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分布式爬虫架构在Python中的应用与实践

   2025-07-07 9
导读

分布式爬虫是一种利用多台计算机并行抓取网页数据的技术。它通过将任务分配给不同的服务器,从而提高抓取效率和稳定性。在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库来解析HTML文档。以下是一个简单的分布式爬虫架构示例。

分布式爬虫架构在Python中的应用与实践

分布式爬虫是一种利用多台计算机并行抓取网页数据的技术。它通过将任务分配给不同的服务器,从而提高抓取效率和稳定性。在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库来解析HTML文档。以下是一个简单的分布式爬虫架构示例:

1. 首先,我们需要安装requests和BeautifulSoup库。可以使用以下命令进行安装:

```bash

pip install requests beautifulsoup4

```

2. 接下来,我们创建一个名为`distributed_crawler.py`的文件,并在其中编写以下代码:

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import threading

# 定义一个函数,用于从给定的URL获取网页内容

def get_html(url):

response = requests.get(url)

return response.text

# 定义一个函数,用于解析HTML文档并提取所需信息

def parse_html(html):

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 在这里添加你的解析逻辑,例如提取标题、链接等

return soup

分布式爬虫架构在Python中的应用与实践

# 定义一个函数,用于将解析后的数据发送到指定的目标URL

def send_data(data, target_url):

response = requests.post(target_url, data=data)

print(f"Data sent to {target_url}")

# 定义一个函数,用于启动多个线程并发地执行爬虫任务

def start_crawler(urls, target_url):

threads = []

for url in urls:

thread = threading.Thread(target=send_data, args=(get_html(url), target_url))

thread.start()

threads.append(thread)

# 等待所有线程完成

for thread in threads:

thread.join()

# 示例:启动一个分布式爬虫,从给定的URL列表中获取网页内容,并将结果发送到指定的目标URL

urls = ['https://www.example.com/page1', 'https://www.example.com/page2']

target_url = 'https://www.example.com/results'

start_crawler(urls, target_url)

```

3. 最后,我们可以运行`distributed_crawler.py`文件,启动分布式爬虫。在这个例子中,我们将从两个URL列表中获取网页内容,并将结果发送到目标URL。你可以根据需要修改`urls`和`target_url`的值。

这个简单的分布式爬虫架构使用了Python的多线程和网络编程功能。通过将任务分配给不同的线程,我们可以提高抓取效率和稳定性。同时,我们还可以使用更复杂的解析逻辑来提取所需的信息。

 
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