本篇内容介绍了“如何快速理解Scrapy分布式爬虫、队列和布隆过滤器”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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快速上手
Step 0:
首先安装 Scrapy-Distributed :
pip install scrapy-distributed
如果你没有所需要的运行条件，你可以启动两个 Docker 镜像进行测试 (RabbitMQ 和 redisBloom):
# pull and run a RabbitMQ container. docker run -d --name rabbitmq -p 0.0.0.0:15672:15672 -p 0.0.0.0:5672:5672 rabbitmq:3 # pull and run a RedisBloom container. docker run -d --name redis-redisbloom -p 0.0.0.0:6379:6379 redislabs/rebloom:latest
Step 1 (非必须):
如果你有一个现成的爬虫，可以跳过这个 Step，直接到 Step 2。
创建一个爬虫工程，我这里以一个 sitemap 爬虫为例:
scrapy startproject simple_example
然后修改 spiders 文件夹下的爬虫程序文件:
from scrapy_distributed.spiders.sitemap import SitemapSpider from scrapy_distributed.queues.amqp import QueueConfig from scrapy_distributed.dupefilters.redis_bloom import RedisBloomConfig class MySpider(SitemapSpider): name = "example" sitemap_urls = ["http://www.people.com.cn/robots.txt"] queue_conf: QueueConfigQueueConfig = QueueConfig( name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255} ) redis_bloom_conf: RedisBloomConfigRedisBloomConfig = RedisBloomConfig(key="example:dupefilter") def parse(self, response): self.logger.info(f"parse response, url: {response.url}")Step 2:
只需要修改配置文件 settings.py 下的SCHEDULER, DUPEFILTER_CLASS 并且添加 RabbitMQ和 Redis 的相关配置，你就可以马上获得一个分布式爬虫，Scrapy-Distributed 会帮你初始化一个默认配置的 RabbitMQ 队列和一个默认配置的 RedisBloom 布隆过滤器。
# 同时集成 RabbitMQ 和 RedisBloom 的 Scheduler # 如果仅使用 RabbitMQ 的 Scheduler，这里可以填 scrapy_distributed.schedulers.amqp.RabbitScheduler SCHEDULER = "scrapy_distributed.schedulers.DistributedScheduler" SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_distributed.queues.amqp.RabbitQueue" RABBITMQ_CONNECTION_PARAMETERS = "amqp://guest:guest@localhost:5672/example/?heartbeat=0" DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_distributed.dupefilters.redis_bloom.RedisBloomDupeFilter" BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_URL = "redis://:@localhost:6379/0" BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_HOST = "localhost" BLOOM_DUPEFILTER_REDIS_PORT = 6379 # Redis Bloom 的客户端配置，复制即可 REDIS_BLOOM_PARAMS = { "redis_cls": "redisbloom.client.Client" } # 布隆过滤器误判率配置，不写配置的情况下默认为 0.001 BLOOM_DUPEFILTER_ERROR_RATE = 0.001 # 布隆过滤器容量配置，不写配置的情况下默认为 100_0000 BLOOM_DUPEFILTER_CAPACITY = 100_0000你也可以给你的 Spider 类，增加两个类属性，来初始化你的 RabbitMQ 队列或 RedisBloom 布隆过滤器:
class MySpider(SitemapSpider): ...... # 通过 arguments 参数，可以配置更多参数，这里示例配置了 lazy 模式和优先级最大值 queue_conf: QueueConfigQueueConfig = QueueConfig( name="example", durable=True, arguments={"x-queue-mode": "lazy", "x-max-priority": 255} ) # 通过 key，error_rate，capacity 分别配置布隆过滤器的redis key，误判率，和容量 redis_bloom_conf: RedisBloomConfigRedisBloomConfig = RedisBloomConfig(key="example:dupefilter", error_rate=0.001, capacity=100_0000) ......Step 3:
scrapy crawl example
检查一下你的 RabbitMQ 队列 和 RedisBloom 过滤器，是不是已经正常运行了？
可以看到，Scrapy-Distributed 的加持下，我们只需要修改配置文件，就可以将普通爬虫修改成支持 RabbitMQ 队列 和 RedisBloom 布隆过滤器的分布式爬虫。在拥有 RabbitMQ 和 RedisBloom 环境的情况下，修改配置的时间也就一分钟。
关于Scrapy-Distributed
目前 Scrapy-Distributed 主要参考了Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 这两个库。
如果你有过 Scrapy 的相关经验，可能会知道 Scrapy-Redis 这个库，可以很快速的做分布式爬虫，如果你尝试过使用 RabbitMQ 作为爬虫的任务队列，你可能还见到过 scrapy-rabbitmq 这个项目。诚然 Scrapy-Redis 已经很方便了，scrapy-rabbitmq 也能实现 RabbitMQ 作为任务队列，但是他们存在一些缺陷，我这里简单提出几个问题。
Scrapy-Redis 使用 Redis 的 set 去重，链接数量越大占用的内存就越大，不适合任务数量大的分布式爬虫。
Scrapy-Redis 使用 Redis 的 list 作为队列，很多场景会有任务积压，会导致内存资源消耗过快，比如我们爬取网站 sitemap 时，链接入队的速度远远大于出队。
scrapy-rabbitmq 等 RabbitMQ 的 Scrapy 组件，在创建队列方面，没有提供 RabbitMQ 支持的各种参数，无法控制队列的持久化等参数。
scrapy-rabbitmq 等 rabbitmq 框架的 Scheduler 暂未支持分布式的 dupefilter ，需要使用者自行开发或接入相关组件。
Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 等框架都是侵入式的，如果需要用这些框架开发分布式的爬虫，需要我们修改自己的爬虫代码，通过继承框架的 Spider 类，才能实现分布式功能。
于是，Scrapy-Distributed 框架就在这个时候诞生了，在非侵入式设计下，你只需要通过修改 settings.py 下的配置，框架就可以根据默认配置将你的爬虫分布式化。
为了解决Scrapy-Redis 和 scrapy-rabbitmq 存在的一些痛点，Scrapy-Distributed 做了下面几件事:
采用了 RedisBloom 的布隆过滤器，内存占用更少。
支持了 RabbitMQ 队列声明的所有参数配置，可以让 RabbitMQ 队列支持 lazy-mode 模式，将减少内存占用。
RabbitMQ 的队列声明更加灵活，不同爬虫可以使用相同队列配置，也可以使用不同的队列配置。
Scheduler 的设计上支持多个组件的搭配组合，可以单独使用 RedisBloom 的DupeFilter，也可以单独使用 RabbitMQ 的 Scheduler 模块。
实现了 Scrapy 分布式化的非侵入式设计，只需要修改配置，就可以将普通爬虫分布式化。
“如何快速理解Scrapy分布式爬虫、队列和布隆过滤器”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
