分布式爬虫架构
社交通联工具的高并发分布式爬虫系统架构研究与设计
社交通联工具的高并发分布式爬虫系统架构研究与设计发布时间：2021-05-14T05:36:16.152Z 来源：《现代电信科技》2020年第17期作者：陈文萱[导读] 并设计一套针对社交通联工具的分布式爬虫任务调度框架，来解决以往的传统爬虫架构无法满足当下需求的难题。
（公安部第三研究所 928实验室上海市 201204）摘要：在目前的互连网络环境下，人与人之间的沟通愈来越紧密，工业界也衍生出一些社交通联工具，在通联工具中人们可以互相通过公共群组进行社交沟通、而我们可以通过爬取人们在公共群组中的聊天消息来进行进一步的自然语言机器学习、大数据语义分析、舆论风向分析等。
而我们要爬取人们在公共群组中的聊天是相对于一般传统网络爬虫的uri任务要更加频繁的进行网络交互，同时这就带来了以往的爬虫架构不足以满足聊天信息的爬取的需求的问题。
本文通过研究数据库性能、比对各数据库实际应用场景下的能力表现、并设计一套针对社交通联工具的分布式爬虫任务调度框架，来解决以往的传统爬虫架构无法满足当下需求的难题。
关键词：分布式；爬虫；高并发1 引言本文主要探讨的是如何把人们的自然文本语言给抓取下来保存入库，所以本文会通过研究探讨数据库选型、数据库设计、爬虫程序系统架构设计的思路来进行针对社交通联工具的高并分布式爬虫的系统架构研究与设计。
[1~4]2 数据库选型要开发一个拥有分布式以及高并发爬取能力的爬虫系统、对于数据库、任务队列的并发读写速度性能表现会要求很高。
2.1 Redis数据库Redis是一款高性能内存数据库，因为他属于纯内存数据库，一般平时都只是简单的存取操作，线程占用时间很多，时间主要花费集中在I/O上，所以读写速度非常快、可以作为本套爬虫系统的关键性中间件：任务队列来使用。
2.2 TiDB数据库TiDB的SQL实质上是MySQL语法的一个完全子集，如果业务没有用到MySQL的内建函数和外键约束的话基本可以平滑迁移，只需要对部分SQL根据TiDB架构特性进行优化如果重度应用MySQL的系统存在某些TiDB不支持的函数，那么这部分功能需要应用端实现总体上来讲，DRDS的应用改造成本主要集中在业务数据拆分上，以及由于数据拆分带来的业务应用重构；TiDB由于自身架构原生支持分片所以不存在数据拆分问题，应用重用主要由于对MySQL的私有内建函数依赖重。
scrapy-redis基本原理
scrapy-redis基本原理Scrapy-Redis是一个基于Scrapy框架的分布式爬虫解决方案，它利用了Redis作为分布式数据存储和消息队列，以实现多台机器上的爬虫协同工作。
在这篇文章中，我们将介绍Scrapy-Redis的基本原理和工作流程。
Scrapy-Redis的基本原理可以分为以下几个部分：1. 分布式爬虫架构，Scrapy-Redis利用了Redis的分布式特性，将爬虫的URL队列和爬取结果存储在Redis中，从而实现了多台机器上的爬虫协同工作。
这种架构可以大大提高爬取效率和可扩展性。
2. 基于Redis的队列管理，Scrapy-Redis使用Redis作为URL队列的存储和管理工具。
当一个爬虫节点需要获取新的URL进行爬取时，它会从Redis中的队列中取出URL进行处理。
这样不同的爬虫节点可以共享同一个URL队列，实现了分布式的URL调度。
3. 基于Redis的去重过滤，Scrapy-Redis还利用了Redis的集合数据结构来实现URL的去重过滤。
当一个URL被爬取过后，它会被加入到Redis的集合中，下次再遇到相同的URL时就会被过滤掉，避免重复爬取相同的页面。
4. 分布式爬虫的协同工作，Scrapy-Redis通过Redis的发布订阅功能实现了爬虫节点之间的通信和协同工作。
当一个爬虫节点获取到新的URL进行爬取后，它会将爬取结果发布到Redis的频道中，其他节点可以订阅该频道获取爬取结果，从而实现了分布式爬虫的协同工作。
总的来说，Scrapy-Redis利用了Redis的分布式特性和高效的数据结构，实现了一个高效的分布式爬虫解决方案。
它的基本原理包括分布式爬虫架构、基于Redis的队列管理、基于Redis的去重过滤和分布式爬虫的协同工作。
通过这些原理的应用，Scrapy-Redis可以实现高效的分布式爬取，并且具有良好的可扩展性和可维护性。
爬虫开发中如何处理网站的WAF防御机制
爬虫开发中如何处理网站的WAF防御机制在当今数字化的时代，爬虫技术在数据收集和分析方面发挥着重要作用。
然而，许多网站为了保护自身的安全和数据隐私，部署了 WAF （Web 应用防火墙）防御机制。
这给爬虫开发者带来了不小的挑战。
那么，在爬虫开发中，我们应该如何有效地处理网站的 WAF 防御机制呢？首先，我们需要了解 WAF 是什么以及它是如何工作的。
WAF 就像是网站的“保镖”，它位于网站服务器之前，对所有传入的 HTTP 请求进行检查和过滤。
WAF 会根据一系列预设的规则和策略，来判断请求是否合法。
如果它认为某个请求存在潜在的威胁，比如可疑的IP 地址、异常的请求频率、非法的请求参数等，就会阻止该请求，甚至可能对发起请求的 IP 进行封禁。
当我们进行爬虫开发时，很容易触发 WAF 的防御机制。
常见的原因包括：请求频率过高、请求头信息异常、使用了被封禁的IP 地址等。
为了避免触发 WAF，我们可以从以下几个方面入手。
控制请求频率是至关重要的一点。
大多数网站对于正常用户的访问频率都有一个合理的预期范围。
如果我们的爬虫发送请求的速度过快，远远超过了这个范围，就很容易被 WAF 识别为恶意行为。
因此，我们需要根据目标网站的特点和服务器负载能力，合理设置爬虫的请求间隔。
可以通过模拟人类的访问行为，比如在请求之间添加随机的等待时间，来降低请求的频率。
另外，注意请求头的设置也是必不可少的。
请求头中包含了很多关于客户端的信息，比如用户代理（UserAgent）、Referer 等。
如果我们的爬虫使用了不常见或者异常的请求头信息，也可能引起 WAF 的警觉。
为了避免这种情况，我们可以将爬虫的请求头设置为常见的浏览器或移动设备的信息，让 WAF 认为我们的请求是来自正常的用户。
IP 地址的管理也是处理 WAF 防御机制的关键。
如果我们使用同一个 IP 地址频繁发送请求，很容易被 WAF 封禁。
为了解决这个问题，我们可以使用代理服务器或者 IP 池。
Python基础与大数据应用 第八章 Python爬虫框架
Scrapy项目命令
项目命令需要在有Scrapy项目的情况下，这些命令才能运行。项目命令主要有以下几个： crawl check list edit parse deploy genspider
Scrapy项目命令
crawl命令 语法: scrapy crawl <spider> 功能：运行Scrapy项目，使用spider进行爬取。 应用示例：【scrapy crawl pyscr】 check命令 语法: scrapy check [-l] <spider> 功能：运行contract检查。 应用示例：【scrapy check –l】
创建一个Scrapy项目
【tree】命令查看项目结构，pyscr项目中包含如图所示内容
pyscr项目内容： scrapy.cfg: 项目配置文件 pyscr/: 项目Python模块, 代码将从这里导入 pyscr/items.py: 项目items文件 pyscr/middlewares.py：定义spider中间件和downloader中间件 pyscr/pipelines.py: 项目管道文件 pyscr/settings.py: 项目设置文件 pyscr/spiders: 放置Spider的目录
第八章 Python爬虫框架
目录
Contents
01
03
02
常见爬虫 Scrapy
框架
安装
Scrapy爬 虫框架
05
07
04
06
Scrapy常用 Scrapy爬 项目训练 工具命令 虫实战
小结
01
常见爬虫框架
常见爬虫框架
Scrapy Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现引言随着互联网的快速发展和信息的爆炸式增长，大数据时代已经来临。
海量的数据涌入网络，并形成了一个巨大的信息资源库。
如何有效地从这个海洋中提取有价值的信息，成为了当今互联网领域面临的重要挑战之一。
为了应对这一挑战，分布式爬虫技术应运而生。
本文将介绍基于Hadoop的分布式爬虫的实现过程及其优势。
一、分布式爬虫的背景与意义1.1 现有的爬虫技术传统的爬虫技术主要是基于单机环境下的串行爬虫，即一个爬虫程序在一个机器上运行，通过遍历链接、下载网页并解析的方式进行信息抓取。
然而，在处理大规模的数据量时，单机环境面临着许多挑战，如性能瓶颈、系统崩溃等。
1.2 分布式爬虫的优势与应用分布式爬虫依赖于分布式计算框架，如Hadoop，将爬取任务进行拆分，通过多个爬虫节点并行执行，大大提高了爬取效率。
同时，分布式爬虫还能够充分利用多个计算节点的存储资源，提高数据的采集速度和处理能力。
因此，分布式爬虫在大规模数据挖掘、搜索引擎优化等领域具有广泛的应用前景。
二、基于Hadoop的分布式爬虫的实现步骤2.1 爬虫任务的拆解与调度在分布式爬虫中，首先需要将爬取任务进行拆分，分配给多个爬虫节点。
如何进行任务的拆解与调度是整个分布式爬虫实现的重要环节。
Hadoop的MapReduce框架提供了良好的任务调度机制，可以将爬取任务拆解成独立的Map任务，再通过Reduce任务进行合并和处理。
2.2 爬虫节点的配置与管理在分布式爬虫中，每个爬虫节点都需要配置相应的设备和环境。
常见的配置包括网络代理、数据存储路径、爬取深度等。
此外，还需要对爬虫节点进行管理和监控，确保节点的正常工作和性能优化。
2.3 数据的采集与清洗数据的采集是分布式爬虫的核心步骤之一。
在分布式爬虫中，不同的爬虫节点负责采集不同的数据片段，并将采集结果通过消息队列等方式传递给中心节点。
中心节点进行数据的合并和清洗，去除重复数据和无效信息，得到最终的爬取结果。
Nutch爬虫
Nutch搜索引擎简介Nutch 是一个基于Java 实现的开源搜索引擎，其内部使用了高性能全文索引引擎工具Lucene。
从nutch0.8.0开始，Nutch 完全构建在Hadoop 分布式计算平台之上。
Hadoop 除了是一个分布式文件系统外，还实现了Google 的GFS 和MapReduce 算法。
因此基于Hadoop 的Nutch 搜索引擎可以部署在由成千上万计算机组成的大型集群上。
由于商业搜索引擎允许竞价排名，这样导致索引结果并不完全是和站点内容相关的，而Nutch 搜索结果能够给出一个公平的排序结果，这使得Nutch 在垂直搜索、档案互联网搜索等领域得到了广泛应用。
背景知识Nutch 搜索引擎是一个基于Java 的开放源代码的搜索引擎。
Nutch 搜索引擎处理流程包括抓取流程和搜索流程，如图1 所示。
相应地Nutch 也分为2部分，抓取器和搜索器。
在抓取流程中，抓取器也叫蜘蛛或者机器人，以广度优先搜索（BFS）的方式从企业内部网或者互联网抓取网页。
这个过程涉及到对CrawlDB 和LinkDB 数据库的操作。
然后Nutch 解析器开始解析诸如HTML、XML、RSS、PDF等不同格式的文档。
最后Nutch 索引器针对解析结果建立索引并存储到indexDB 和SegmentsDB 数据库中，以供搜索器搜索使用。
在搜索流程中，搜索应用使用输入关键词调用Nutch 搜索接口（Nutch Query Interface）。
应用可通过网页上的输入框输入相应关键词。
搜索接口解析搜索请求为Lucene 全文检索引擎可以识别的格式。
Nutch 索引器将会调用Lucene 引擎来响应请求在indexDB 上展开搜索。
最后搜索接口收集从索引器返回的URL、标题、锚和从SegmentsDB 返回的内容。
所有上述内容将被提供给排序算法进行排序。
排序完成后，搜索接口将返回命中的搜索结果。
由于构建在Hadoop 分布式文件系统之上，Nutch 对CrawlDB, LinkDB, SegmentsDB 和IndexDB 数据库的操作都是通过调用M/R(map/reduce) 函数完成的。
Python网络爬虫在电子商务中的应用与优化
Python网络爬虫在电子商务中的应用与优化Python网络爬虫在电子商务中的应用越来越广泛。
随着互联网技术的不断发展和电子商务市场的蓬勃发展，企业需要获取大量的数据来进行市场分析、产品调研、竞争对手监测等。
本文将介绍Python网络爬虫在电子商务中的主要应用，并探讨如何优化网络爬虫程序以提高效率。
一、电商数据采集1. 价格监测与分析企业在电商平台上销售商品，需要了解市场上同类商品的价格变动情况，以及竞争对手的价格策略。
Python网络爬虫可以定期抓取电商平台上的商品价格数据，并进行分析，帮助企业制定合理的定价策略。
2. 竞争对手分析企业在电子商务市场中需要了解竞争对手的销售策略、促销活动等信息。
通过使用Python网络爬虫，可以获取竞争对手的商品信息、销售数据等，进而进行对比分析，为企业制定更有效的竞争策略提供支持。
3. 用户评论及反馈分析用户对商品的评价和反馈对企业的产品改进和客户服务提升至关重要。
利用Python网络爬虫技术，可以获取电商平台上用户的评论和反馈信息，进行情感分析、关键词提取等，为企业提供有价值的市场反馈。
二、电商数据清洗与处理1. 数据抓取与存储Python网络爬虫可以根据预设规则自动化地抓取电商平台上的商品数据、销售数据等。
通过数据清洗和存储，可以对抓取的数据进行整合和统计，为企业提供参考依据。
2. 数据去重与归类在抓取电商数据时，可能存在重复的数据，这对数据分析和后续处理造成困扰。
通过使用Python网络爬虫技术，可以对抓取的数据进行去重和归类，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析与挖掘抓取到的大量电商数据需要进行进一步的分析和挖掘。
利用Python的数据分析库和机器学习算法，可以对电商数据进行深入分析，从中挖掘出有价值的信息和规律，为企业决策提供支持。
三、网络爬虫程序的优化1. 使用多线程/多进程在大规模数据的抓取过程中，使用单线程的网络爬虫效率往往较低。
通过采用多线程或多进程的方式，可以提高爬虫程序的并发处理能力，加快数据的抓取速度。
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【摘要】随着互联网的快速发展,其信息量和相关服务也随之快速增长.如何从海量的信息中快速、准确地抓取所需要的信息变得越来越重要,因此负责互联网信息收集工作的网络爬虫将面临着巨大的机遇和挑战.目前国内外一些大型搜索引擎只给用户提供不可制定的搜索服务,而单机的网络爬虫又难当重任,因此可定制性强、信息采集速度快和规模大的分布式网络爬虫便应运而生.通过对原有Scrapy框架的学习和研究,将Scrapy和Redis结合改进原有的爬虫框架,设计并实现了一个基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统,然后将从安居客、58同城、搜房等网站抓取的二手房信息存入MongoDB中,便于对数据进行进一步的处理和分析.结果表明基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统同单机网络爬虫系统相比效率更高且更稳定.【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(035)003【总页数】6页(P317-322)【关键词】Scrapy;分布式;Scrapy-Reids;网络爬虫;MongoDB;数据存储【作者】李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【作者单位】郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;河南省工商行政管理学校,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TP3互联网中的信息量随着互联网的迅速发展而越来越多,在2008年Google公司宣布他们检索到的网页已经超过了1万亿,然而其检索到的网页仅仅是互联网上的一部分而已[1],如何从大量的信息中挖掘出有用的信息就成了当今的热门问题,搜索引擎也正是在这种需求下而诞生的技术.搜索引擎是通过网络爬虫从互联网中挖掘大量需求信息,然后网络爬虫将这些信息存储在数据库中,以便将来根据用户需求对其进行处理,它用到人工智能、信息检索、计算机网络、数据库、分布式处理、数据挖掘、机器学习和自然语言处理等多领域的理论技术,具有很强的综合性和挑战性[2-3].目前国内外在网络爬虫领域已经有了很多研究,例如,爬行策略、海量数据存储、海量数据索引、网页评级等.但是较为成熟的大型网络爬虫只能为用户提供不可定制的搜索服务,且很多网络爬虫的技术都被列为商业机密,不对外开放.在开源爬虫方面,例如,Larbin、Nutch、heritrix等已经是比较成熟的网络爬虫项目,但是它们大多为单一网络爬虫,并且存在着性能不稳定、用户亲和性较低、对中文支持不足和配置复杂等问题[4-5].因此,部署方便、可定制性高的中小规模分布式网络爬虫取代传统的网络爬虫势不可挡.1.1 网络爬虫网络爬虫(Web Crawler)是一种按照一定规则在互联网上自动获取处理网页的计算机程序,其广泛地应用于互联网搜索引擎或网页缓存管理中[6].简单来讲,URL资源存放在一个队列中,此队列负责URL资源的优先级管理.首先网络爬虫从队列中获取一个 URL资源并下载此网页,然后提取该网页中的其它URL 资源并放入队列中.重复上述过程,直到爬虫将其关闭[7-8].通用的网络爬虫结构如图1所示.网络爬虫通过不同爬行策略递归的访问页面、保存页面,最终获取所需信息.目前网络爬虫遵守以下4种爬行策略规则[9]:1)选择爬行规则:使用广度优先的爬行策略.一个网络爬虫的目的是抓取互联网中最相关的网页,而不是随机的获取互联网的某些样本网页.2)回访规则:互联网是动态的,互联网中网页的建立、修改和删除等活动在不断进行.然而一个爬虫活动可能持续和长时间,所以爬虫要制定回访规则来访问更新的网页.3)礼貌规则:如果网络爬虫不断抓取同一台服务器上的网页,当请求过多时会造成服务器瘫痪.因此网络爬虫在正常运行的同时也要兼顾服务器的正常运行.4)并行规则:网络爬虫可以通过多线程并发地运行多个爬行进程,通过这样可以极大的降低开销和提高下载效率.1.2 Scrapy-RedisScrapy-Redis[10]是基于Redis的Scrapy分布式组件,其将任务和数据信息的存取放到redis queue中,使多台服务器可以同时执行crawl和items process,从而大大提高了数据爬取和处理的效率.其功能为:①多个爬虫共享一个redis queue 队列,适合大范围、多域名的爬虫集群.②爬取的items存放到items redis queue队列,可以开启多个items process来处理爬取的数据.Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图2所示.1.3 数据存储NoSQL由于网络爬虫爬取的数据大多为半结构化或非结构化的数据,并且传统的关系型数据库并不擅长存储和处理此类数据.因此选择非关系型数据库 NoSQL 存储爬取到的数据.NoSQL 数据库大致分为4类[11]:1)键值(Key-Value)存储数据库:Key-Value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署.例如:Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB.2)列存储数据库:此类数据库通常是针对海量的数据实施分布式存储.键仍然存在且指向了多个列.如:Cassandra,HBase,Riak.3)文档型数据库:此类型的数据模型使版本化和半结构化的文档以特定的格式存储,例如,JSON.文档型数据库的查询效率比较高,如:CouchDB,MongoDb,SequoiaDB.4)图形(Graph)数据库:图形结构的数据库是使用灵活的图形模型,并且该模型能够扩展到多个服务器上.如:Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph.2.1 Scrapy框架研究2.1.1 Scrapy框架如图2所示,Scrapy 框架的模块组成有[12-14]:1)Scrapy引擎(Scrapy Engine):负责调控数据在系统中各个模块间传递,以及调用相应的函数响应特定的事件.2)调度器模块(Scheduler):负责对所有待爬取的 URL资源进行统一管理.例如,将接收 Scrapy 引擎提交的URL资源插入到请求队列中;将URL从队列中取出并发送给Scrapy引擎以响应Scrapy引擎发出的URL 请求.3)下载器中间件模块(Downloader Middlewares):负责传递Scrapy引擎发送给下载器模块的URL请求和下载器模块发送给 Scrapy 引擎的HTTP 响应.a)下载器模块(Downloader):负责下载Web 页面上的数据,并最终通过Scrapy 引擎将其发送给爬虫模块.b)爬虫模块(Spider):分析从下载器模块获取到的数据,然后提取出Item 或得到相关的URL资源.c)爬虫中间件模块(Spider Middlewares):负责处理爬虫模块的输入和输出.d)数据流水线模块(Item Pipeline):通过数据清理、数据验证、数据持久化等操作来处理由爬虫模块提取和发送过来的Item.2.1.2 Scrapy框架扩展 Scrapy框架简单、高效,且被广泛应用于数据的挖掘、监测和自动测试.但是Scrapy框架也存在不足,例如,Scrapy框架下的爬虫不支持分布式、单线程执行、内存消耗过大等.因此深入理解Scrapy框架的扩展机制,通过编程来替换或增加框架中的一些模块来弥补其不足是十分必要的.本文对Scrapy框架做了如下补充:1)本文利用Scrapy-Redis通过redis对爬取的请求进行存储和调度,并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.Scrapy-Redis的组件如下[15-16].a)Connection.py:对settings进行配置,实现通过Python访问redis数据库,被dupefilter和scheduler调用,涉及到redis存取的都要使用到这个模块.b)dupefilter.py:使用redis的set数据结构对reqeust进行去重处理.c)queue.py:将request存入到queue中,调度时再将其弹出.目前队列的调度有三种方式:FIFO(先入先出)的SpaiderQueue,SpiderPriorityQueue和LIFO(后入先出)的SpiderStack.本文用的是第二种方式.d)pipelines.py:将Item存储在redis中以实现分布式处理.e)scheduler.py:重写scrapy中的调度模块,实现crawler的分布式调度.f)spider.py:重写scrapy中的爬虫模块,从redis数据库的队列中读取要爬取的url,然后执行爬取.若爬取过程中有其它的url返回,继续执行爬虫直到所有的request 完成后,再从队列中读取url,循环上述过程.通过分析可得,Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图3所示.2)单机硬盘与内存容量有限、数据的频繁查询是造成了CPU性能的严重下降的主要原因,因此数据库的选择显的尤为重要.由于网络爬虫爬取的数据大多数为非结构化的数据,因此本文选取擅长存取非结构化数据的数据库MongoDB[17-18].经过扩展后的Scrapy框架如图4所示.2.2 反爬虫技术应对策略目前很多网站禁止爬虫爬取数据,网站通过用户请求的Headers、用户行为、网站目录和数据加载等方式来进行反爬虫,从而增大爬取的难度.本爬虫主要采取了以下应对策略:1)设置download_delay参数. 如果下载等待时间过长,则短时间大规模抓取数据的任务将不能完成,而太短则会增加被禁止爬取数据的概率.因此在settings.py中设置:DOWNLOAD_DELAY = 2.2)禁用cookies,可以防止爬虫行为被使用cookies识别爬虫轨迹的网站所察觉,因此需要在settings.py 中设置:COOKIES_ENABLES=False.3)伪装user agent,防止被服务器识别,将user agent 写入rotate_useragent.py 文件里形成user-agent池,在发送请求时会从user-agent池中随机选取一个使用.因此需要在settings.py中设置:DOWNLOADER_MIDDLEWARES={′scrapy.contrib.downloadermiddleware.u erAgentMiddle ware′ :None,′HouseInfoSpider.spiders.rotate_useragent.RotateUserAgentMiddleware′ :4 00,}2.3 数据爬取与存储2.3.1 网页结构和数据分析通过对网页HTML结构进行分析,从而完成爬虫模块的编写.本爬虫的URL队列中有3种类型的URL,以安居客的网页结构为例进行分析.该网页中所包含数据的节点是class=”houselist-mod”的<ul>节点,该节点下的<li>节点有50个,每个<li>节点中包含有需要提取的目标数据,即index类型的URL.Scrapy提取数据使用特定的 XPath 表达式来提取 HTML 网页中的数据,伪代码如下所示:def parse_detail(self,response):item = HouseInfoItem()selector = scrapy.Selector(response)item[′url′] = response.urlitem[′village_title′]= #标题list_first_item(selector.xpath(′//h3[@class ="long-title"][1]/text()′).extract()).strip() }(……)item[′village_describe′]= #描述list_first_item(selector.xpath(′//div[@class="houseInfoV2-item-descjs-house-explain"]/text()′).extract()).replace("\n","").replace("\t","").replace("","").strip() yield item从网站上获得数据followers、fullname等在Item中统一建模.相应代码在items.py中:import scrapyclass HouseInfoItem(scrapy.Item):url=scrapy.Field() #当前网页的urlvillage_name=scrapy.Field() #小区名village_location=scrapy.Field() #位置village_area=scrapy.Field() #面积(……)2.3.2 数据库连接和参数设置在settings.py文件中设置MongoDB的相应参数:服务器、端口号、数据库,然后在指定的位置添加数据库设置:#MongoDBMONGO_URI=′mongodb://127.0.0.1:27017′MONGO_DATABASE = ′HouseInfo′#改变默认PIPELNESITEM_PIPELINES={′HouseInfoSpider.pipelines.MongoPipeline′:300,′scrapy_r edis.pipelines.Redi sPipeline′:400,}在pipelines.py文件中定义一个函数连接数据库:#数据库初始化Class MongoDBPipeline(object):hp_collection_name = ′house_info′def_inir_(sef,mongo_uri,mongo_db)(……)#数据库连接def open_spider(self,spider):self.client=pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)self.db = self.client[self.mongo_db]#将数据存入到数据库中def process_item(self,item,spider):if isinstance(item,HouseInfoItem):key_index = item[′url′]if not self.db[self.hp_collection_name] .find({′url′:key_index}).count(): self.db[self.hp_collection_name].insert(dict(item))return item3.1 实验结果Ipush.py文件中将要爬取的原始网站url存入redis数据库的队列中,然后通过scrapy crawlall命令执行爬虫,最后将爬取的数据存入MongoDB中.爬取结果显示如图5所示.3.2 结果分析整个系统的部署:1台安装有redis和MongoDB数据库的服务器作为爬虫的主节点;1台安装有MongoDB数据库的服务器作为爬虫从节点;1台安装有MongoDB 数据库的单独服务器.硬件配置如表1所示.实验测试中,为了防止爬虫行为被禁止,将最高爬取频率设置为2秒/网页,系统运行5个小时(单机爬取和分布式爬取选在同一时段),其爬取结果如表2所示.通过分析表2中的数据可知,每个节点每小时爬取的网页数量在1 700左右.为了防止爬虫被禁止,爬虫的最高频率设置为2秒/网页.由于受网络延迟、I/O延迟等的限制,每小时爬取的网页数量略低于理论上最高值1 800(60*60/2=1 800).另外,2个爬虫节点每小时爬取url的数量几乎接近1∶1,这也证明了系统中各个爬虫节点的负载均衡.同时运行结果也表明,经过扩展的Scrapy框架使得爬取速度大大提高了. 根据表2中数据,利用Matlab可得到图6的线形图.图6中每条线的斜率就代表其爬虫的爬取效率.从图6中可以看出一个节点进行爬取时的效率要远远低于两个节点同时爬取时的效率.综上所述分布式爬虫爬取的效率远高于单机爬虫.本文通过对开源网络爬虫Scrapy框架的深入研究和扩展,利用Scrapy-redis组件之间的相互作用,设计和实现了一个分布式的网络爬虫系统;通过与数据库的连接,将爬取的数据存入MongoDB中,便于对数据进行查询、统计和分析;同时在技术上也为数据研究人员提供了方便的数据获取方法. 但是本文只对URL进行了去重处理,并没有考虑节点爬取的负载均衡问题,同时爬取过程中网页被重置问题目前也没有好的解决办法,这些问题需要进一步的探索研究.【相关文献】[1] VLADISLAV Shkapenyuk,TORSTEN Suel.Desigen and Imlementation of a High-Performance Distributed Web Crawler.Technical Report,In Proceedings of the 18th International conference on Data Engineering(ICDE)[C]∥IEEE CS Press,2001:357-368. 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feapder并发原理-概述说明以及解释
feapder并发原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述feapder是一个基于Python的高效的、易用的网络爬虭器框架，具有强大的并发能力。
在网络数据抓取和处理的过程中，高效的并发设计对于提高爬取速度和降低资源消耗至关重要。
本文将重点介绍feapder框架的并发原理，探讨其在并发设计方面的特点和优势。
通过深入分析feapder的并发机制，有助于读者更好地理解和运用该框架，在实际项目中提升数据爬取效率。
接下来我们将从feapder的基本原理和并发设计入手，逐步展开对feapder并发原理的探讨。
希望本文可以对读者在使用feapder框架时有所启发和帮助。
1.2 文章结构文章结构部分内容：本文主要包括三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，将对feapder并发原理的重要性进行概述，介绍文章结构并明确阐述文章的目的。
在正文部分，将分为三个小节：feapder的基本原理、feapder的并发设计和feapder并发原理的应用。
其中，将详细介绍feapder的工作原理以及其设计中的并发机制，探讨并发原理在实际应用中的表现和效果。
在结论部分，将对feapder并发原理的重要性进行总结，展望其未来发展方向，并作一些结束语。
通过这样的结构，读者可以清晰地了解本文所涉及的内容，帮助他们更好地理解feapder并发原理的相关知识。
1.3 目的:本文的主要目的是探讨feapder并发原理，深入分析其设计和应用。
通过详细介绍feapder的基本原理和并发设计，帮助读者更好地理解feapder的工作机制和优势所在。
同时，通过实际案例和应用场景的讲解，展示feapder并发原理的实际运用和效果。
通过本文的撰写，希望读者能够对feapder并发原理有一个全面的了解，为其在实际开发和项目中的应用提供参考和指导。
同时，也可以为相关领域的研究和发展提供一定的参考和启示，促进并发技术的进一步发展和应用。
2.正文2.1 feapder的基本原理feapder是一个基于Python的高性能、易扩展的分布式爬虫框架，其基本原理可以总结为以下几点：1. 架构设计：feapder采用分布式架构设计，包括调度器、下载器、解析器、存储器等组件。
简述常见的应对反爬虫措施的方法
反爬虫是指全球信息站采取一系列技术手段阻碍爬虫程序获取数据的行为。
爬虫是一种自动程序，用来从全球信息站上获取信息，而有些全球信息站可能会对爬虫的行为采取一些限制措施，比如限制访问频率、验证码验证等。
反爬虫技术主要包括IP封锁、频率限制、验证码验证、用户行为分析等。
下面我们来简述一些常见的应对反爬虫措施的方法。
1. 使用IP代理爬虫程序可以通过使用IP代理来隐藏自己的真实IP位置区域，以规避全球信息站对特定IP的封锁。
IP代理是指通过中转服务器来获取全球信息站数据，使全球信息站无法追踪到爬虫程序的真实IP位置区域。
2. 频率限制许多全球信息站会对特定IP位置区域的访问频率进行限制，一旦超出一定的访问次数或时间间隔，就会触发限制机制。
为了规避这种限制，可以使用分布式爬虫架构，通过多台机器同时访问目标全球信息站，从而降低单个IP的访问频率。
3. 随机访问间隔为了模拟人类用户的访问行为，爬虫程序可以设置随机的访问间隔，避免在短时间内频繁访问同一个页面，从而规避被全球信息站封锁的风险。
4. 防验证码识别许多全球信息站会在访问时要求用户输入验证码进行验证，以防止爬虫程序的访问。
为了应对这种情况，可以使用验证码识别技术，通过图像识别算法解析验证码，从而实现自动化的访问。
5. 使用CookiesCookies是全球信息站为了识别用户身份而存储在用户本地计算机上的数据。
爬虫程序可以通过模拟浏览器的行为来获取并使用Cookies，以获取更多的访问权限。
6. 随机User-Agent爬虫程序可以设置随机的User-Agent头部信息，模拟不同的浏览器和操作系统，从而降低被全球信息站识别和封锁的风险。
7. 使用动态IP位置区域动态IP位置区域是指在一定时间间隔内会更换的IP位置区域，这种IP位置区域更难被全球信息站识别和封锁。
爬虫程序可以使用动态IP位置区域来规避全球信息站的反爬虫措施。
8. 用户行为模仿为了模拟真实用户的行为，爬虫程序可以模拟点击、滚动、鼠标移动等用户操作，从而降低被全球信息站识别和封锁的风险。
分布式网络爬虫技术的研究与实现
分布式网络爬虫技术的研究与实现一、本文概述Overview of this article随着互联网的飞速发展，网络爬虫技术成为了获取、处理和分析海量网络数据的关键工具。
特别是在大数据和的背景下，分布式网络爬虫技术因其高效、可扩展的特性受到了广泛关注。
本文旨在深入研究分布式网络爬虫技术的核心原理、实现方法以及实际应用，为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考。
With the rapid development of the Internet, web crawler technology has become a key tool to obtain, process and analyze massive network data. Especially in the context of big data, distributed web crawler technology has received widespread attention due to its efficient and scalable characteristics. This article aims to delve into the core principles, implementation methods, and practical applications of distributed web crawler technology, providing valuable references for researchers and developers in related fields.本文将首先介绍分布式网络爬虫的基本概念、特点和发展历程，为后续研究奠定理论基础。
接着，将重点分析分布式网络爬虫的关键技术，包括任务调度、数据通信、负载均衡、去重策略等，并探讨这些技术在实现高效、稳定爬虫系统中的作用。
feapder 分布式爬虫概念
feapder 分布式爬虫概念分布式爬虫是指利用多台计算机或多个节点进行并行化的爬取网络数据的一种技术架构。
相较于传统的单机爬虫，分布式爬虫能够更高效地获取大规模数据，并具备更好的可扩展性和性能。
在传统的单机爬虫中，爬虫程序负责发送请求、解析网页、提取数据以及存储等任务，如果需要处理大量的网页时，单机容易出现性能瓶颈。
而分布式爬虫则将这些任务分散到不同的计算机或节点中执行，每个节点都负责处理部分网页，然后将结果合并返回主节点，从而大大提高了处理能力和效率。
分布式爬虫的核心概念有以下几个要点：1.主节点与工作节点：主节点负责调度和协调各个工作节点的任务，通常主节点还充当存储和处理结果的角色。
工作节点则负责实际的爬取任务，发送请求、解析网页和提取数据等。
2.节点间通信：主节点和工作节点之间需要进行通信，主要用于传递任务、发送请求和接收结果。
常用的通信方式包括RPC（远程过程调用）和消息队列等。
3.任务调度：主节点根据需要将待爬取的URL或任务分配给各个工作节点，并监控任务的状态和进展。
常见的调度算法有广度优先、深度优先、优先级队列等。
此外，主节点还可以根据需要进行动态的负载均衡，确保每个工作节点的负载均衡。
4.去重和调度策略：由于分布式爬虫往往会爬取大量的重复URL，因此需要对爬取过的URL进行去重。
常见的去重策略有布隆过滤器、哈希算法等。
同时，分布式爬虫还需要有合适的调度策略来决定下一步应该爬取哪个URL，以便优化爬取的效率。
5.数据存储和处理：分布式爬虫通常会生成大量的数据，因此需要合理地存储和处理这些数据。
常见的数据存储方案有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
此外，在爬取过程中，还可以对数据进行预处理、清洗和分析等操作。
6.异常处理和容错机制：分布式爬虫中，由于爬取的网站可能存在反爬虫机制，或者某个节点出现故障，因此需要有相应的异常处理和容错机制。
常见的处理方法包括设置重试机制、定期检查节点状态、自动切换代理IP等。
爬虫技术-分布式爬虫
Master
Master主机：分 配任务、去重
Slave1 Slave2 Slave3
Slave从机：获取 Request，爬取数 据
主要流程为：
Slaver端从Master端获取任务（Request/url/ID），进行数据抓取，抓取数据的同时也生成新任务，并将任 务抛给Master。Master端只有一个Redis数据库，负责对Slaver提交的任务进行去重、加入待爬队列。
分布式爬虫
分布式爬虫原理
为实现多个爬虫的任务分配，Scrapy-Redis重新实现了Scrapy中的以下组件：
3、Item Pipeline
在分布式爬虫框架中，各个主机爬取到的数据最终要统一汇总到同一个 地方，通常是某个数据库。Scrapy-Redis提供了一个Item Pipeline （RedisPipeline），用于将各个爬虫爬取到的数据存入同一个Redis数 据库中。
1、Scheduler
Scrapy不支持多个Spider共享同一个队列（每个Spider各自独立） Scrapy-Redis的解决方法：Scrapy的队列换成Redis数据库（即Redis 队列）。 将要爬取的Request存放在同一个Redis数据库中，多个Spider都读取同 一个Reids数据库中的Request。
分布式爬虫
Scrapy分布式实现
配置Redis环境
Redis数据库默认只能本机访问，其他机器无法访问，需要设置一下Redis环境，使得从机（Slaver）访问： 在Redis目录下，找到并打开redis.windows-service.conf文件，做如下设置 将bind 127.0.0.1注释掉 将protected-mode由yes设置为no
网络爬虫技术总结
⽹络爬⾍技术总结对于⼤数据⾏业，数据的价值不⾔⽽喻，在这个信息爆炸的年代，互联⽹上有太多的信息数据，对于中⼩微公司，合理利⽤爬⾍爬取有价值的数据，是弥补⾃⾝先天数据短板的不⼆选择，本⽂主要从爬⾍原理、架构、分类以及反爬⾍技术来对爬⾍技术进⾏了总结。
1、爬⾍技术概述⽹络爬⾍(Web crawler)，是⼀种按照⼀定的规则，⾃动地抓取万维⽹信息的程序或者脚本，它们被⼴泛⽤于互联⽹搜索引擎或其他类似⽹站，可以⾃动采集所有其能够访问到的页⾯内容，以获取或更新这些⽹站的内容和检索⽅式。
从功能上来讲，爬⾍⼀般分为数据采集，处理，储存三个部分。
传统爬⾍从⼀个或若⼲初始⽹页的URL开始，获得初始⽹页上的URL，在抓取⽹页的过程中，不断从当前页⾯上抽取新的URL放⼊队列,直到满⾜系统的⼀定停⽌条件。
聚焦爬⾍的⼯作流程较为复杂，需要根据⼀定的⽹页分析算法过滤与主题⽆关的链接，保留有⽤的链接并将其放⼊等待抓取的URL队列。
然后，它将根据⼀定的搜索策略从队列中选择下⼀步要抓取的⽹页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某⼀条件时停⽌。
另外，所有被爬⾍抓取的⽹页将会被系统存贮，进⾏⼀定的分析、过滤，并建⽴索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬⾍来说，这⼀过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通⽤⽹络爬⾍，聚焦爬⾍还需要解决三个主要问题：(1) 对抓取⽬标的描述或定义；(2) 对⽹页或数据的分析与过滤；(3) 对URL的搜索策略。
2、爬⾍原理2.1 ⽹络爬⾍原理Web⽹络爬⾍系统的功能是下载⽹页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。
很多⼤型的⽹络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，⽐如 Google、Baidu。
由此可见Web ⽹络爬⾍系统在搜索引擎中的重要性。
⽹页中除了包含供⽤户阅读的⽂字信息外，还包含⼀些超链接信息。
Web⽹络爬⾍系统正是通过⽹页中的超连接信息不断获得⽹络上的其它⽹页。
爬虫面试题目大全(3篇)
第1篇一、爬虫技术基础1. 什么是爬虫？- 爬虫（Spider）是一种自动化程序，用于从互联网上抓取信息。
它通过模拟人类用户的行为，访问网页并提取所需的数据。
2. 爬虫的主要作用是什么？- 数据抓取：从网站获取信息，用于数据分析、数据挖掘等。
- 信息监控：跟踪特定信息或网站的变化。
- 网络分析：研究网络结构和链接关系。
3. 请解释爬虫的基本工作流程。
- 确定目标：确定要抓取数据的网站。
- 网络请求：向目标网站发送请求。
- 数据解析：解析返回的HTML、XML或JSON数据。
- 数据存储：将解析得到的数据存储到数据库或文件中。
4. 请列举几种常见的爬虫类型。
- 网页爬虫：抓取静态网页。
- 深度爬虫：递归抓取网站上的所有链接。
- 宽度爬虫：同时抓取多个网页。
- 代理爬虫：通过代理服务器进行爬取，以隐藏真实IP。
二、网络编程与HTTP协议5. 什么是HTTP协议？- HTTP（超文本传输协议）是互联网上应用最广泛的网络协议，用于在Web服务器和客户端之间传输数据。
6. 请解释HTTP请求/响应模型。
- 请求：客户端向服务器发送请求，包含方法（如GET、POST）、URL、头部信息等。
- 响应：服务器返回响应，包含状态码、头部信息、实体内容等。
7. 请解释HTTP状态码。
- 1xx：信息性响应。
- 2xx：成功响应。
- 3xx：重定向。
- 4xx：客户端错误。
- 5xx：服务器错误。
8. 什么是HTTPS？- HTTPS（安全超文本传输协议）是HTTP的安全版本，通过SSL/TLS加密数据传输，确保数据安全。
三、网页解析9. 请解释HTML、XML和JSON的区别。
- HTML：用于网页内容的结构化。
- XML：用于存储和传输数据。
- JSON：轻量级数据交换格式，易于阅读和编写。
10. 请列举几种常用的网页解析库。
- BeautifulSoup- lxml- PyQuery11. 如何解析动态加载的网页内容？- 使用Selenium、PhantomJS等工具模拟浏览器行为。
Python网络爬虫中的分布式爬取与数据合并技术
Python网络爬虫中的分布式爬取与数据合并技术随着互联网的快速发展，信息获取已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
而在信息获取的过程中，网络爬虫扮演着举足轻重的角色。
然而，随着数据量的急剧增加，单机爬虫已经无法满足实时性和高效性的要求。
这就促使了分布式爬虫的出现。
本文将介绍Python网络爬虫中的分布式爬取与数据合并技术。
1. 分布式爬取技术分布式爬取是将爬虫程序分散部署在多台机器或多个节点上，每个节点负责爬取并处理一部分数据，从而加快数据的获取速度和处理能力。
以下是几种常见的分布式爬取技术：1.1 数据分片数据分片是将待爬取的数据均匀地分割成若干个部分，每个节点负责爬取一部分数据。
这样做能够提高爬取的效率，减少单个节点的负荷。
在Python中，可以使用多线程或多进程来实现数据分片的功能。
1.2 任务队列任务队列是分布式爬虫中常用的一种技术。
它将待爬取的URL或任务存储在一个中央队列中，每个节点从队列中获取任务进行爬取。
当某个节点完成任务时，将结果返回给中央队列，其他节点再从队列中获取新的任务。
这样做可以实现任务的均衡分配和高效利用。
1.3 基于消息队列的分布式基于消息队列的分布式爬虫是通过消息队列来实现不同节点之间的通信和数据传输。
每个节点独立运行，并通过消息队列接收和发送消息。
节点可以根据需要创建多个消费者或生产者，实现并发的目的。
常见的消息队列工具有RabbitMQ、Kafka等。
2. 数据合并技术在分布式爬虫中，爬取得到的数据需要进行合并和去重，以保证数据的准确性和完整性。
以下是几种常见的数据合并技术：2.1 数据库存储将爬取得到的数据存储在数据库中是一种常见的做法。
每个节点将数据存储在自己的数据库中，然后使用数据库的合并和去重功能将数据进行合并。
常见的数据库有MySQL、MongoDB等。
2.2 分布式存储系统分布式存储系统可以有效地解决数据存储和管理的问题。
每个节点将爬取得到的数据存储在分布式存储系统中，然后通过系统提供的接口进行数据的合并和去重。
Python爬虫框架Scrapy介绍与应用
Python爬虫框架Scrapy介绍与应用一、引言随着网络信息时代的发展，网络中蕴藏着大量的信息资源，如何高效地获取这些信息资源成为了大家共同关注的问题，尤其是对于需要大量数据支撑的行业来说。
在这样的背景下，网页爬虫技术应运而生，它是一种基于模拟人类浏览网页的方式，逐个网页地抓取其中的内容和链接，从而获取各类信息的技术。
但是，通过人工模拟访问网页，快速获取大量信息数据，其效率和可靠性都面临巨大难题，比如需要投入大量人力物力，运行效率低下，容易出现卡顿、数据缺失等问题。
这些难题困扰了爬虫技术的应用和发展，Scrapy则是在这种背景下应运而生的一种高效、快捷、灵活、可扩展的Python爬虫框架，成为了目前爬虫技术领域的佼佼者。
本文将对Scrapy框架的基本概念、工作流程、特点和应用案例进行详细阐述和分析。
二、Scrapy框架基本概念1.1 Scrapy框架概述Scrapy框架是一种基于Python语言的、开源的、高度模块化和可扩展的网络爬虫框架。
它主要用于构建各种爬虫、数据抓取、批量数据获取及处理等智能应用程序。
Scrapy框架采用了分布式架构的设计模式，让程序员可以更为方便地使用Python语言进行数据抓取、数据处理、数据挖掘等大数据操作。
1.2 Scrapy框架工作流程Scrapy框架的工作流程主要包括：下载器、数据处理器、数据存储器等三个模块。
下载器主要负责从网页上抓取目标信息和建立请求与响应的网络连接。
数据处理器用于对从目标网站下载下来的数据，进行解析、清洗、筛选等操作。
数据存储器则是将处理后的数据保存到文件、数据库等地方。
1.3 Scrapy框架特点Scrapy框架具有以下几个特点：（1）高效稳定：采用基于Twisted框架的多线程异步网络模型。
（2）易于扩展：通过插件和中间件组件，可以方便地扩展框架的功能。
（3）灵活可定制：可以自定义爬虫策略、数据处理规则和存储方式，适应各种场景。
（4）支持多种数据格式：支持CSV、JSON、XML等多种数据格式，方便与其他工具集成使用。
微服务实例-构建分布式爬虫系统-谢乐冰
微服务架构将开发团队分成若干个小组，每个小组负责一个或多个微 服务的开发、部署和维护，提高了团队的协作效率。
微服务架构的优势
灵活性
微服务架构使得开发更加灵活，可以根 据业务需求快速调整和扩展服务。
高可用性
微服务架构通过服务的冗余部署、负 载均衡等技术，提高了系统的可用性
和可靠性。
可维护性
微服务架构将应用程序拆分成多个独 立的服务，降低了系统的复杂度，提 高了可维护性。
这些服务可以独立开发、部署、扩展 ，使得开发更加灵活、高效。
微服务的特点
独立性
每个微服务都是独立的，可以单独部署、升级和扩展，不需要其他服 务的配合。
轻量级通信
微服务之间的通信是基于HTTP、RESTful API等轻量级通信协议，使 得服务之间的交互更加简单、高效。
自动化
微服务架构通常使用自动化工具进行部署、监控和管理，提高了开发 效率和系统的可靠性。
微服务实例-构建分 布式爬虫系统
目录
• 微服务概述 • 分布式爬虫系统介绍 • 构建分布式爬虫系统的微服务实例 • 微服务实例的应用与优化 • 总结与展望
01CABiblioteka ALOGUE微服务概述微服务的定义
微服务是一种软件架构风格，它将应 用程序拆分成一系列小型、独立的服 务，每个服务都运行在独立的进程中 ，并使用轻量级通信协议进行通信。
数据加密
对敏感数据进行加密存储和传输，保证数据的安 全性。
安全审计
定期进行安全漏洞扫描和审计，及时发现和修复 潜在的安全风险。
05
CATALOGUE
总结与展望
总结
分布式爬虫系统的优势
分布式爬虫系统能够提高爬取效率，降低单点故障风险，并方便扩展和运维。
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设计爬虫架构
爬虫架构满足一下功能
(1) 分布式：爬虫应该能够在多台机器上分布执行。
(2) 可伸缩性：爬虫结构应该能够通过增加额外的机器和带宽来提高抓取速度。
(3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各种系统资源，例如，处理器、存储空间和网络带宽。
(4) 可扩展性：为了能够支持新的数据格式和新的抓取协议，爬虫架构应该设计成模块化的形式。
这里最主要的是爬虫和存储库。
其中的爬虫部分阶段性地抓取互联网上的内容。
存储库存储爬虫下载下来的网页，是分布式的和可扩展的存储系统。
在往存储库中加载新的内容时仍然可以读取存储库。
整个爬虫系统可以由一台抓取机器或多个爬虫节点组成。
加载复杂的网页可以选择采用WebKit模拟浏览器处理js渲染页面获取
多机并行抓取的分布式系统节点之间的通信和调度，在一个爬虫节点上实现并行抓取，可以考虑多线程同步I/O或者单线程异步I/O。
多线程爬虫需要考虑线程之间的同步问题。
对单线程并行抓取来说，异步I/O是很重要的基本功能。
解析流程
(1)通过基于正则,Xpath.Csspath等规则,获取页面指定位置的html或文本数据
(2)按照数据格式需求,判断必要值是否存在,并根据类型判断数据正确
(3)通过验证的数据进入到数据入队的缓存队列等待存入数据仓库
(4)如果数据验证不通过,则将异常的url返回到待抓取URL集合中重新抓取
关键节点数据说明
(1)Web配置界面:可在界面增加爬取的种子入口,入库规则,URL过滤规则
(2)控制节点:负责将URl集合中的待爬地址分发到多个工作节点以便并发的执行爬取工作
(3)工作节点:根据待爬的URL信息和对应的种子规则获取页面并解析出数据,并根据抓取的页面获取相关联的需要爬取的URL信息,加入到URL集合中等待爬取.
(4)解析页面:根据种子提供的解析规则抽取,并验证数据的入库合法性,通过则存入入库缓冲队列中,如果发现有异常,则返回当前URL到URL集合中重新爬取
URL集合
Url集合中的数据项,除了抓取的url本身外,额外带有流程中各环节处理结果的数据信息,如:解析异常,会增加url项中的解析异常次数,以便在后面的逻辑中控制重试次数(还有更新次数,最近成功更新时间....)
节点配置
根据系统的规模和数据抓取量的大小,在数据存储DB这块,可以根据实际情况采用mongo,hbase或其它的数据库,以达到系统存储的可伸缩性
URL扭转的消息队列也可以根据系统规模,如1亿条数据缓存采用ssdb,如果需要性能更好可以采用kafka分布式的消息队列,以便可以方便的扩展系统运行规模.
爬虫平台监控需要实现功能
(1)爬虫运行状态监控
a)爬虫定时发送心跳包,监控平台根据心跳包,监控爬虫的运行状态
(2)爬虫采集量监控
a)对爬虫爬取数据的总量的统计
(3)爬虫采集速度监控/秒/分/时根据规模需求而定
a)/秒/分/时根据规模需求而定
(4)定时邮件发送运行状态和统计信息
a)定时发送,爬虫运行的情况和爬取数据总量。