Tutorial de Agente de Rastreo: Despliegue del Grupo de Agentes de Rastreo + Métodos de Implementación de Alta Concurrencia

En el mundo del rastreo de datos, la IP proxy es como una capa para el crawler, que nos ayuda a viajar libremente por la red y evitar ser identificados y bloqueados por el sitio web de destino. Hoy voy a compartir consejos sobre el despliegue de la piscina de proxy de rastreo y la implementación de alta concurrencia.

¿Qué es el fondo de agentes oruga?

En primer lugar, tenemos que averiguar lo que es la piscina de proxy crawler. En pocas palabras, la piscina de proxy es una "piscina" de almacenamiento de IP proxy, el rastreador puede trabajar desde esta piscina para sacar la IP proxy, reemplazar su IP real, a fin de evitar ser prohibido por el sitio de destino. La buena o mala piscina proxy afecta directamente a la eficiencia y la estabilidad del rastreador.

Despliegue del grupo de proxy de rastreo

El despliegue de un conjunto de agentes no es realmente complicado y se divide en los siguientes pasos:

1. Obtener una IP proxy

El paso más básico es conseguir una IP proxy, hay muchos proveedores de servicios de IP proxy gratuitos y de pago en el mercado. La calidad de las IPs proxy gratuitas varía y puede haber muchas IPs no disponibles, mientras que las IPs proxy de pago son relativamente estables. Hay muchas maneras de conseguir una IP proxy, puedes conseguirla a través de la interfaz API o rastrearla desde algunos sitios web.

solicitudes de importación

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

2. Verificar la IP del proxy

Después de obtener las IPs proxy, necesitamos verificar estas IPs. El propósito de la validación es asegurar que estas IPs están disponibles. La disponibilidad y velocidad de respuesta de las IPs puede verificarse enviando una petición HTTP. En general, las IPs con tiempos de respuesta rápidos y estables son más adecuadas como IPs proxy.

def validar_proxy(proxy): url = ''
url = 'http://httpbin.org/ip'
probar.
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. IP del proxy de almacenamiento

Las IP proxy verificadas deben almacenarse para que el rastreador pueda llamarlas en cualquier momento. Las IP proxy pueden almacenarse en una base de datos, como Redis o MongoDB, que admiten un acceso concurrente elevado y pueden satisfacer las necesidades del rastreador.

importar redis

def almacenar_proxies(proxies):
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
para proxy en proxies: r.sadd('proxies')
r.sadd('proxies', proxy)

store_proxies(proxies_validos)

Métodos de implementación de alta concurrencia

La alta concurrencia es una característica importante del conjunto de agentes de rastreo, que puede mejorar la eficiencia del rastreador. Hay muchas maneras de lograr una alta concurrencia, la siguiente es una descripción de varios métodos comúnmente utilizados.

1. Multihilo

El multihilo es un método fundamental para lograr una alta concurrencia. Al habilitar varios hilos, un rastreador puede enviar varias solicitudes al mismo tiempo, aumentando así la velocidad de rastreo.La biblioteca `threading` de Python facilita la implementación de multihilos.

importar roscado

def fetch_url(url, proxy):
try.
response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy})
print(respuesta.texto)
excepto.
pass

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

para t en hilos.
t.join()

2. E/S asíncrona

Además del multi-threading, el IO asíncrono es también una forma efectiva de conseguir una alta concurrencia. La IO asíncrona consigue operaciones de IO no bloqueantes a través del mecanismo de bucle de eventos, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de concurrencia del rastreador.La biblioteca `asyncio` de Python está especialmente diseñada para implementar IO asíncrona.

importar aiohttp
importar asyncio

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

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

asyncio.run(main())

3. Rastreadores distribuidos

Cuando el rendimiento de una sola máquina alcance un cuello de botella, considere la posibilidad de utilizar un rastreador distribuido. Los rastreadores distribuidos pueden mejorar drásticamente la eficacia del rastreo distribuyendo las tareas entre varias máquinas para su ejecución. Los marcos de rastreo distribuido más utilizados son Scrapy-Redis y PySpider.

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

# Uso de Redis para almacenar IPs proxy en el código del crawler
importar redis
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

clase MySpider(RedisSpider).
name = 'mi_araña'
redis_key = 'mi_araña: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}'})

Agente de mantenimiento de piscinas

Una vez desplegado el conjunto de agentes, se requiere un mantenimiento regular. Las IPs proxy pueden fallar con el tiempo y necesitan ser actualizadas y verificadas regularmente. Se puede configurar una tarea programada para comprobar periódicamente la disponibilidad de las IP proxy y eliminar las IP fallidas del grupo de proxy.

1. Actualización de la IP proxy

Para mantener vivo el grupo de proxys, es necesario obtener nuevas IPs de proxys del proveedor de proxys y añadirlas al grupo de proxys de forma regular. Esto asegura que siempre haya suficientes IPs disponibles en el grupo de proxy.

2. Verificación de la IP del proxy

La verificación de la IP del proxy es un proceso continuo. Puede configurar una tarea cronometrada para verificar las IP del grupo de proxy a intervalos regulares y eliminar las IP no válidas, lo que garantizará la calidad del grupo de proxy.

tiempo de importación

while True: proxies = get_proxies()
proxies = get_proxies()
valid_proxies = [proxy for proxy in proxies if validate_proxy(proxy)]
store_proxies(valid_proxies)
time.sleep(3600) # Actualizar cada hora

resúmenes

El despliegue del conjunto de agentes del rastreador y la implementación de una alta concurrencia es una parte importante del rastreo de datos. Mediante el despliegue razonable del conjunto de agentes y la implementación de alta concurrencia, puede mejorar significativamente la eficiencia y la estabilidad del rastreador. Espero que este artículo pueda ayudarte, ¡te deseo que en el camino del rastreo de datos llegues cada vez más lejos!