分散型クローラを実装するための Redis メソッドとアプリケーション例

インターネットの普及とデータの規模の増大に伴い、クローラー技術の応用はますます広範囲に広がっています。しかし、データ量が増大し続けるにつれて、単一マシンのクローラーでは実際のニーズを満たすことができなくなりました。時代の要請に応じて分散クローラー技術が登場しましたが、その中でもRedisは非常に優れた分散クローラーツールです。この記事では、分散クローラーを実装するためのRedisの方法と応用例を紹介します。

1. Redis 分散クローラーの原理

Redis は非リレーショナル データベースであり、分散クローラーではデータ キャッシュおよびキューとして使用され、分散を実現するための重要な手段です。タスクの割り当ては、先入れ先出し (FIFO) キューを実装することによって実行されます。

Redis では、List タイプを使用してキューを実装できます。 Redis は、キューの先頭と末尾にデータを挿入するための LPUSH および RPUSH コマンドを提供します。同時に、データをキューにポップし、ポップされたデータを削除するための LPOP および RPOP コマンドも提供されます。

Redis を通じて、複数のクローラ プロセスのタスク分散を実現し、クローラの効率と速度を向上させることができます。

2. Redis 分散クローラーの具体的な実装

1. Redis を使用してクロールする URL を保存する

Web ページ データをクロールするときは、まず次のことを決定する必要があります。クロールされる URL キュー。 Redis を使用する場合、RPUSH を通じてクロールする URL をキューの最後に追加できます。同時に、LPOP コマンドを使用してキューを先頭からポップし、クロール対象の URL を取得します。

具体的なコードは次のとおりです。

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. クローラのプロセスとタスクの割り当て

分散型クローラでは、タスクを複数のクローラに割り当てる必要があります。プロセス。分散タスク分散を実現するために、Redis で複数のキューを作成し、各クローラー プロセスが異なるキューからタスクを取得できます。タスクを割り当てるときは、ラウンドロビン アルゴリズムを使用してタスクを均等に分散します。

具体的なコードは次のとおりです。

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. クローラ データの保存

分散型クローラでは、クローラ データをデータの集約と分析を実現するため。この時点で、Redis のハッシュ データ型が重要な役割を果たす可能性があります。 Redis のハッシュ配列を使用してクローラー データの数と内容を保存し、その後のデータ処理と統計を容易にします。

具体的なコードは次のとおりです:

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. Redis 分散クローラーの適用例

Redis 分散クローラー テクノロジーは、データ マイニング、検索エンジン、金融など、広く使用されています。分析やその他の分野。以下では、Redis ベースの分散クローラー フレームワーク Scrapy-Redis を例として使用して、分散クローラーの実装を紹介します。

1. Scrapy-Redisのインストール

Scrapy-Redisは、Scrapyフレームワークをベースに開発された分散型クローラツールで、複数のクローラプロセス間でのデータ共有とタスク分散を実現します。分散クロールを行う場合は、Scrapy-Redis をインストールする必要があります。

pip install scrapy-redis

2. Scrapy-Redis と Redis の構成

Scrapy-Redis をクロールする場合は、Scrapy-Redis と Redis を構成する必要があります。 Scrapy-Redis の設定は Scrapy フレームワークに似ており、settings.py ファイルで設定できます。 Scrapy-Redis は Redis を使用してタスクキューとデータ共有を実装する必要があるため、Redis データベースの関連情報を設定する必要があります。

# 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 クローラー コードの作成

Scrapy-Redis クローラーを実行する場合、メイン コードの実装は Scrapy フレームワークと似ています。唯一の違いは、Redis データベース上で操作とタスク分散を実装するには、Scrapy-Redis が提供する RedisSpider クラスを使用して元の Spider クラスを置き換える必要があることです。

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. 概要

分散型クローラを実装すると、クローラの効率と速度が向上するだけでなく、単一点障害のリスクも回避できます。 Redis は非常に優れたデータ キャッシュおよびキューイング ツールとして、分散クローラーで非常に優れた役割を果たします。上記で紹介したRedisによる分散クローラの実装方法や応用例を通じて、分散クローラの実装とRedisのメリットをより深く理解することができます。

以上が分散型クローラを実装するための Redis メソッドとアプリケーション例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。