Redis爬虫登上爬虫队列（redis爬虫队列）

Redis爬虫：登上爬虫队列

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随着互联网的飞速发展，爬虫的作用也越来越重要。它们不仅可以将互联网上的数据量准确的搜集下来，还可以帮助我们分析、处理和储存它们。这样，我们就可以使用这些数据来进行数据挖掘、商业分析以及其他方面的工作。本文将带领大家了解如何使用Redis（一个流行的KEY-Value数据库）来实现一个分布式爬虫。

1. 概述

我们首先需要了解什么是分布式爬虫。所谓分布式爬虫，是指利用多个节点同时进行爬取和处理工作的一种爬虫。在这种模式下，我们可以将爬虫任务分配给多台机器同时运行，以达到更快速、稳定、可靠的爬取目标。

现在我们来思考一下，要实现一个分布式爬虫，需要哪些要素呢？

2. 需求

我们需要设计一个队列来存储我们的任务以及任务状态。为了实现这个队列，我们可以使用Redis提供的list数据结构。我们将待爬取的url放入Redis队列中，爬虫程序从队列中取出待爬取的URL，并将爬取结果储存在另一个list队列中，最后将任务状态写入Redis的hash数据结构。

接下来，我们需要实现一个分布式框架，将任务分配给不同的爬虫节点。我们可以将待爬取的URL根据某些规则分配给不同的节点。比如，我们可以使用URL的hash值作为分配规则，让相同hash值的URL被分配到同一个节点上。

我们需要想办法解决分布式爬虫遇到的常见问题，比如限速、反爬机制、断点续传等。

3. 实现

接下来，我们将是实现一个示例分布式爬虫。我们将用户输入的seed URL放入Redis队列中，并用多个采集节点去处理。

环境：

– Redis 服务器

– Python 2.7

– Redis Python客户端：redis-py

实现步骤：

步骤 1：导入模块

import hashlib
import redis
import time
from urlparse import urlparse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib2
import threading

步骤 2：配置Redis

# Redis连接
redis_con = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# Redis队列的key名称
queue_key = 'queue'
visited_key = 'visited'
error_key = 'errors'
timeout = 30

步骤 3：定义爬虫函数

def fetch_url(url, timeout):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=timeout)
        r.rse_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.content.decode('utf-8')
    except:
        return None

步骤 4：定义调度器程序

class CrawlerScheduler:
    def __init__(self, thread_num):
        self.threads_num = thread_num
        self.threads = []
        self.fl_urls = set()
        self.crawled_urls = set()

    # 释放资源
    def __del__(self):
        self.clear_queue()

    # 清空当前队列
    def clear_queue(self):
        # 清空Redis队列
        redis_con.delete(queue_key)
        redis_con.delete(visited_key)
        redis_con.delete(error_key)
    # 将URL添加到Redis队列中
    def add_to_queue(self, url):
        if url is None:
            return
        parsed = urlparse(url)
        # 如果URL已经在crawled_urls中出现过，则不添加到队列中
        if parsed.netloc in SEED_HOSTS and url not in self.crawled_urls:
            redis_con.rpush(queue_key, url)
    # 从Redis队列中取出URL
    def get_from_queue(self):
        if redis_con.llen(queue_key) == 0:
            return None
        url = redis_con.lpop(queue_key).decode('utf-8')
        return url
    # 记录成功爬取的URL
    def mark_visited(self, url, error=None):
        parsed = urlparse(url)
        if parsed.netloc in SEED_HOSTS:
            if error is None:
                redis_con.sadd(visited_key, url)
                self.crawled_urls.add(url)
            else:
                redis_con.hset(error_key, url, error)

    # 检查错误队列
    def check_for_errors(self):
        errors = redis_con.hgetall(error_key)
        for url, error in errors.iteritems():
            if url not in self.fl_urls:
                self.fl_urls.add(url)
                self.add_to_queue(url)

    # 启动爬虫
    def start(self):
        # 创建线程
        for _ in range(self.threads_num):
            self.threads.append(CrawlerWorker(self))

        # 开始爬取
        for t in self.threads:
            t.start()

        # 启动错误检查器
        check_thread = threading.Thread(target=self.check_for_errors)
        check_thread.setDaemon(True)
        check_thread.start()
        # 等待所有爬虫线程运行结束
        for t in self.threads:
            t.join()

        # 记录已完成的任务数量
        count = redis_con.scard(visited_key)
        print '总共采集了', count, '个页面。'

步骤 5：定义爬虫线程

class CrawlerWorker(threading.Thread):
    def __init__(self, scheduler):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.scheduler = scheduler

    def run(self):
        while True:
            url = self.scheduler.get_from_queue()

            if url is None:
                continue
            content = fetch_url(url, timeout)

            if content is None or len(content) == 0:
                self.scheduler.mark_visited(url, '网页无内容')
                continue

            soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
            links = soup('a')
            self.scheduler.mark_visited(url)
            for link in links:
                href = link.get('href')
                if href is not None:
                    # 如果链接是个相对地址，则转换成绝对地址
                    if not href.startswith('http'):
                        href = urljoin(url, href)
                    self.scheduler.add_to_queue(href)

步骤 6：运行爬虫

if __name__ == '__mn__':
    THREAD_NUM = 20
    SEED_URL = 'http://www.example.com/'
    SEED_HOSTS = {'www.example.com'}
    scheduler = CrawlerScheduler(THREAD_NUM)
    # 将seed URL添加到Redis队列中
    scheduler.add_to_queue(SEED_URL)
    # 启动调度器
    scheduler.start()

现在，我们终于完成了一个分布式爬虫的搭建。

4. 总结

在这篇文章中，我们学习了如何使用Redis来实现一个分布式爬虫。我们从实现队列、调度器、爬虫程序和线程组成的分布式爬虫框架，带领大家了解了分布式爬虫必备的要素。分布式爬虫可以大大提高爬取效率，支持多种分布式爬虫的运行模式，除以上实现方式外，通过使用Hadoop，也可以实现MapReduce模型的分布式爬虫。

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网站题目：Redis爬虫登上爬虫队列（redis爬虫队列）
标题来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news13/153113.html

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