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oskfh
发表于 2019-3-18 15:41
本帖最后由 oskfh 于 2019-3-18 17:11 编辑
python celery爬虫简介- celery是一个任务队列,同时也支持任务调度,强大的生产者消费者模型
- 附上最新celery文档http://docs.celeryproject.org/en/latest/
- 整个爬虫程序将请求页面, 下载页面, 解释页面分成3个队列, 耦合度较低, 并可以定制化不同程序对应不同数量的worker,资源合理分配
- main.py中实现用python脚本打开celery服务
- 在celery_app/tasks定义的任务
- celery实例通过配置文件celeryconfig.py配置
注意- 启动worker的时候如果需要使用celerybeat的定时功能,需要加上-B的参数
- 启动一个 download_queue,-A app的位置,-Q 指定启动的队列,worker 消费者,-c 4个并发,-B 启动该队列的celerybeaet,-n 节点名字为downloader,-l log等级为info celery -A tasks.workers -Q download_queue worker -B -l info -c 4 -n downloader
- 在app.conf.update('CELERYBEAT_SCHEDULE')中能够实现celerybeat的定时任务功能,如果是定时执行,比如某天的某小时,可以使用crontab的方式来完成
- log中使用dictConfig的方式添加日志,格式比较清晰,后续可以使用该方式来设置日志
- 实例化celery的app的时候,使,能够让celery自动的从celery_app.tasks中寻找tasks,方便用include的方式
- 在tasks中传递了resposne对象,不能使用json的序列化方式,选择pickle的方式
- 在task中,都是用app.send_task("**task", args=(response,),queue="parse_page_list",routing_key="for_page_list") 来把结果交给一个task去完成,同时使用queue和routing_key的方式来,能够把当前任务队列中的内容传递到另一个任务队列,celery能够自动的寻找queue和routing_key匹配的队列去接收任务
本代码可以加强的地方- 数据库存入时候的去重
- 请求的时候对cookie,headers的处理,refer的处理,代{过}{滤}理ip的处理
使用体会- 使用celery能够轻松的帮助我们完成一个大型的分布式爬虫,但是如果和scrapy或者是scrapy_redis相比的话,整个程序会变得很凌乱
- 后续的框架,可以使用celery来完成一些细节功能的异步调用,但是目前感觉不能纯粹的依靠celery来完成一个分布式的爬虫, 而是要把celery用在他正确的用途上, 例如注册后发送验证邮件.等等
下面是项目图片:
调用种子url的方法
配置文件1
配置文件2
配置文件3
tasks文件
如果你们感兴趣,可以在下面评论, 给我些热心值吧,哈哈哈,我会公布源码出来
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