基于Python分布式爬虫并解决假死的问题

简介

随着互联网技术的不断发展，数据爬取已成为各行业数据采集的重要手段，尤其是在数据挖掘、商业情报、金融市场分析等领域，数据爬取扮演了至关重要的角色。传统的单机爬虫早已无法满足实际需求，因此分布式爬虫应运而生。本文将介绍如何基于Python实现分布式爬虫，并解决假死的问题。

分布式爬虫框架

实现分布式爬虫，首先需要选择一个合适的分布式框架。当前主流分布式爬虫框架包括Python中的Scrapy、Pyspider以及Java中的WebMagic等。这些框架均已实现分布式部署，并且提供了丰富的功能和插件，极大地降低了爬虫的开发难度和维护成本。

在本文中，我们将选择Scrapy作为分布式爬虫框架。Scrapy可以非常方便地实现多进程和分布式部署，同时还提供了强大的爬虫、调度和管道等功能。

解决假死的问题

当我们在编写爬虫时，经常会遇到假死的问题。所谓假死，是指爬虫程序在运行过程中停止了，但是没有抛出异常，也没有输出任何错误信息，我们不知道程序在哪儿挂了。这种情况非常常见，也非常难以解决。

那么，如何避免爬虫程序假死的问题呢？这里有几个建议：

1. 增加日志输出。将程序运行过程中的所有输出信息记录到日志文件中，便于分析错误原因。

2. 避免死循环。在编写爬虫时，要注意避免死循环，例如设置最大爬取深度和最大爬取数量等限制。

3. 增加重试次数。如果爬取网页时遇到异常，可以增加重试次数。这样做的好处是能够自动重试失败请求，增加爬取成功率。

4. 增加超时设置。如果爬虫程序在爬取网页时长时间没有响应，可能导致假死。因此，可以设置超时时间，让程序在规定时间内妥善处理请求。

5. 使用分布式爬虫。使用分布式爬虫可以使整个爬虫系统更加稳定，同时还可以通过监控和日志分析等方式发现假死问题，并且能够快速恢复系统。

示例说明

示例一：使用Scrapy实现分布式爬虫

Scrapy框架提供了一个名为分布式爬取的模块，通过该模块可以方便地实现分布式爬虫。在使用Scrapy进行分布式爬虫时，需要配置好Redis或Zookeeper等作为调度中心。调度中心负责管理各个机器上的爬虫进程，分配任务，进行调度。

具体实现步骤如下：

1. 启动分布式调度器。调度器负责将任务分配给各个爬虫，可以使用Redis或Zookeeper作为调度中心，命令如下：

$ scrapy-redis start_master

1. 启动分布式爬虫。分布式爬虫会从调度器中获取任务，并进行相应的爬取操作，命令如下：

$ scrapy-redis start_slave

示例二：解决假死问题

在爬虫程序中，我们可以通过心跳机制来判断程序是否假死。心跳机制是指爬虫程序定时向调度中心发送一些简单信息，以表明该程序仍在运行。如果调度中心在一段时间内(如10s)没有收到爬虫程序的心跳信息，就认为该爬虫程序已经死亡，需要进行重启。

具体实现步骤如下：

1. 编写心跳机制代码。当程序开始运行时，通过定时器每隔一段时间(如5s)向调度中心发送心跳信息，并在程序执行完毕后取消定时器。

2. 在调度中心中增加假死检测代码。当调度中心长时间没有收到某个爬虫程序的心跳信息时，就会认为该程序可能已经死亡，需要进行重启。

例如，在Scrapy中使用Heartbeats插件实现心跳机制，可参考以下代码：

from scrapy_heartbeat.middlewares import HeartbeatMiddleware

HEARTBEAT_FREQUENCY = 5  # 心跳频率，单位为秒

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_heartbeat.middlewares.HeartbeatMiddleware': 900,
}
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_heartbeat.middlewares.HeartbeatMiddleware': 900,
}

HEARTBEAT_SETTINGS = {'url': 'redis://localhost', 'frequency': HEARTBEAT_FREQUENCY}