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如何快速理解Scrapy分布式爬虫、队列和布隆过滤器

本篇内容介绍了“如何快速理解Scrapy分布式爬虫、队列和布隆过滤器”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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快速上手

Step 0:

首先安装 Scrapy-Distributed :

pip install scrapy-distributed

如果你没有所需要的运行条件，你可以启动两个 Docker 镜像进行测试 (RabbitMQ 和 redisBloom):

# pull and run a RabbitMQ container.   docker run -d --name rabbitmq -p 0.0.0.0:15672:15672 -p 0.0.0.0:5672:5672 rabbitmq:3   # pull and run a RedisBloom container.   docker run -d --name redis-redisbloom -p 0.0.0.0:6379:6379 redislabs/rebloom:latest

Step 1 (非必须):

如果你有一个现成的爬虫，可以跳过这个 Step，直接到 Step 2。

创建一个爬虫工程，我这里以一个 sitemap 爬虫为例:

scrapy startproject simple_example

然后修改 spiders 文件夹下的爬虫程序文件:

from scrapy_distributed.spiders.sitemap import SitemapSpider  from scrapy_distributed.queues.amqp import QueueConfig  from scrapy_distributed.dupefilters.redis_bloom import RedisBloomConfig  class MySpider(SitemapSpider):      name = "example"      sitemap_urls = ["http://www.people.com.cn/robots.txt"]      queue_conf: QueueConfigQueueConfig = QueueConfig(          name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255}      )      redis_bloom_conf: RedisBloomConfigRedisBloomConfig = RedisBloomConfig(key="example:dupefilter")      def parse(self, response):          self.logger.info(f"parse response, url: {response.url}")

Step 2:

只需要修改配置文件 settings.py 下的SCHEDULER, DUPEFILTER_CLASS 并且添加 RabbitMQ和 Redis 的相关配置，你就可以马上获得一个分布式爬虫，Scrapy-Distributed 会帮你初始化一个默认配置的 RabbitMQ 队列和一个默认配置的 RedisBloom 布隆过滤器。

# 同时集成 RabbitMQ 和 RedisBloom 的 Scheduler  # 如果仅使用 RabbitMQ 的 Scheduler，这里可以填 scrapy_distributed.schedulers.amqp.RabbitScheduler  SCHEDULER = "scrapy_distributed.schedulers.DistributedScheduler"  SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_distributed.queues.amqp.RabbitQueue"  RABBITMQ_CONNECTION_PARAMETERS = "amqp://guest:guest@localhost:5672/example/?heartbeat=0"  DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_distributed.dupefilters.redis_bloom.RedisBloomDupeFilter"  BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_URL = "redis://:@localhost:6379/0"  BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_HOST = "localhost"  BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_PORT = 6379  # Redis Bloom 的客户端配置，复制即可  REDIS_BLOOM_PARAMS = {      "redis_cls": "redisbloom.client.Client"  }  # 布隆过滤器误判率配置，不写配置的情况下默认为 0.001  BLOOM_DUPEFILTER_ERROR_RATE = 0.001  # 布隆过滤器容量配置，不写配置的情况下默认为 100_0000  BLOOM_DUPEFILTER_CAPACITY = 100_0000

你也可以给你的 Spider 类，增加两个类属性，来初始化你的 RabbitMQ 队列或 RedisBloom 布隆过滤器:

class MySpider(SitemapSpider):      ......      # 通过 arguments 参数，可以配置更多参数，这里示例配置了 lazy 模式和优先级最大值      queue_conf: QueueConfigQueueConfig = QueueConfig(          name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255}      )      # 通过 key，error_rate，capacity 分别配置布隆过滤器的redis key，误判率，和容量      redis_bloom_conf: RedisBloomConfigRedisBloomConfig = RedisBloomConfig(key="example:dupefilter", error_rate=0.001, capacity=100_0000)      ......

Step 3:

scrapy crawl example

检查一下你的 RabbitMQ 队列 和 RedisBloom 过滤器，是不是已经正常运行了？

可以看到，Scrapy-Distributed 的加持下，我们只需要修改配置文件，就可以将普通爬虫修改成支持 RabbitMQ 队列 和 RedisBloom 布隆过滤器的分布式爬虫。在拥有 RabbitMQ 和 RedisBloom 环境的情况下，修改配置的时间也就一分钟。

关于Scrapy-Distributed

目前 Scrapy-Distributed 主要参考了Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 这两个库。

如果你有过 Scrapy 的相关经验，可能会知道 Scrapy-Redis 这个库，可以很快速的做分布式爬虫，如果你尝试过使用 RabbitMQ 作为爬虫的任务队列，你可能还见到过 scrapy-rabbitmq 这个项目。诚然 Scrapy-Redis 已经很方便了，scrapy-rabbitmq 也能实现 RabbitMQ 作为任务队列，但是他们存在一些缺陷，我这里简单提出几个问题。

  •  Scrapy-Redis 使用 Redis 的 set 去重，链接数量越大占用的内存就越大，不适合任务数量大的分布式爬虫。

  •  Scrapy-Redis 使用 Redis 的 list 作为队列，很多场景会有任务积压，会导致内存资源消耗过快，比如我们爬取网站 sitemap 时，链接入队的速度远远大于出队。

  •  scrapy-rabbitmq 等 RabbitMQ 的 Scrapy 组件，在创建队列方面，没有提供 RabbitMQ 支持的各种参数，无法控制队列的持久化等参数。

  •  scrapy-rabbitmq 等 rabbitmq 框架的 Scheduler 暂未支持分布式的 dupefilter ，需要使用者自行开发或接入相关组件。

  •  Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 等框架都是侵入式的，如果需要用这些框架开发分布式的爬虫，需要我们修改自己的爬虫代码，通过继承框架的 Spider 类，才能实现分布式功能。

于是，Scrapy-Distributed 框架就在这个时候诞生了，在非侵入式设计下，你只需要通过修改 settings.py 下的配置，框架就可以根据默认配置将你的爬虫分布式化。

为了解决Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 存在的一些痛点，Scrapy-Distributed 做了下面几件事:

  •  采用了 RedisBloom 的布隆过滤器，内存占用更少。

  •  支持了 RabbitMQ 队列声明的所有参数配置，可以让 RabbitMQ 队列支持 lazy-mode 模式，将减少内存占用。

  •  RabbitMQ 的队列声明更加灵活，不同爬虫可以使用相同队列配置，也可以使用不同的队列配置。

  •  Scheduler 的设计上支持多个组件的搭配组合，可以单独使用 RedisBloom 的DupeFilter，也可以单独使用 RabbitMQ 的 Scheduler 模块。

  •  实现了 Scrapy 分布式化的非侵入式设计，只需要修改配置，就可以将普通爬虫分布式化。

“如何快速理解Scrapy分布式爬虫、队列和布隆过滤器”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！


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