python分布爬虫如何进行任务调度与分配 - 问答

在Python中，可以使用多种库和框架来实现分布式爬虫的任务调度与分配。以下是一些常用的方法和工具：

Celery：Celery是一个功能强大的分布式任务队列，支持多种消息代理（如RabbitMQ、Redis等）。你可以将爬虫任务分解为多个子任务，并将它们分发给不同的worker节点执行。

安装Celery：

pip install celery

创建一个简单的Celery应用：

# celery_app.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def crawl_url(url):
    # 在这里编写爬虫代码
    pass

在主程序中调用Celery任务：

# main.py
from celery_app import crawl_url

url = 'http://example.com'
crawl_url.delay(url)

Scrapy-Redis：Scrapy-Redis是一个基于Scrapy和Redis的分布式爬虫框架。它提供了任务调度、分配、去重等功能。

安装Scrapy-Redis：

pip install scrapy-redis

创建一个简单的Scrapy-Redis项目：

scrapy-redis startproject my_project

在settings.py中配置Scrapy-Redis：

# my_project/settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_redis.SplashCookiesMiddleware': 723,
    'scrapy_redis.SplashMiddleware': 725,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}

SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_redis.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
}

DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

在爬虫文件中定义start_requests方法：

# my_project/spiders/my_spider.py
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    redis_key = 'my_spider:start_urls'

    def start_requests(self):
        for url in self.redis_key.split(','):
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        # 在这里编写爬虫代码
        pass

Apache Spark：Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。你可以使用PySpark将爬虫任务分发到多个节点执行。

安装PySpark：

pip install pyspark

创建一个简单的PySpark应用：

# spark_crawler.py
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import requests

def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    # 在这里编写爬虫代码
    return response.text

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName('Spark Crawler')
    sc = SparkContext(conf=conf)

    urls = ['http://example.com', 'http://example.org']
    results = sc.parallelize(urls).map(crawl).collect()

    for result in results:
        print(result)

这些方法和工具都可以帮助你实现分布式爬虫的任务调度与分配。你可以根据自己的需求和场景选择合适的方法。

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