使用多进程和 Scrapy 实现高效的 Amazon 爬虫系统

本文主要是介绍使用多进程和 Scrapy 实现高效的 Amazon 爬虫系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这篇博客中，将展示如何使用多进程和 Scrapy 来构建一个高效的 Amazon 爬虫系统。通过多进程处理，提高爬虫的效率和稳定性，同时利用 Redis 进行请求调度和去重。

项目结构

1. Scrapy 爬虫：负责从 Amazon 抓取数据。
2. MongoDB：存储待爬取的链接。
3. Redis：用于请求调度和去重。
4. 多进程管理：通过 Python 的 multiprocessing 模块来管理多个爬虫进程。

代码实现

首先，我们定义了一些基本配置和导入所需的库：

import os
import traceback
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from multiprocessing import Process, Pool, active_children
import pymongoMONGODB_HOST = '127.0.0.1'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'AmazonSpiderProject'
MONGODB_NEW_LINK_COL = 'amazon_NewReleases_url'
QUERY = {'status': 0}
REDIS_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/2'

爬虫函数

spiderList 函数负责配置并启动 Scrapy 爬虫：

def spiderList(meta):os.environ['SCRAPY_SETTINGS_MODULE'] = 'scrapy_amazon_list_spider.settings'settings = get_project_settings()settings.set('ITEM_PIPELINES', {"scrapy_amazon_list_spider.pipelines.ScrapyAmazonListPipeline": 300})settings.set('SCHEDULER', "scrapy_redis.scheduler.Scheduler")settings.set('DUPEFILTER_CLASS', "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter")settings.set('SCHEDULER_QUEUE_CLASS', 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue')settings.set('SCHEDULER_PERSIST', True)settings.set('REDIS_URL', REDIS_URL)process = CrawlerProcess(settings)process.crawl("amazon_list_new", meta=meta)process.start()

运行爬虫进程

run_spider_process 函数负责启动一个新的爬虫进程，并处理异常：

def run_spider_process(chunk):print(f"进程 ID: {os.getpid()}")print(f"剩余活跃进程数: {len(active_children())}")print(f"要处理的项目数: {len(chunk)}")try:spiderList(meta=chunk)except Exception as e:print(f"发生错误: {e}")traceback.print_exc()

主函数

main 函数负责从 MongoDB 获取待爬取的链接，并将其分批提交给多进程池：

def main():client = pymongo.MongoClient(host=MONGODB_HOST, port=MONGODB_PORT)db = client[MONGODB_DB]col = db[MONGODB_NEW_LINK_COL]batch_size = 100offset = 0while True:print('起始索引值：', offset)find_datas = col.find(QUERY).skip(offset).limit(batch_size)offset += batch_sizemeta = list(find_datas)if not meta:breakwith Pool(processes=3) as pool:pool.map(run_spider_process, [meta])if __name__ == '__main__':main()

代码分析

1. 配置与初始化：

• 定义 MongoDB 和 Redis 的连接配置。
• 导入必要的模块。

2. 爬虫配置与启动：

• 在 spiderList 函数中，配置 Scrapy 爬虫的设置，包括启用 Redis 调度器和去重器。
• 使用 CrawlerProcess 启动 Scrapy 爬虫，并传递需要处理的 meta 数据。

3. 运行爬虫进程：

• 在 run_spider_process 函数中，使用 os.getpid() 打印当前进程 ID。
• 使用 active_children() 查看当前活跃的子进程数。
• 使用 try-except 块处理可能的异常，并打印错误信息。

4. 主函数逻辑：

• 连接到 MongoDB，获取待处理的数据。
• 使用 skip 和 limit 方法对数据进行分页处理。
• 使用 Pool 创建一个多进程池，并将任务提交给多进程池进行并发执行。

优化建议

1. 进程管理：

• 可以根据服务器性能调整进程池大小，以便充分利用系统资源。
• 考虑使用进程池中的 apply_async 方法来处理结果回调，进一步优化并发处理。

2. 错误处理：

• 在 run_spider_process 中记录错误日志，以便后续分析和改进。

3. 数据存储：

• 定期清理 MongoDB 和 Redis 中的旧数据，保持系统的良好性能。

结语

通过上述代码和步骤，构建了一个简单使用多进程和redis实现请求去重的 Amazon 爬虫系统。 如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论！

作者：pycode
链接：https://juejin.cn/post/7379262453727543311

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