溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章將為大家詳細講解有關python分布式多爬蟲系統怎么弄，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
在爬蟲的開發過程中，有些業務場景需要同時抓取幾百個甚至上千個網站，此時就需要一個支持多爬蟲的框架。以下將通過解釋兩張圖來說明架構的設計思想。
1、框架主要分成兩部分：下載器Downloader和解析器Analyzer。Downloader負責抓取網頁，Analyzer負責解析網頁并入庫。兩者之間依靠消息隊列MQ進行通信，兩者可以分布在不同機器，也可分布在同一臺機器。兩者的數量也是靈活可變的，例如可能有五臺機在做下載、兩臺機在做解析，這都是可以根據爬蟲系統的狀態及時調整的。
2、從上圖可以看到MQ有兩個管道：HTML/JS文件和待爬種子。Downloader從待爬種子里拿到一條種子，根據種子信息調用相應的抓取模塊進行網頁抓取，然后存入HTML/JS文件這個通道；Analyzer從HTML/JS文件里拿到一條網頁內容，根據里面的信息調用相應的解析模塊進行解析，將目標字段入庫，需要的話還會解析出新的待爬種子加入MQ。
3、可以看到Downloader是包含User-Agent池、Proxy池、Cookie池的，可以適應復雜網站的抓取。
4、模塊的調用使用工廠模式。
這張圖是上一張圖的另一種表述。
Htmls隊列和Seed是隊列可以獨立分開，甚至數量也可以多開，之間沒有聯系。完全可以靈活地根據爬蟲狀態和硬件環境作調整。另外8G的內容可以讓Redis作為Seeds隊列存放5~8千萬個種子。
分布式爬蟲非常關鍵的一點：去重。可以看到多個解析器Analyzer共用一個去重隊列，才能夠保證數據的統一不重復。去重隊列可以放在一臺機上。基于Redis實現了Bloomfilter算法，理論上8G的內存可以滿足30億條URL的去重，如果允許漏失概率再大點的話能去重更多。
關于python分布式多爬蟲系統怎么弄就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
