python爬虫怎么分布式获取数据

Python 爬虫在获取数据时，往往需要爬取大量的网页，而单机爬虫存在效率低下、无法扩展等问题。分布式技术可以很好地解决这些问题，提高数据的爬取效率，同时还可以增加爬虫的稳定性和可扩展性。本文将介绍 Python 爬虫如何实现分布式获取数据。

一、分布式概述

在传统的爬虫中，爬虫程序在一台机器上运行，爬取到的数据存储在这台机器上。这样的爬虫容易出现单点故障，当需要爬取大量数据时，效率低下，无法满足需求。而分布式爬虫则将爬虫程序和数据存储分散到多台机器上，每台机器可以独立地运行爬虫程序和存储数据，这样就能够提高效率、保证可用性、增加扩展性。分布式爬虫需要解决的主要问题是任务分配、数据同步和数据去重等。

二、分布式架构设计

分布式架构需要涉及到以下几个部分：

1.任务分配

任务分配主要是将要爬取的 URL 分配给各个爬虫节点，让它们去爬取数据。一般可以采用以下两种方式来实现任务分配。

（1）Master/Slave 模式

Master 负责调度和任务分配，Slave 负责处理 URL，抓取数据，处理数据等工作。Master 通过消息队列或共享内存等方式将需要处理的 URL 分配给各个 Slave，Slave 从队列或共享内存中读取 URL，进行处理。

Master/Slave 模式优点是简单，易于实现，缺点是 Master 单点故障会导致整个系统不可用，同时 Master 也可能成为瓶颈，限制了系统的扩展性。

（2）P2P 网络模式

P2P 网络模式中各个爬虫节点之间是对等的，它们并不有特定的角色，可以随时加入或离开集群。当一个节点需要处理 URL 时，它可以通过广播或点对点的方式发送消息给其它节点，其它节点响应这个消息，对这个 URL 进行处理。

由于 P2P 网络模式中各个节点是对等的，不存在单点故障和瓶颈问题，可以满足大规模分布式爬虫的需求。

2.数据存储

数据存储可以采用关系数据库或 NoSQL 数据库，也可以使用分布式文件系统，如 HDFS 等。

3.数据同步

数据同步是指将各个节点抓取到的数据同步到中心节点中，或者将中心节点中的数据同步到各个节点中。数据同步采用常用的有两种方式，一种是基于消息队列或缓存数据库等中间件实现，另一种是基于分布式文件系统实现。

当然了，数据去重也是必不可少的。可以采用 BloomFilter 或 Set、Map 来去重。如果使用消息队列作为任务分配方式，也可以在消息队列中实现去重。

三、Python 分布式爬虫实现

我们可以采用 Scrapy 框架来实现 Python 的分布式爬虫：

1.任务分配

可以采用 Redis 实现任务分配。Master 将需要处理的 URL 存放在一个 Redis 队列中，各个 slave 从队列中取 URL 进行处理。可以使用 Redis 的 list 数据结构，用 lpush 命令向队列中添加任务，用 brpop 命令从队列中读取任务。

具体代码实现如下：

# master.py
import redis
import json
import hashlib

class TaskQueue(object):
    def __init__(self, redis_host, redis_port):
        self.redis_conn = redis.Redis(redis_host, redis_post)

    def push(self, url):
        if self._is_new_url(url):
            data = {'url': url, 'status': 0}  # status: 0 是未爬取， 1 是已爬取。
            self.redis_conn.lpush('new_urls', json.dumps(data))

    def pop(self):
        data = self.redis_conn.brpop('new_urls', timeout=10)
        return json.loads(data[1])

    def _is_new_url(self, url):
        md5 = hashlib.md5(url.encode('utf-8')).hexdigest()
        return self.redis_conn.sadd('new_urls_md5', md5)

2.数据存储

可以使用 Elasticsearch 搭建分布式搜索引擎，也可以采用分布式文件系统，如 HDFS 等储存数据。

3.数据同步

可以采用 Kafka 等消息队列，通过发送 Topic 来同步数据。Kafka 还可以实现消息的去重和重试。

四、总结

Python 爬虫的分布式技术可以很好地解决爬虫效率低下、无法扩展等问题，提高数据的爬取效率，增加爬虫的稳定性和可扩展性。本文通过 Scrapy 框架实现 Python 的分布式爬虫，介绍了任务分配、数据存储和数据同步等方面的问题。