IP模拟器

大数据时代，企业需要收集大量数据，从中挖掘有价值的信息。 随着大量数据的采集，普通的爬虫方式已经不能满足需求，那么如何提高爬虫的爬取效率呢？ 这需要使用分布式爬虫。 今天，我们将与IP模拟器代理一起学习python分布式爬虫框架以及如何提高爬虫的爬虫效率。  

 

动态IP模拟器 

 

Scrapy在Scrapy单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue，使用deque模块实现。 如果有新的Request产生，就会放入队列，然后由Scheduler调度Request。 之后，Request交给Downloader进行爬取。 简单的调度架构如下图所示。  

 

动态IP模拟器 

 

如果两个Scheduler同时从队列中取Requests，并且每个Scheduler都有对应的Downloader，那么带宽足够，正常爬取，不考虑队列存储 . 在压力下爬行效率会发生什么变化？ 没错，爬行效率会翻倍。  

 

这样Scheduler可以扩展多个，Downloader也可以扩展多个。 爬取队列Queue一定是一个，也就是所谓的共享爬取队列。 这样可以保证Scheduler从队列中调度一个Request后，其他Scheduler不会重复调度这个Request，可以同步抓取多个Scheduler。 这是分布式爬虫的基本原型。 简单的调度架构如下图所示。  

 

动态IP模拟器

 

我们需要做的是在多台主机上同时运行爬虫任务进行协同爬取，而协同爬取的前提是共享爬取队列。 这样每个主机就不需要单独维护爬取队列，而是从共享爬取队列中访问Request。 但是每个主机还是有自己的Scheduler和Downloader，所以调度和下载功能是分开完成的。 如果不考虑队列访问的性能消耗，爬取效率会成倍增加。  

 

综上所述，如何提高爬虫爬虫的爬虫效率的问题就解决了，通过实现python分布式爬虫可以提高爬虫的爬虫效率。