Méthodes Redis et exemples d'application pour la mise en œuvre de robots d'exploration distribués

Avec la popularisation d'Internet et l'ampleur croissante des données, l'application de la technologie des robots d'exploration est de plus en plus répandue. Cependant, à mesure que la quantité de données continue d’augmenter, les robots d’exploration sur une seule machine ne sont plus en mesure de répondre aux besoins réels. La technologie des robots d'exploration distribués a émergé au fur et à mesure que les temps l'exigent, parmi lesquels Redis est un très excellent outil de robots d'exploration distribués. Cet article présentera la méthode et les exemples d'application de Redis pour implémenter des robots d'exploration distribués.

1. Le principe du robot d'exploration distribué Redis

Redis est une base de données non relationnelle, elle est utilisée comme cache de données et file d'attente. Un moyen important pour réaliser la distribution est d'implémenter le premier entré, premier sorti. (FIFO) ) sous forme de file d’attente pour allouer les tâches.

Dans Redis, vous pouvez utiliser le type List pour implémenter des files d'attente. Redis fournit des commandes LPUSH et RPUSH pour insérer des données en tête et en queue de la file d'attente. Dans le même temps, des commandes LPOP et RPOP sont également fournies pour afficher les données dans la file d'attente et supprimer les données extraites.

Grâce à Redis, les tâches peuvent être réparties entre plusieurs processus d'exploration pour améliorer l'efficacité et la vitesse des robots.

2. Implémentation spécifique du robot d'exploration distribué Redis

1. Utilisez Redis pour stocker les URL à explorer

Lors de l'exploration des données d'une page Web, vous devez d'abord déterminer la file d'attente d'URL à explorer. Lors de l'utilisation de Redis, nous pouvons ajouter l'URL à explorer à la fin de la file d'attente via RPUSH. Dans le même temps, la commande LPOP est utilisée pour faire sortir la file d'attente du début et obtenir l'URL à explorer.

Le code spécifique est le suivant :

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. Processus d'exploration et allocation des tâches

Dans un robot d'exploration distribué, les tâches doivent être attribuées à plusieurs processus d'exploration. Afin de réaliser une distribution distribuée des tâches, plusieurs files d'attente peuvent être créées dans Redis et chaque processus d'exploration obtient des tâches à partir de différentes files d'attente. Lors de l'attribution des tâches, l'algorithme Round-robin est utilisé pour obtenir une répartition uniforme des tâches.

Le code spécifique est le suivant :

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. Stockage des données du robot

Dans un robot distribué, les données du robot doivent être stockées dans la même base de données afin de réaliser un résumé et une analyse des données. À ce stade, le type de données Hash de Redis peut jouer un rôle important. Utilisez le tableau de hachage de Redis pour stocker le nombre et le contenu des données du robot afin de faciliter le traitement ultérieur des données et les statistiques.

Le code spécifique est le suivant :

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. Exemples d'application du robot d'exploration distribué Redis

La technologie de robot d'exploration distribué Redis est largement utilisée, notamment l'exploration de données, les moteurs de recherche, l'analyse financière et d'autres domaines. Ce qui suit prend Scrapy-Redis, un framework de robots d'exploration distribués basé sur Redis, comme exemple pour présenter l'implémentation de robots d'exploration distribués.

1. Installer Scrapy-Redis

Scrapy-Redis est un outil d'exploration distribué développé sur la base du framework Scrapy, qui peut réaliser le partage de données et la répartition des tâches entre plusieurs processus d'exploration. Lors de l'analyse distribuée, Scrapy-Redis doit être installé.

pip install scrapy-redis

2. Configurer Scrapy-Redis et Redis

Lors de l'exploration de Scrapy-Redis, vous devez configurer Scrapy-Redis et Redis. Les paramètres de Scrapy-Redis sont similaires à ceux du framework Scrapy et peuvent être définis dans le fichier settings.py. Scrapy-Redis doit utiliser Redis pour implémenter les files d'attente de tâches et le partage de données, il doit donc configurer les informations pertinentes de la base de données Redis.

# 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. Écriture du code du robot Scrapy-Redis

Lors de l'exécution du robot Scrapy-Redis, l'implémentation principale du code est similaire au framework Scrapy. La seule différence est que vous devez utiliser la classe RedisSpider fournie par Scrapy-Redis pour remplacer la classe Spider d'origine afin d'implémenter les opérations et la répartition des tâches sur la base de données Redis.

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. Résumé

La mise en œuvre de robots d'exploration distribués peut non seulement améliorer l'efficacité et la vitesse des robots, mais également éviter le risque de points de défaillance uniques. En tant qu'excellent outil de mise en cache et de mise en file d'attente des données, Redis peut jouer un très bon rôle dans les robots d'exploration distribués. Grâce aux méthodes et aux exemples d'application de Redis implémentant des robots distribués présentés ci-dessus, vous pouvez mieux comprendre la mise en œuvre des robots distribués et les avantages de Redis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!