python爬虫 | 一文搞懂分布式进程爬虫

1.预备知识

今天咱们来扯一扯分布式进程爬虫,对爬虫有所了解的都知道分布式爬虫这个东东,今天我们来搞懂一下分布式这个概念,从字面上看就是分开来布置,确实如此它是可以分开来运作的。

分布式进程就是将进程分布到多台机器上去,充分利用每一台机器来完成我们的爬虫任务。分布式进程需要用到multiprocessing模板,multiprocessing模板不但支持多进程,它的managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。

我们可以写一个服务进程作为调度者,然后将我们的爬虫任务分布给其他的多个进程当中去,我们依靠网络通信来管理这些进程。

2.模拟一个分布式进程爬虫

我们来模拟进行一个分布式进程的爬虫吧,就比如我们需要抓取某个图片网站的所有图片,如果用我们的分布式进程的思想,我们会创建一个进程负责抓取图片的链接地址,然后将这些链接地址存放到Queue中,另外的进程负责从Queue中读取链接进行图片的下载或者进行其他操作(存在本地).

其实我们的Queue是暴露在网络中的,通过分布式就是将其进行了封装,其实也就是所谓的本地队列的网络化。

接下来,我们来分析一下如何去创建一个分布式的服务进程,总体可以分为六步:

  1. 首先我们需要建立一个队列queue,这个主要用作进程之间的通信。总体来说就是两种进程,一种是服务进程,一种是任务进程。服务进程创建任务队列task_queue,用作传递任务给任务进程的通道。服务进程又创建result_queue,作为任务进程完成任务后回复服务进程的通道。在分布式进程的环境下,我们需要通过Queuemanager 获得的Queue接口来添加任务。
  2. 把我们在第一步中队列在网络上进行注册,暴露给其他的进程或者主机,注册后获得网络队列,相当于本地队列的映像。
  3. 建立Queuemanager的对象,并且实例化,绑定端口和口令
  4. 启动第三步中建立的实例,即启动管理manager,监管信息通道
  5. 通过管理实例的方法获取到通过网络访问的queue对象,也就是把网络对象实体化成本地的一个队列。
  6. 创建任务到“本地”队列中,自动上传任务到网络队列中,分配给任务进程进行处理。

我们就来写一下服务进程的代码 taskManager.py:

import queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support

# 任务个数
task_num = 500

# 定义收发队列
task_queue = queue.Queue(task_num)
result_queue = queue.Queue(task_num)


def get_task():
    return task_queue


def get_result():
    return result_queue


# 创建类似的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
    pass
def run():
    # Windows下绑定调用接口不能使用lambda,所以只能先定义函数再绑定
    QueueManager.register('get_task_queue', callable = get_task)
    QueueManager.register('get_result_queue', callable=get_result)
    #绑定端口并设置验证口令,windows下需要填写ip地址,Linux中不填默认为本地
    manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 8001), authkey='jap'.encode('utf-8'))
    # 启动
    manager.start()

    try:
        # 通过网络获取任务队列和结果队列
        task = manager.get_task_queue()
        result = manager.get_result_queue()
        # 添加任务
        for url in ["JAP君url:"+str(i) for i in range(500)]:
            print("添加任务 %s" %url)
            task.put(url)
        print("正在获取结果...")
        for i in range(500):
            print("result is %s" %result.get(timeout=10))
    except:
        print('Manager error')
    finally:
        # 一定要关闭,否则会报管道未关闭的错
        manager.shutdown()


if __name__ == '__main__':
    # windows下多进程可能会出现问题,添加这句话可以解决
    freeze_support()
    run()

上面就是我们的服务进程,我把解析都写在了里面,大家可以仔细看一下,接下来我们来写任务进程(taskWorker),创建任务进程也比较简单,只有简单的四步:

1. 创建一个类似的QueueManager对象,使用QueueManager注册用于获取queue的方法名称,任务进程只能通过名称来在网络上获取queue,所以这里一定要注意服务端和任务端的名称要相同。

2. 链接服务器,端口和指令一定要与服务端相同

3. 从网络上获取queue,并且将其本地化。

4. 从task对列中获取任务,并且把结果写入result对列。

import time
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 第一步:使用QueueManager注册用于获取Queue的方法名称
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

# 第二步:链接到服务器
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s' %server_addr)
# 端口和验证的口令一定要保证相同
m = QueueManager(address = (server_addr, 8001), authkey='jap'.encode('utf-8'))
# 从网络连接:
m.connect()

# 第三步:获取queue的对象
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()

# 第四部:从task队列中获取任务,并把结果写入result队列
while(not task.empty()):
    url = task.get(True, timeout = 5)
    print("run task download %s" %url)
    time.sleep(1)
    # 将结果写入result队列
    result.put("%s --->success" %url)
print("exit")

详细的步骤也写在里面了,当然这个任务队列,我们是可以创建多个的,每个任务进程都会完成自己的事,而不会干扰其他的任务进程,这也就让我们的url不会重复的去爬取,从而完美的实现了多个进程来爬取我们的任务。

以上就是一个非常简单的分布式进程的爬虫小案例,大家可以通过这种方式去实战自己的一个小项目,在这里还说一下,我们是可以将我们的任务分布到多台机器上的,这样我们就实现了大规模的爬取。

3.End

挤时间终于写完了,其实分布式的爬虫对于我们的爬取是非常有用的,虽然小型爬虫不需要用到,但是爬取的数据量很大的时候,这就需要我们去采用分布式爬虫了,但是这绝对不是分布式的全部,分布式的技术还涉及到docker等技术,日后我也会跟大家聊一聊其他形式的分布式,但是整体的思想还是一个样的!

原文发布于微信公众号 - JAVAandPython君(JAVAandPythonJun)

原文发表时间:2019-06-02

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