手把手教你写网络爬虫（6）：分布式爬虫("零基础入门：手把手教你构建分布式网络爬虫（第6课）")

一、引言

在前面几课中，我们已经学会了怎样使用Python编写单纯的网络爬虫。但是，当我们需要处理大量数据或者面对高并发的情况时，单机爬虫的性能会显得捉襟见肘。这时，我们需要构建一个分布式爬虫来减成本时间高效和性能。本节课将手把手教你怎样从零起初构建一个分布式网络爬虫。

二、分布式爬虫原理

分布式爬虫是将爬虫任务分散到多个机器上执行，以减成本时间爬取速度和高效。其核心原理包括以下几点：

• 任务分配：将整个爬取任务分割成多个小任务，分配给不同的机器执行。
• 去重：确保每个URL只被爬取一次，防止重复爬取。
• 导致存储：将爬取到的数据存储到中心数据库或分布式文件系统中。

三、构建分布式爬虫所需工具

以下是构建分布式爬虫所需的一些常用工具：

• Scrapy：一个强盛的Python爬虫框架。
• Scrapyd：一个Scrapy的部署工具，用于运行和部署Scrapy爬虫。
• Elasticsearch：一个分布式、RESTful搜索和分析引擎。
• RabbitMQ：一个开源的消息队列系统，用于任务分发。

四、分布式爬虫架构设计

下面是一个单纯的分布式爬虫架构设计：

1. 爬虫调度器：负责分配任务给各个爬虫节点。
2. 爬虫节点：执行具体的爬取任务。
3. 消息队列：用于爬虫调度器和爬虫节点之间的通信。
4. 数据库：存储爬取到的数据。

五、部署Scrapyd

首先，我们需要在所有爬虫节点上部署Scrapyd。Scrapyd是一个Scrapy的部署工具，用于运行和部署Scrapy爬虫。

pip install scrapyd

安装完成后，运行以下命令启动Scrapyd服务：

scrapyd

六、创建Scrapy爬虫项目

在爬虫节点上创建Scrapy爬虫项目，这里以一个单纯的爬虫为例：

scrapy startproject myspider
cd myspider
scrapy genspider example example.com

编辑myspider/spiders/example.py文件，添加以下代码：

import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').get()
        self.logger.info('Title: %s', title)

七、任务分发

使用RabbitMQ作为消息队列进行任务分发。首先，在爬虫调度器上安装RabbitMQ客户端库：

pip install pika

然后，编写一个任务分发脚本，将任务发送到RabbitMQ：

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue')
task = {
    'url': 'http://example.com',
    'project': 'myspider',
    'spider': 'example'
}
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=str(task))
print(" [x] Sent %r" % task)
connection.close()

八、爬虫节点接收任务

在爬虫节点上，编写一个脚本用于接收RabbitMQ中的任务，并执行爬虫：

import pika
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue')
def callback(ch, method, properties, body):
    task = eval(body)
    project = task['project']
    spider = task['spider']
    url = task['url']
    settings = get_project_settings(project)
    process = CrawlerProcess(settings)
    process.crawl(spider, start_url=url)
    process.start()
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

九、导致存储

将爬取到的数据存储到Elasticsearch中。首先，在所有爬虫节点上安装Elasticsearch客户端库：

pip install elasticsearch

然后，在爬虫的pipelines.py文件中添加以下代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
class ElasticsearchPipeline:
    def __init__(self):
        self.es = Elasticsearch()
    def process_item(self, item, spider):
        self.es.index(index='example', doc_type='item', body=item)
        return item

在爬虫项目的settings.py文件中启用该Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'myspider.pipelines.ElasticsearchPipeline': 300,
}

十、总结

通过本节课的学习，我们了解了分布式爬虫的原理和架构设计，并使用Scrapy、Scrapyd、RabbitMQ和Elasticsearch构建了一个单纯的分布式网络爬虫。在实际应用中，我们可以依需求进一步优化和扩展这个架构，减成本时间爬虫的性能和高效。

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