使用Scrapy開發一個分布式爬蟲？你知道最快的列和方法是什么嗎？一分鐘真的能 開發好或者修改出 一個分布式爬蟲嗎？
話不多說，先讓我們看看怎么實踐，布隆再詳細聊聊細節。分鐘分布
快速上手
Step 0:
首先安裝 Scrapy-Distributed :
pip?install?scrapy-distributed
如果你沒有所需要的搞定過濾運行條件，你可以啟動兩個 Docker 鏡像進行測試 (RabbitMQ 和 RedisBloom):
#?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 (非必須):
如果你有一個現成的式爬爬蟲，可以跳過這個 Step，蟲隊直接到 Step 2。列和
創建一個爬蟲工程，布隆我這里以一個 sitemap 爬蟲為例:
scrapy?startproject?simple_example
然后修改 spiders 文件夾下的分鐘分布爬蟲程序文件:
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SCHEDULER,?DUPEFILTER_CLASS?并且添加?RabbitMQ和?Redis?的相關配置，你就可以馬上獲得一個分布式爬蟲，搞定過濾Scrapy-Distributed 會幫你初始化一個默認配置的式爬 RabbitMQ 隊列和一個默認配置的 RedisBloom 布隆過濾器。
#?同時集成?RabbitMQ?和?RedisBloom?的?Scheduler
#?如果僅使用?RabbitMQ?的?Scheduler，這里可以填?scrapy_distributed.schedulers.amqp.RabbitScheduler
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?的客戶端配置，復制即可
REDIS_BLOOM_PARAMS?=?{
????"redis_cls":?"redisbloom.client.Client"
}
#?布隆過濾器誤判率配置，不寫配置的情況下默認為?0.001
BLOOM_DUPEFILTER_ERROR_RATE?=?0.001
#?布隆過濾器容量配置，不寫配置的情況下默認為?100_0000
BLOOM_DUPEFILTER_CAPACITY?=?100_0000
你也可以給你的 Spider 類，增加兩個類屬性，來初始化你的 RabbitMQ 隊列或 RedisBloom 布隆過濾器:
class?MySpider(SitemapSpider):
????......
????#?通過?arguments?參數，可以配置更多參數，這里示例配置了?lazy?模式和優先級最大值
????queue_conf:?QueueConfig?=?QueueConfig(
????????name="example",?durable=True,?arguments={ "x-queue-mode":?"lazy",?"x-max-priority":?255}
????)
????#?通過?key，error_rate，capacity?分別配置布隆過濾器的redis?key，誤判率，和容量
????redis_bloom_conf:?RedisBloomConfig?=?RedisBloomConfig(key="example:dupefilter",?error_rate=0.001,?capacity=100_0000)
????......
Step 3:
scrapy?crawl?example
檢查一下你的 RabbitMQ 隊列 和 RedisBloom 過濾器，是不是已經正常運行了？
可以看到，Scrapy-Distributed 的加持下，我們只需要修改配置文件，就可以將普通爬蟲修改成支持 RabbitMQ 隊列 和 RedisBloom 布隆過濾器的分布式爬蟲。在擁有 RabbitMQ 和 RedisBloom 環境的情況下，修改配置的時間也就一分鐘。
關于Scrapy-Distributed
目前 Scrapy-Distributed 主要參考了Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 這兩個庫。
如果你有過 Scrapy 的相關經驗，可能會知道 Scrapy-Redis 這個庫，可以很快速的做分布式爬蟲，如果你嘗試過使用 RabbitMQ 作為爬蟲的任務隊列，你可能還見到過 scrapy-rabbitmq 這個項目。誠然 Scrapy-Redis 已經很方便了，scrapy-rabbitmq 也能實現 RabbitMQ 作為任務隊列，但是他們存在一些缺陷，我這里簡單提出幾個問題。
Scrapy-Redis 使用 Redis 的 set 去重，鏈接數量越大占用的內存就越大，不適合任務數量大的分布式爬蟲。
Scrapy-Redis 使用 Redis 的 list 作為隊列，很多場景會有任務積壓，會導致內存資源消耗過快，比如我們爬取網站 sitemap 時，鏈接入隊的速度遠遠大于出隊。
scrapy-rabbitmq 等 RabbitMQ 的 Scrapy 組件，在創建隊列方面，沒有提供 RabbitMQ 支持的各種參數，無法控制隊列的持久化等參數。
scrapy-rabbitmq 等 rabbitmq 框架的 Scheduler 暫未支持分布式的 dupefilter ，需要使用者自行開發或接入相關組件。
Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 等框架都是侵入式的，如果需要用這些框架開發分布式的爬蟲，需要我們修改自己的爬蟲代碼，通過繼承框架的 Spider 類，才能實現分布式功能。
于是，Scrapy-Distributed 框架就在這個時候誕生了，在非侵入式設計下，你只需要通過修改 settings.py 下的配置，框架就可以根據默認配置將你的爬蟲分布式化。
為了解決Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 存在的一些痛點，Scrapy-Distributed 做了下面幾件事:
采用了 RedisBloom 的布隆過濾器，內存占用更少。
支持了 RabbitMQ 隊列聲明的所有參數配置，可以讓 RabbitMQ 隊列支持 lazy-mode 模式，將減少內存占用。
RabbitMQ 的隊列聲明更加靈活，不同爬蟲可以使用相同隊列配置，也可以使用不同的隊列配置。
Scheduler 的設計上支持多個組件的搭配組合，可以單獨使用 RedisBloom 的DupeFilter，也可以單獨使用 RabbitMQ 的 Scheduler 模塊。
實現了 Scrapy 分布式化的非侵入式設計，只需要修改配置，就可以將普通爬蟲分布式化。
作者：許臾insutanto
來源：https://insutanto.net/posts/scrapy/
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