분산 크롤러 구현을 위한 Redis 방법 및 애플리케이션 예제

인터넷의 대중화와 데이터 규모의 증가로 인해 크롤러 기술의 적용이 점점 더 광범위해지고 있습니다. 그러나 데이터 양이 계속해서 증가함에 따라 단일 시스템 크롤러는 더 이상 실제 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 분산 크롤러 기술은 역사적인 순간에 등장했으며 그 중 Redis는 매우 뛰어난 분산 크롤러 도구입니다. 이 기사에서는 분산 크롤러를 구현하기 위한 Redis의 방법과 응용 사례를 소개합니다.

1. Redis 분산 크롤러의 원리

Redis는 비관계형 데이터베이스입니다. 분산 크롤러에서는 데이터 캐시 및 대기열로 사용됩니다. (FIFO) ) 작업을 할당하기 위한 대기열 형식입니다.

Redis에서는 List 유형을 사용하여 대기열을 구현할 수 있습니다. Redis는 대기열의 헤드와 테일에 데이터를 삽입하는 LPUSH 및 RPUSH 명령을 제공합니다. 동시에 LPOP 및 RPOP 명령도 제공되어 대기열의 데이터를 팝하고 팝된 데이터를 삭제합니다.

Redis를 통해 여러 크롤러 프로세스에 작업을 분산시켜 크롤러 효율성과 속도를 향상시킬 수 있습니다.

2. Redis 분산 크롤러의 구체적인 구현

1. Redis를 사용하여 크롤링할 URL을 저장하세요

웹페이지 데이터를 크롤링할 때 먼저 크롤링할 URL 대기열을 결정해야 합니다. Redis를 사용할 때 RPUSH를 통해 대기열 끝에 크롤링할 URL을 추가할 수 있습니다. 동시에 LPOP 명령은 헤드에서 큐를 팝하고 크롤링할 URL을 얻는 데 사용됩니다.

구체적인 코드는 다음과 같습니다.

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. 크롤러 프로세스 및 작업 할당

분산 크롤러에서는 작업을 여러 크롤러 프로세스에 할당해야 합니다. 분산 작업 분산을 달성하기 위해 Redis에서 여러 대기열을 생성할 수 있으며 각 크롤러 프로세스는 서로 다른 대기열에서 작업을 가져옵니다. 작업을 할당할 때 라운드 로빈 알고리즘을 사용하여 작업을 균등하게 분배합니다.

구체적인 코드는 다음과 같습니다.

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. 크롤러 데이터 저장

분산 크롤러에서 데이터 요약 및 분석을 위해서는 크롤러 데이터를 동일한 데이터베이스에 저장해야 합니다. 이때 Redis의 Hash 데이터 유형이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 후속 데이터 처리 및 통계를 용이하게 하기 위해 Redis의 해시 배열을 사용하여 크롤러 데이터의 수와 내용을 저장합니다.

구체적인 코드는 다음과 같습니다.

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 분산 크롤러의 적용 예

Redis 분산 크롤러 기술은 데이터 마이닝, 검색 엔진, 재무 분석 및 기타 분야를 포함하여 널리 사용됩니다. 다음은 Redis 기반 분산 크롤러 프레임워크인 Scrapy-Redis를 예로 들어 분산 크롤러 구현을 소개합니다.

1. Install Scrapy-Redis

Scrapy-Redis는 Scrapy 프레임워크를 기반으로 개발된 분산 크롤러 도구로, 여러 크롤러 프로세스 간 데이터 공유 및 작업 분산을 실현할 수 있습니다. 분산 크롤링을 수행하려면 Scrapy-Redis를 설치해야 합니다.

pip install scrapy-redis

2. Scrapy-Redis 및 Redis 구성

Scrapy-Redis를 크롤링할 때 Scrapy-Redis 및 Redis를 구성해야 합니다. Scrapy-Redis의 설정은 Scrapy 프레임워크와 유사하며 settings.py 파일에서 설정할 수 있습니다. Scrapy-Redis는 작업 대기열 및 데이터 공유를 구현하기 위해 Redis를 사용해야 하므로 Redis 데이터베이스의 관련 정보를 구성해야 합니다.

# 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 크롤러 코드 작성

Scrapy-Redis 크롤러를 수행할 때 주요 코드 구현은 Scrapy 프레임워크와 유사합니다. 유일한 차이점은 Redis 데이터베이스에서 작업 및 작업 배포를 구현하려면 원래 Spider 클래스를 대체하기 위해 Scrapy-Redis에서 제공하는 RedisSpider 클래스를 사용해야 한다는 것입니다.

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. 요약

분산 크롤러를 구현하면 크롤러의 효율성과 속도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 단일 실패 지점의 위험도 피할 수 있습니다. 매우 뛰어난 데이터 캐싱 및 대기열 도구로서 Redis는 분산 크롤러에서 매우 좋은 역할을 할 수 있습니다. 위에서 소개한 Redis의 분산 크롤러 구현 방법과 응용 사례를 통해 분산 크롤러 구현과 Redis의 장점을 더 잘 이해할 수 있습니다.

위 내용은 분산 크롤러 구현을 위한 Redis 방법 및 애플리케이션 예제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!