大數據時代，企業需要收集大量數據，從中挖掘有價值的信息。 隨著大量數據的采集，普通的爬蟲方式已經不能滿足需求，那么如何提高爬蟲的爬取效率呢？ 這需要使用分布式爬蟲。 今天，我們將與IP模擬器代理一起學習python分布式爬蟲框架以及如何提高爬蟲的爬蟲效率。  

 

動態IP模擬器 

 

Scrapy在Scrapy單機爬蟲中有一個本地爬取隊列Queue，使用deque模塊實現。 如果有新的Request產生，就會放入隊列，然后由Scheduler調度Request。 之后，Request交給Downloader進行爬取。 簡單的調度架構如下圖所示。  

 

動態IP模擬器 

 

如果兩個Scheduler同時從隊列中取Requests，并且每個Scheduler都有對應的Downloader，那么帶寬足夠，正常爬取，不考慮隊列存儲 . 在壓力下爬行效率會發生什么變化？ 沒錯，爬行效率會翻倍。  

 

這樣Scheduler可以擴展多個，Downloader也可以擴展多個。 爬取隊列Queue一定是一個，也就是所謂的共享爬取隊列。 這樣可以保證Scheduler從隊列中調度一個Request后，其他Scheduler不會重復調度這個Request，可以同步抓取多個Scheduler。 這是分布式爬蟲的基本原型。 簡單的調度架構如下圖所示。  

 

動態IP模擬器

 

我們需要做的是在多臺主機上同時運行爬蟲任務進行協同爬取，而協同爬取的前提是共享爬取隊列。 這樣每個主機就不需要單獨維護爬取隊列，而是從共享爬取隊列中訪問Request。 但是每個主機還是有自己的Scheduler和Downloader，所以調度和下載功能是分開完成的。 如果不考慮隊列訪問的性能消耗，爬取效率會成倍增加。  

 

綜上所述，如何提高爬蟲爬蟲的爬蟲效率的問題就解決了，通過實現python分布式爬蟲可以提高爬蟲的爬蟲效率。