Crawler Agent Tutorial: Crawler Agent Pool Deployment + High Concurrency Implementierungsmethoden

In der Welt des Daten-Crawlings ist die Proxy-IP wie ein Mantel für den Crawler, der uns hilft, uns frei im Netzwerk zu bewegen und zu vermeiden, von der Ziel-Website identifiziert und blockiert zu werden. Heute möchte ich Ihnen Tipps für den Einsatz von Crawler-Proxy-Pools und die Implementierung mit hoher Gleichzeitigkeit geben.

Was ist der Crawler Agent Pool?

Zunächst einmal müssen wir herausfinden, was der Crawler-Proxy-Pool ist. Einfach ausgedrückt ist der Proxy-Pool ein Proxy-IP-Speicher "Pool", der Crawler kann von diesem Pool aus arbeiten, um die Proxy-IP herauszunehmen, ihre echte IP zu ersetzen, um zu vermeiden, von der Zielseite verboten zu werden. Der gute oder schlechte Proxy-Pool wirkt sich direkt auf die Effizienz und Stabilität des Crawlers aus.

Einsatz des Crawler-Proxy-Pools

Die Einrichtung eines Agentenpools ist nicht wirklich kompliziert und gliedert sich in die folgenden Schritte:

1. eine Proxy-IP erhalten

Der grundlegendste Schritt ist die Beschaffung einer Proxy-IP. Es gibt viele kostenlose und kostenpflichtige Proxy-IP-Anbieter auf dem Markt. Die Qualität der kostenlosen Proxy-IPs variiert und es kann viele nicht verfügbare IPs geben, während bezahlte Proxy-IPs relativ stabil sind. Es gibt viele Möglichkeiten, eine Proxy-IP zu erhalten. Sie können sie über eine API-Schnittstelle erhalten oder sie von einigen Websites crawlen.

Einfuhranträge

def get_proxies(): url = ''
url = 'https://api.proxyscrape.com/?request=displayproxies&proxytype=http'
response = requests.get(url)
proxies = response.text.split('n')
return proxies

2. die Proxy-IP überprüfen

Nachdem wir die Proxy-IPs erhalten haben, müssen wir diese IPs verifizieren. Der Zweck der Validierung besteht darin, sicherzustellen, dass diese IPs verfügbar sind. Die Verfügbarkeit und Antwortgeschwindigkeit der IPs kann durch Senden einer HTTP-Anfrage überprüft werden. Im Allgemeinen sind IPs mit schnellen und stabilen Antwortzeiten besser als Proxy-IPs geeignet.

def validate_proxy(proxy): url = ''
url = 'http://httpbin.org/ip'
try.
response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy}, timeout=5)
if response.status_code == 200:: response.status_code == 200: response.status_code == 200
return True
return True: if response.status_code == 200: return True
return False
return False

proxies = get_proxies()
valid_proxies = [proxy for proxy in proxies if validate_proxy(proxy)]

3) Speicher-Proxy-IP

Die verifizierten Proxy-IPs müssen gespeichert werden, damit der Crawler sie jederzeit aufrufen kann. Die Proxy-IP kann in einer Datenbank wie Redis oder MongoDB gespeichert werden, die einen hohen gleichzeitigen Zugriff unterstützt und den Anforderungen des Crawlers gerecht wird.

redis importieren

def store_proxies(proxies):
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
for proxy in proxies: r.sadd('proxies')
r.sadd('proxies', proxy)

store_proxies(gültig_proxies)

Implementierungsmethoden für hohe Gleichzeitigkeit

Hohe Gleichzeitigkeit ist ein wichtiges Merkmal des Crawler-Agentenpools, das die Effizienz des Crawlers verbessern kann. Es gibt viele Möglichkeiten, eine hohe Gleichzeitigkeit zu erreichen. Im Folgenden werden einige häufig verwendete Methoden beschrieben.

1) Multi-Threading

Multi-Threading ist eine grundlegende Methode, um eine hohe Gleichzeitigkeit zu erreichen. Durch die Aktivierung mehrerer Threads kann ein Crawler mehrere Anfragen gleichzeitig senden und so die Crawling-Geschwindigkeit erhöhen. Die "Threading"-Bibliothek in Python erleichtert die Implementierung von Multithreading.

Threading importieren

def fetch_url(url, proxy):
try.
response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy})
print(antwort.text)
except.
pass

url = 'http://example.com'
threads = []
for proxy in valid_proxies: threading.Thread(target=fetch_url, args=(url, proxy))
t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url, proxy))
threads.append(t)
t.start()

for t in threads.
t.join()

2. asynchrone IO

Neben Multi-Threading ist auch asynchrone IO ein effektiver Weg, um hohe Gleichzeitigkeit zu erreichen. Asynchrone IO erreicht nicht blockierende IO-Operationen durch den Mechanismus der Ereignisschleife, der die Gleichzeitigkeitsleistung des Crawlers erheblich verbessern kann. Die Bibliothek "asyncio" in Python wurde speziell für die Implementierung asynchroner IO entwickelt.

aiohttp importieren
importieren asyncio

async def fetch_url(session, url, proxy)::
try: async mit session.get(url, proxy=f'{proxy}')
async with session.get(url, proxy=f'http://{proxy}') as response.
print(await response.text())
except: async mit session.get(url, proxy=f'{proxy}')
as response: print(await response.text()) except: pass

async def main(): url = ''
url = 'http://example.com'
async mit aiohttp.ClientSession() as session.
tasks = [fetch_url(session, url, proxy) for proxy in valid_proxies]
await asyncio.gather(*Aufgaben)

asyncio.run(main())

3. verteilte Crawler

Wenn die Leistung eines einzelnen Rechners einen Engpass erreicht, sollten Sie einen verteilten Crawler einsetzen. Verteilte Crawler können die Crawling-Effizienz drastisch verbessern, indem sie Aufgaben zur Ausführung auf mehrere Rechner verteilen. Häufig verwendete verteilte Crawler-Frameworks sind Scrapy-Redis und PySpider.

# Scrapy-Redis Beispielkonfiguration
# Einstellungen.py
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'

# Verwendung von Redis zum Speichern von Proxy-IPs im Crawler-Code
redis importieren
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider).
name = 'mein_spider'
redis_key = 'mein_spider:start_urls'

def __init__(self, *args, **kwargs): super(MySpider, self).
super(MySpider, self). __init__(*args, **kwargs)
self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def make_requests_from_url(self, url): proxy = self.redis.
proxy = self.redis.srandmember('proxies').decode('utf-8')
return scrapy.Request(url, meta={'proxy': f'http://{proxy}'})

Agent Poolpflege

Sobald der Agentenpool eingerichtet ist, ist eine regelmäßige Wartung erforderlich. Proxy-IPs können mit der Zeit ausfallen und müssen regelmäßig aktualisiert und überprüft werden. Es kann eine zeitgesteuerte Aufgabe eingerichtet werden, um regelmäßig die Verfügbarkeit von Proxy-IPs zu prüfen und ausgefallene IPs aus dem Proxy-Pool zu entfernen.

1. die Aktualisierung der Proxy-IP

Um den Proxy-Pool am Leben zu erhalten, müssen regelmäßig neue Proxy-IPs vom Proxy-Anbieter bezogen und dem Proxy-Pool hinzugefügt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass immer genügend IPs im Proxy-Pool verfügbar sind.

2. die Überprüfung der Proxy-IP

Die Überprüfung der Proxy-IPs ist ein fortlaufender Prozess. Sie können eine zeitgesteuerte Aufgabe einrichten, um die IPs im Proxy-Pool in regelmäßigen Abständen zu überprüfen und die ungültigen IPs zu eliminieren, um die Qualität des Proxy-Pools zu gewährleisten.

Einfuhrzeit

while True: proxies = get_proxies()
proxies = get_proxies()
valid_proxies = [proxy for proxy in proxies if validate_proxy(proxy)]
store_proxies(gültig_proxies)
time.sleep(3600) # Aktualisierung jede Stunde

Zusammenfassungen

Der Einsatz des Crawler-Agentenpools und die Implementierung einer hohen Gleichzeitigkeit ist ein wichtiger Bestandteil des Crawlings von Daten. Durch einen vernünftigen Einsatz des Agentenpools und die Implementierung einer hohen Gleichzeitigkeit können Sie die Effizienz und Stabilität des Crawlers erheblich verbessern. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen helfen kann und wünsche Ihnen, dass Sie auf dem Weg des Data Crawling immer weiter vorankommen!