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一分钟搞定 Scrapy 分布式爬虫(0)

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  • 快速上手
  • 关于Scrapy-Distributed

使用Scrapy开发一个分布式爬虫?你知道最快的方法是什么吗?一分钟真的能 开发好或者修改出 一个分布式爬虫吗?

话不多说,先让我们看看怎么实践,再详细聊聊细节~

快速上手

Step 0:

首先安装 Scrapy-Distributed :

pip install scrapy-distributed

(非必须)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):

bash
# 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:

bash
scrapy startproject simple_example

然后修改 spiders 文件夹下的爬虫程序文件:

python
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: QueueConfig = QueueConfig(
name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255}
)
redis_bloom_conf: RedisBloomConfig = 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SCHEDULERDUPEFILTER_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。

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_PARAMS = {
"redis_cls": "redisbloom.client.Client"
}
BLOOM_DUPEFILTER_ERROR_RATE = 0.001
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:

python
class MySpider(SitemapSpider):
......
queue_conf: QueueConfig = QueueConfig(
name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255}
)
redis_bloom_conf: RedisBloomConfig = RedisBloomConfig(key="example:dupefilter")
......

Step 3:

scrapy crawl <your_spider>

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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:

  1. 采用了 RedisBloom 的布隆过滤器,内存占用更少。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

目前框架还有很多功能正在添加,感兴趣的小伙伴可以持续关注项目仓库的动向,有什么想法也可以一起讨论。

Scrapy-Distributed 的 github 仓库地址:Insutanto/scrapy-distributed

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