Scrapy是一個高效能的Python網路爬蟲框架，可以快速、靈活地編寫爬蟲程式。然而，在處理大量資料或複雜網站時，單機爬蟲可能會遇到效能和擴充問題，這時候就需要使用分散式爬蟲來提高資料抓取效率。本文就介紹Scrapy中的分散式爬蟲和提高資料抓取效率的方法。
一、什麼是分散式爬蟲？
傳統的單機爬蟲體系結構中，所有爬蟲運作在同一台機器上，面對大數據量或高壓力爬取任務時，常常會出現機器性能吃緊的情況。分散式爬蟲則是將爬蟲任務分發到多台機器上進行處理，透過分散式運算和存儲，降低了單台機器的負擔，從而提高了爬蟲的效率和穩定性。
Scrapy中的分散式爬蟲通常使用開源的分散式調度框架Distributed Scrapy（簡稱DSC）來實現。 DSC將Scrapy爬蟲程式分發到多台機器上進行平行處理，並將結果統一匯總到中心調度節點上。
二、如何實現分散式爬蟲？
1、安裝Distributed Scrapy
執行以下指令安裝DSC：
pip install scrapy_redis
pip install pymongo
#2、修改Scrapy設定檔
在Scrapy專案的settings.py檔中加入以下設定：
使用redis 調度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
#SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
使用redis 去重策略
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
不清空redis 記錄，可以暫停/恢復爬取
SCHEDULER_PERSIST=True
設定redis的連線參數
REDIS_HOST='localhost'
REDIS_PORT=6379
3、寫爬蟲程式碼
#在Scrapy的爬蟲程式中，需要修改起始請求的方式，使用scrapy-redis的起始方式：
encoding:utf-8
import scrapy,re,json
from ..items import DouyuItem
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
#class DouyuSpider(RedisSpider):
# 爬虫名字
name = 'douyu'
# redis-key，从redis中pop数据进行爬取
redis_key = 'douyu:start_urls'
def parse(self, response):
# scrapy爬虫代码
登入後複製
4、啟動redis服務
#在終端執行下列指令啟動redis服務：
redis-server
5、啟動Distributed Scrapy
在終端機輸入下列指令啟動DSC的節點：
##scrapy crawl douyu -s JOBDIR= job1
其中，job1可以是自訂名稱，用於DSC記錄爬蟲狀態。
三、優化Scrapy爬蟲
Scrapy提供了許多優化爬蟲效率的方法，如果配合分散式爬蟲，可以進一步提高資料抓取效率。
1、使用CrawlerRunner
CrawlerRunner是需要利用一個 Twisted 的類別來擴充應用程式。與簡單的運行一個Python檔案相比，它允許您在同一進程中同時運行多個爬蟲，而無需使用多個進程或多個機器。這可以使任務管理變得更加輕鬆。
使用CrawlerRunner的方式如下：
from twisted.internet import reactor,defer
from scrapy.crawler import CrawlerRunner
from scrapy.utils.project import get_project_ettings# my_spider.spiders.my_spider import MySpider
runner = CrawlerRunner(get_project_settings())
##@defer.inlineCallbacks
def crawl():
yield runner.crawl(MySpider)
reactor.stop()
登入後複製
##crawl()##crawl()
reactor.run()
2、降低下載中間件的優先權
如果需要在下載中間件中處理大量或複雜的數據，可以使用CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN降低下載中間件的優先：
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 2
DOWNLOAD_DELAY = 0.5
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'myproject.middles.MyCustomDownloaderMiddleware':
#myproject.middles.MyCustomDownloaderMiddleware':
#33,##3,
3,##3, CONCURRENT_REQUESTS和DOWNLOAD_DELAY參數
CONCURRENT_REQUESTS表示每個網域同時處理要求的最大數量，可以根據機器配置和任務要求合理調整。
DOWNLOAD_DELAY表示每個請求間的延遲時間，可以透過增加延遲或非同步請求來提高爬蟲效率。
四、總結
Scrapy的分散式爬蟲可以幫助我們快速處理大量數據，提高爬蟲效率。同時，透過給予下載中間件降低優先順序、調整協程數量、增加請求延遲等方式，還可以進一步提高爬蟲效率。分散式爬蟲是Scrapy的重要功能之一，學會了它，可以讓我們輕鬆應付各種爬蟲任務。
以上是Scrapy中的分散式爬蟲和提高資料抓取效率的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
