Redis-Methoden und Anwendungsbeispiele zur Implementierung verteilter Crawler

Mit der Popularisierung des Internets und dem zunehmenden Datenumfang wird der Einsatz der Crawler-Technologie immer weiter verbreitet. Da die Datenmenge jedoch immer größer wird, sind Einzelmaschinen-Crawler nicht mehr in der Lage, den tatsächlichen Bedarf zu decken. Die verteilte Crawler-Technologie hat sich im Laufe der Zeit entwickelt, wobei Redis ein sehr hervorragendes verteiltes Crawler-Tool ist. In diesem Artikel werden die Methode und Anwendungsbeispiele von Redis zur Implementierung verteilter Crawler vorgestellt.

1. Das Prinzip des verteilten Redis-Crawlers

Redis ist eine nicht relationale Datenbank, die als Datencache und Warteschlange verwendet wird (FIFO) ) in Form einer Warteschlange zur Aufgabenzuteilung.

In Redis können Sie den Listentyp verwenden, um Warteschlangen zu implementieren. Redis bietet LPUSH- und RPUSH-Befehle zum Einfügen von Daten in den Kopf und das Ende der Warteschlange. Gleichzeitig werden auch LPOP- und RPOP-Befehle bereitgestellt, um die Daten in die Warteschlange aufzunehmen und die entnommenen Daten zu löschen.

Durch Redis können Aufgaben auf mehrere Crawler-Prozesse verteilt werden, um die Effizienz und Geschwindigkeit des Crawlers zu verbessern.

2. Spezifische Implementierung des verteilten Redis-Crawlers

1. Verwenden Sie Redis, um zu crawlende URLs zu speichern

Beim Crawlen von Webseitendaten müssen Sie zunächst die zu crawlende URL-Warteschlange bestimmen. Bei Verwendung von Redis können wir die zu crawlende URL über RPUSH an das Ende der Warteschlange hinzufügen. Gleichzeitig wird der LPOP-Befehl verwendet, um die Warteschlange aus dem Kopf zu entfernen und die zu crawlende URL abzurufen.

Der spezifische Code lautet wie folgt:

import redis

# 初始化Redis数据库
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 将待抓取的URL加入到队列末尾
client.rpush('url_queue', 'http://www.example.com')

# 从队列头部弹出URL
url = client.lpop('url_queue')

2. Crawler-Prozess und Aufgabenzuweisung

In einem verteilten Crawler müssen Aufgaben mehreren Crawler-Prozessen zugewiesen werden. Um eine verteilte Aufgabenverteilung zu erreichen, können in Redis mehrere Warteschlangen erstellt werden, und jeder Crawler-Prozess erhält Aufgaben aus verschiedenen Warteschlangen. Bei der Aufgabenverteilung kommt der Round-Robin-Algorithmus zum Einsatz, um eine gleichmäßige Aufgabenverteilung zu erreichen.

Der spezifische Code lautet wie folgt:

import redis

# 初始化Redis数据库
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 定义爬虫进程个数
num_spiders = 3

# 将任务分配给爬虫进程
for i in range(num_spiders):
    url = client.lpop('url_queue_%d' % i)
    if url:
        # 启动爬虫进程进行任务处理
        process_url(url)

3. Speicherung von Crawler-Daten

In einem verteilten Crawler müssen Crawler-Daten in derselben Datenbank gespeichert werden, um eine Datenzusammenfassung und -analyse zu erreichen. An diesem Punkt kann der Hash-Datentyp von Redis eine wichtige Rolle spielen. Verwenden Sie das Hash-Array von Redis, um die Anzahl und den Inhalt der Crawler-Daten zu speichern und die nachfolgende Datenverarbeitung und Statistik zu erleichtern.

Der spezifische Code lautet wie folgt:

import redis

# 初始化Redis数据库
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 存储爬虫数据
def save_data(data):
    client.hset('data', data['id'], json.dumps(data))

3. Anwendungsbeispiele für den verteilten Redis-Crawler

Die verteilte Crawler-Technologie von Redis wird häufig verwendet, einschließlich Data Mining, Suchmaschinen, Finanzanalyse und anderen Bereichen. Im Folgenden wird Scrapy-Redis, ein auf Redis basierendes verteiltes Crawler-Framework, als Beispiel verwendet, um die Implementierung verteilter Crawler vorzustellen.

1. Scrapy-Redis installieren

Scrapy-Redis ist ein verteiltes Crawler-Tool, das auf der Basis des Scrapy-Frameworks entwickelt wurde und die Datenfreigabe und Aufgabenverteilung zwischen mehreren Crawler-Prozessen realisieren kann. Beim verteilten Crawlen muss Scrapy-Redis installiert sein.

pip install scrapy-redis

2. Scrapy-Redis und Redis konfigurieren

Beim Crawlen von Scrapy-Redis müssen Sie Scrapy-Redis und Redis konfigurieren. Die Einstellungen von Scrapy-Redis ähneln denen des Scrapy-Frameworks und können in der Datei „settings.py“ festgelegt werden. Scrapy-Redis muss Redis verwenden, um Aufgabenwarteschlangen und Datenfreigabe zu implementieren, und muss daher die relevanten Informationen der Redis-Datenbank konfigurieren.

# Scrapy-Redis配置
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"  # 使用Redis调度（Scheduler）
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"  # 使用Redis去重（Dupefilter）

# Redis数据库配置
REDIS_URL = 'redis://user:password@localhost:6379'

3. Scrapy-Redis-Crawler-Code schreiben

Beim Ausführen des Scrapy-Redis-Crawlers ähnelt die Hauptcodeimplementierung dem Scrapy-Framework. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Sie die von Scrapy-Redis bereitgestellte RedisSpider-Klasse verwenden müssen, um die ursprüngliche Spider-Klasse zu ersetzen und Vorgänge und Aufgabenverteilung in der Redis-Datenbank zu implementieren.

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider


class MySpider(RedisSpider):
    """Spider that reads urls from redis queue (myspider:start_urls)."""
    name = 'myspider_redis'
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def parse(self, response):
        """This function parses a sample response. Some contracts are mingled
        with this docstring.

        @url http://www.example.com/
        @returns items 1
        @returns requests 1
        """
        item = MyItem()
        item['title'] = response.xpath('//title/text()').extract_first()
        yield item

4. Zusammenfassung

Die Implementierung verteilter Crawler kann nicht nur die Effizienz und Geschwindigkeit von Crawlern verbessern, sondern auch das Risiko von Single Points of Failure vermeiden. Als hervorragendes Daten-Caching- und Warteschlangentool kann Redis eine sehr gute Rolle bei verteilten Crawlern spielen. Anhand der oben vorgestellten Methoden und Anwendungsbeispiele für die Implementierung verteilter Crawler durch Redis können Sie die Implementierung verteilter Crawler und die Vorteile von Redis besser verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRedis-Methoden und Anwendungsbeispiele zur Implementierung verteilter Crawler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!