（完结17章）Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战

以下是一个简单的示例，使用Python、Scrapy（一个流行的爬虫框架）、Redis（作为消息队列和去重存储）和Celery（用于任务调度）来实现分布式爬虫。

（新版）Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战_优课it

1. 设置Redis

Redis用于存储待抓取的URL集合（Set）和任务队列（List）。

bash复制代码
	# 安装Redis

	sudo apt-get install redis-server

2. 安装依赖库

bash复制代码
	pip install scrapy redis celery

3. 配置Celery和Redis

创建一个Celery配置文件celeryconfig.py：

python复制代码
	broker_url = 'redis://localhost:6379/0'

	result_backend = 'redis://localhost:6379/0'

4. 定义Scrapy爬虫

创建一个Scrapy项目并定义爬虫。在Scrapy项目中，你需要修改一些设置以使用Redis作为调度器和去重过滤器。

bash复制代码
	scrapy startproject distributed_spider

	cd distributed_spider

修改settings.py：

python复制代码
	# settings.py

	 

	# 使用Redis去重

	DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

	 

	# 使用Redis调度器

	SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

	 

	# 设置Redis连接

	REDIS_HOST = 'localhost'

	REDIS_PORT = 6379

	 

	# 开始URL从Redis队列中获取

	START_URLS = []

	 

	# 从Redis的spider:start_urls队列中获取初始URL

	REDIS_START_URLS_AS_SET = True

	REDIS_START_URLS_KEY = 'myspider:start_urls'

创建一个爬虫文件，比如example_spider.py：

python复制代码
	# example_spider.py

	import scrapy

	 

	class ExampleSpider(scrapy.Spider):

	    name = 'example'

	    allowed_domains = ['example.com']

	    

	    def parse(self, response):

	        # 你的解析逻辑

	        yield {

	            'url': response.url,

	            'title': response.xpath('//title/text()').get()

	        }

	        

	        # 继续抓取页面中的其他URL

	        for href in response.css('a::attr(href)').getall():

	            yield response.follow(href, self.parse)

5. 使用Celery启动Worker Nodes

创建一个Celery任务来启动Scrapy爬虫：

python复制代码
	# tasks.py

	from celery import Celery

	from scrapy.crawler import CrawlerProcess

	from scrapy.utils.project import get_project_settings

	from distributed_spider.spiders.example_spider import ExampleSpider

	 

	app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

	 

	@app.task

	def crawl():

	    settings = get_project_settings()

	    process = CrawlerProcess(settings)

	    process.crawl(ExampleSpider)

	    process.start()

6. 启动Master Node和Worker Nodes

启动Redis服务器：

bash复制代码
	redis-server

启动Celery Worker：

bash复制代码
	celery -A tasks worker --loglevel=info

在Master Node上，你可以使用Redis CLI或其他工具将URL添加到myspider:start_urls队列中：

bash复制代码
	redis-cli

	LPUSH myspider:start_urls "http://example.com"

然后，你可以通过调用Celery任务来启动爬虫：

python复制代码
	# 在Python交互式环境中或另一个脚本中

	from tasks import crawl

	crawl.delay()

结论

这只是一个基本的示例，实际的分布式爬虫系统可能会更加复杂，需要考虑更多的因素，如故障恢复、负载均衡、动态扩展等。根据具体需求，你可能还需要集成更多的工具和库来完善你的系统。