大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)需要收集大量數(shù)據(jù)，從中挖掘有價值的信息。 隨著大量數(shù)據(jù)的采集，普通的爬蟲方式已經(jīng)不能滿足需求，那么如何提高爬蟲的爬取效率呢？ 這需要使用分布式爬蟲。 今天，我們將與IP模擬器代理一起學(xué)習(xí)python分布式爬蟲框架以及如何提高爬蟲的爬蟲效率。  

 

動態(tài)IP模擬器 

 

Scrapy在Scrapy單機(jī)爬蟲中有一個本地爬取隊(duì)列Queue，使用deque模塊實(shí)現(xiàn)。 如果有新的Request產(chǎn)生，就會放入隊(duì)列，然后由Scheduler調(diào)度Request。 之后，Request交給Downloader進(jìn)行爬取。 簡單的調(diào)度架構(gòu)如下圖所示。  

 

動態(tài)IP模擬器 

 

如果兩個Scheduler同時從隊(duì)列中取Requests，并且每個Scheduler都有對應(yīng)的Downloader，那么帶寬足夠，正常爬取，不考慮隊(duì)列存儲 . 在壓力下爬行效率會發(fā)生什么變化？ 沒錯，爬行效率會翻倍。  

 

這樣Scheduler可以擴(kuò)展多個，Downloader也可以擴(kuò)展多個。 爬取隊(duì)列Queue一定是一個，也就是所謂的共享爬取隊(duì)列。 這樣可以保證Scheduler從隊(duì)列中調(diào)度一個Request后，其他Scheduler不會重復(fù)調(diào)度這個Request，可以同步抓取多個Scheduler。 這是分布式爬蟲的基本原型。 簡單的調(diào)度架構(gòu)如下圖所示。  

 

動態(tài)IP模擬器

 

我們需要做的是在多臺主機(jī)上同時運(yùn)行爬蟲任務(wù)進(jìn)行協(xié)同爬取，而協(xié)同爬取的前提是共享爬取隊(duì)列。 這樣每個主機(jī)就不需要單獨(dú)維護(hù)爬取隊(duì)列，而是從共享爬取隊(duì)列中訪問Request。 但是每個主機(jī)還是有自己的Scheduler和Downloader，所以調(diào)度和下載功能是分開完成的。 如果不考慮隊(duì)列訪問的性能消耗，爬取效率會成倍增加。  

 

綜上所述，如何提高爬蟲爬蟲的爬蟲效率的問題就解決了，通過實(shí)現(xiàn)python分布式爬蟲可以提高爬蟲的爬蟲效率。