什么是分布式爬虫 和单机爬虫有什么区别

分布式爬虫就是多台计算机上都安装爬虫程序，重点是联合采集。单机爬虫就是只在一台计算机上，叫做单机。前嗅的ForeSpider数据采集系统就有单机和服务器版，比如只在一台服务器上的爬虫，虽然开了多进程，但还是服务器单机的。但是如果在多个服务器上，并且能够协同采集，就是分布式的。

一、需求

1.定时抓取固定网站新闻标题、内容、发表时间和来源。

2.程序需要支持分布式、多线程

二、设计

1.网站是固定，但是未来也可能添加新的网站去抓取，每个网站内容节点设计都不一样，这样就需要支持动态可配置来新增网站以方便未来的扩展，这样就需要每次都需要开发介入。

2.网站html节点的结构可能发生变化，所以也要支持提取节点可配置。

3.怎样支持分布式？暂时最简单的想法就是：多机器部署程序，还有新搞一台或者部署程序其中一台制作一个定时任务，定时开启每台机器应该抓取哪个网站，暂时不能支持同一个网站同时可以支持被多台机器同时抓取，这样会比较麻烦，要用到分布式队列。所以暂时一个网站同时只会被单台机器抓取。

4.多线程，怎样多线程？多线程抓取我这边有两个实现：

（1）一个线程抓取一个网站，维护一个自己的url队列做广度抓取，同时抓取多个网站。如图：

（2）多个线程同时抓取不同的网站。如图：

以上两张办法其实各有优点，也给有缺点，看我们怎么取舍了。

方法1：每个线程创建一个自己的队列，图中的queue可以不用concurrentQueue，优点：不涉及到控制并发，每个网站一个线程抓取一个网站，抓取完毕即自动回收销毁线程。控制方便。缺点：线程数不可以扩展，例如当只有3个网站，你最多只能开3个线程来抓取，不能开更多，有一定的局限性。

方法2：N个线程同时抓取N个网站，线程数和网站数目不挂钩，优点：线程数可以调整并且和和抓取网站数量无关。3个网站我们可以开4个5个或者10个这个可以根据您的硬件资源进行调整。缺点：需要控制并发，并且要控制什么时候销毁线程（thread1空闲，并且queue为空不代表任务可以结束，可能thread2结果还没返回），当被抓取的网站响应较慢时，会拖慢整个爬虫进度。

三、实现

抓取方式最终还是选择了方法二，因为线程数可配置！

使用技术：

jfinal用了之后才发现这东西不适合，但是由于项目进度问题，还是使用了。

maven项目管理

jettyserver

mysql

eclipse开发

项目需要重点攻破的难点：

（1）合理的控制N个线程正常的抓取网站，并且当所有线程工作都完成了并且需要抓取的队列为空时，N个线程同时退出销毁。

（2）不同网站设计节点不一样，需要通过配置解决各个网站需要抓取的URL和抓取节点内容在html节点的位置。

（3）个性化内容处理，由于html结构设计问题，北大青鸟认为抓取的内容可能有些多余的html标签，或者多余的内容该怎么处理。

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组 *** 作顺序组成，类似流水线，每个 *** 作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来 *** 作。

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