扰。

限制请求频率

限制请求频率是指控制发送请求的时间间隔,以避免短时间内发送过多的请求。Scrapy提供了几种方式来实现请求频率限制:

  1. 可以在Spider中使用download_delay属性来设置每个请求之间的时间间隔(单位为秒)。

    class MySpider(scrapy.Spider):
        name = 'example'
        allowed_domains = ['example.com']
        start_urls = ['http://www.example.com']
    
        download_delay = 3  # 设置下载延迟为3秒
    
        def parse(self, response):
            # 解析页面数据
            pass
    
  2. 还可以在Spider中重写start_requests()方法,在方法中使用time.sleep()方法来控制请求的时间间隔。

    import time
    
    class MySpider(scrapy.Spider):
        name = 'example'
        allowed_domains = ['example.com']
    
        start_urls = ['http://www.example.com']
    
        def start_requests(self):
            for url in self.start_urls:
                time.sleep(3)  # 每个请求之间等待3秒
                yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    
        def parse(self, response):
            # 解析页面数据
            pass
    
  3. 可以使用AUTOTHROTTLE_ENABLED参数启用自动限速扩展。

    AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
    

以上是实现并发控制和请求频率限制的几种方式

未完待续…

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