Python网络爬虫中的分布式任务调度与管理
Python中的分布式系统
Python中的分布式系统随着互联网的发展和技术的进步，分布式系统在现代软件开发中扮演着越来越重要的角色。
Python作为一种功能强大且易用的编程语言，也在分布式系统的开发中被广泛应用。
本文将探讨Python中的分布式系统及其相关概念、工具和技术。
一、什么是分布式系统分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的，这些节点通过网络通信进行协作，以实现共同的目标。
在分布式系统中，各个节点可以独立运行，并通过消息传递或共享数据的方式进行通信与协调。
相比于传统的集中式系统，分布式系统具有更高的可伸缩性、可靠性和容错性。
二、分布式系统的优势和挑战分布式系统的优势在于其能够处理大规模数据和用户量，并且能够高效利用资源。
同时，分布式系统还具有良好的容错性，即使某一节点失效，系统仍能正常运行。
然而，分布式系统也面临一些挑战，比如数据一致性、通信延迟和节点故障处理等问题。
三、Python在分布式系统中的应用Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有广泛的应用领域，包括分布式系统。
Python可以通过其丰富的库和框架来快速开发和部署分布式系统。
以下是一些在Python中使用的分布式系统的工具和技术：1. Celery：Celery是一个Python分布式任务队列框架，常用于实现异步任务和定时任务。
它使用消息队列来协调多个节点之间的任务分发和结果收集。
2. Pyro：Pyro（Python Remote Objects）是一个用于构建分布式应用程序的Python框架。
它通过Python对象的方式进行远程调用，使得分布式系统的开发更加简单和直观。
3. Twisted：Twisted是一个事件驱动的Python网络编程框架，可以用于构建高性能的分布式系统。
它提供了各种网络协议的实现，例如TCP、UDP、HTTP等，以及可靠的异步网络通信。
4. ZeroMQ：ZeroMQ是一个快速、可靠和异步的消息传递库，适用于构建分布式系统。
Python爬虫从入门到放弃（二十一）之Scrapy分布式部署
Python爬⾍从⼊门到放弃（⼆⼗⼀）之Scrapy分布式部署按照上⼀篇⽂章中我们将代码放到远程主机是通过拷贝或者git的⽅式，但是如果考虑到我们⼜多台远程主机的情况，这种⽅式就⽐较⿇烦，那有没有好⽤的⽅法呢？这⾥其实可以通过scrapyd,下⾯是这个scrapyd的github地址：当在远程主机上安装了scrapyd并启动之后，就会再远程主机上启动⼀个web服务，默认是6800端⼝，这样我们就可以通过http请求的⽅式，通过接⼝的⽅式管理我们scrapy项⽬，这样就不需要在⼀个⼀个电脑连接拷贝过着通过git，关于scrapyd官⽅⽂档地址：安装scrapyd安装scrapyd：pip install scrapyd这⾥我在另外⼀台ubuntu linux虚拟机中同样安装scrapy以及scrapyd等包，保证所要运⾏的爬⾍需要的包都完成安装，这样我们就有了两台linux，包括上篇⽂章中我们已经有的linux环境在这⾥有个⼩问题需要注意，默认scrapyd启动是通过scrapyd就可以直接启动，这⾥bind绑定的ip地址是127.0.0.1端⼝是：6800，这⾥为了其他虚拟机访问讲ip地址设置为0.0.0.0scrapyd的配置⽂件：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scrapyd/default_scrapyd.conf这样我们就可以通过浏览器访问：关于部署如何通过scrapyd部署项⽬，这⾥官⽅⽂档提供⼀个地址：这⾥的scrapyd-client主要实现以下内容：1. 把我们本地代码打包⽣成egg⽂件2. 根据我们配置的url上传到远程服务器上我们将我们本地的scrapy项⽬中scrapy.cfg配置⽂件进⾏配置：我们其实还可以设置⽤户名和密码，不过这⾥没什么必要，只设置了url这⾥设置url⼀定要注意：url =最后的addversion.json不能少我们在本地安装pip install scrapy_client,安装完成后执⾏：scrapyd-deployzhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ scrapyd-deployPacking version 1502177138Deploying to project "zhihu_user"in http://192.168.1.9:6800/addversion.jsonServer response (200):{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "version": "1502177138", "spiders": 1, "project": "zhihu_user"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$看到status:200表⽰已经成功关于常⽤操作APIlistprojects.json列出上传的项⽬列表zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listprojects.json{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "projects": ["zhihu_user"]}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$listversions.json列出有某个上传项⽬的版本zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listversions.json\?project\=zhihu_user{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "versions": ["1502177138"]}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$schedule.json远程任务的启动下⾯我们启动的三次就表⽰我们启动了三个任务，也就是三个调度任务来运⾏zhihu这个爬⾍zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "97f1b5027c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "99595aa87c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/schedule.json -d project=zhihu_user -d spider=zhihu{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "jobid": "9abb1ba27c0e11e7b07a080027bbde73"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$同时当启动完成后，我们可以通过页⾯查看jobs，这⾥因为我远端服务器并没有安装scrapy_redis，所以显⽰任务是完成了，我点开⽇志并能看到详细的⽇志情况：这⾥出错的原因就是我上⾯忘记在ubuntu虚拟机安装scrapy_redis以及pymongo模块，进⾏pip install scrapy_redis pymongo安装后重新启动,就可以看到已经在运⾏的任务，同时点开Log⽇志也能看到爬取到的内容：listjobs.json列出所有的jobs任务上⾯是通过页⾯显⽰所有的任务，这⾥是通过命令获取结果zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/listjobs.json\?project\=zhihu_user{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "running": [], "pending": [], "finished": [{"start_time": "2017-08-08 15:53:00.510050", "spider": "zhihu", "id": "97f1b5027c0e11e7b07a080027bbde73", "end_time": "2017-08-08 15:53:01.416139 zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$cancel.json取消所有运⾏的任务这⾥可以将上⾯启动的所有jobs都可以取消：zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=0f5cdabc7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=63f8e12e7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}zhaofandeMBP:zhihu_user zhaofan$ curl http://192.168.1.9:6800/cancel.json -d project=zhihu_user -d job=63f8e12f7c1011e7b07a080027bbde73{"node_name": "fan-VirtualBox", "status": "ok", "prevstate": "running"}这样当我们再次通过页⾯查看，就可以看到所有的任务都是finshed状态：我相信看了上⾯这⼏个⽅法你⼀定会觉得真不⽅便还需要输⼊那么长,所以有⼈替你⼲了件好事把这些API进⾏的再次封装：关于python-scrapyd-api该模块可以让我们直接在python代码中进⾏上述那些api的操作⾸先先安装该模块：pip install python-scrapyd-api使⽤⽅法如下,这⾥只演⽰了简单的例⼦，其他⽅法其实使⽤很简单按照规则写就⾏：from scrapyd_api import ScrapydAPIscrapyd = ScrapydAPI('http://192.168.1.9:6800')res = scrapyd.list_projects()res2 = scrapyd.list_jobs('zhihu_user')print(res)print(res2)Cancel a scheduled jobscrapyd.cancel('project_name', '14a6599ef67111e38a0e080027880ca6')Delete a project and all sibling versionsscrapyd.delete_project('project_name')Delete a version of a projectscrapyd.delete_version('project_name', 'version_name')Request status of a jobscrapyd.job_status('project_name', '14a6599ef67111e38a0e080027880ca6') List all jobs registeredscrapyd.list_jobs('project_name')List all projects registeredscrapyd.list_projects()List all spiders available to a given projectscrapyd.list_spiders('project_name')List all versions registered to a given projectscrapyd.list_versions('project_name')Schedule a job to run with a specific spiderscrapyd.schedule('project_name', 'spider_name')Schedule a job to run while passing override settingssettings = {'DOWNLOAD_DELAY': 2}Schedule a job to run while passing extra attributes to spider initialisation scrapyd.schedule('project_name', 'spider_name', extra_attribute='value')。
分布式计算中的任务调度与资源管理
分布式计算中的任务调度与资源管理分布式计算是一种将计算任务分配给多台计算机来共同完成的技术。
任务调度和资源管理是分布式计算中至关重要的两个方面。
本文将深入探讨分布式计算中的任务调度与资源管理，并分析现有的一些应用和算法。
一、任务调度任务调度是指将用户提交的任务分配给可用资源来执行，并优化系统性能的过程。
任务调度需要考虑的主要因素包括任务的类型、执行时间、任务间的依赖关系以及可用资源的状态。
1. 调度策略在分布式计算中，有许多调度策略可以选择，如最短作业优先、最长作业优先、先来先服务等。
这些策略根据任务的属性和系统的需求来决定任务的执行顺序。
2. 任务依赖任务之间的依赖关系是指一个任务的执行是否依赖于另一个任务的结果。
在任务调度时，需要将具有依赖关系的任务安排在正确的顺序执行，以保证任务的正确性和完整性。
3. 负载均衡分布式系统中，负载均衡是指将任务合理地分配给可用资源，以平衡系统中各节点的负载情况，实现高效的任务调度。
常用的负载均衡算法有随机法、轮询法、最小负载优先法等。
二、资源管理资源管理是指对系统中的处理器、存储器、网络等资源进行有效分配和利用的过程。
资源管理的目标是提高系统的性能和资源利用率，并保证任务的正确执行。
1. 资源发现在分布式计算中，资源发现是指通过搜索和注册机制来发现和识别各个节点上的可用资源。
资源管理系统需要定期向节点发送请求，查询节点的可用资源，然后将这些信息记录在资源数据库中，以便任务调度时使用。
2. 资源分配资源分配是根据任务的需求和节点的可用资源，将任务分配给合适的节点执行的过程。
资源分配需要考虑节点的负载、网络带宽等因素，以保证任务能够在合适的节点上顺利执行。
3. 资源监控与调整资源管理系统需要监控各个节点上资源的使用情况，及时发现和处理资源异常或负载过高的情况。
当某个节点负载过高时，资源管理系统可以通过调整任务调度策略，将任务重新分配给其他节点，以平衡系统的负载。
Python中的任务调度和定时任务技巧
Python中的任务调度和定时任务技巧Task scheduling and timing tasks are two important aspects of software development that can greatly improve the efficiency and functionality of applications. In Python, there are several techniques available to implement task scheduling and timing tasks, including threading, multiprocessing, and third-party libraries such as Celery and APScheduler.Threading is a technique used to execute multiple tasks concurrently within a single process. In Python, the threading module is used to create and manage threads. A thread is a separate flow of execution that can run simultaneously with other threads in the same process. This makes threading an effective technique for task scheduling as well as executing timed tasks.For example, suppose we want to execute a task at a specified time using threading. We can create a new thread for the task and set a timer using the sleep() function from the time module. The sleep() function takes an argument in seconds and pauses the thread for the specified amount of time.import threadingimport timedef run_task():# Execute your task hereprint("Task executed at", time.ctime())t = threading.Thread(target=run_task)t.start()time.sleep(10) # Pause for 10 secondst.join() # Wait for the thread to completeIn this example, we create a new thread using the threading.Thread() function and specify the target function to execute using the target parameter. We then start the thread using the start() method and pause the main thread using the sleep() function for 10 seconds. After the pause, we call the join() method to wait for the thread to complete.Multiprocessing is another technique used in Python to execute multiple tasks concurrently, but unlike threading, multiprocessing creates new processes instead of threads. A process is a separate instance of the Python interpreter running in its own memory space. This makes multiprocessing an effective technique for executing tasks that require a lot of CPU-intensive work.To execute timed tasks using multiprocessing, we can use the Process class from the multiprocessing module. We can create a new process for the task and set a timer using the sleep() function similar to threading.import multiprocessingimport timedef run_task():# Execute your task hereprint("Task executed at", time.ctime())p = multiprocessing.Process(target=run_task)p.start()time.sleep(10) # Pause for 10 secondsp.join() # Wait for the process to completeIn this example, we create a new process using the multiprocessing.Process() function and specify the target function to execute using the target parameter. We then start the process using the start() method and pause the main process using the sleep() function for 10 seconds. After thepause, we call the join() method to wait for the process to complete.Third-party libraries such as Celery and APScheduler provide more advanced features for task scheduling and timing tasks in Python. Celery is a distributed task queue thatallows you to run tasks asynchronously across multiple worker nodes. It provides support for task routing, result storage, and task retries.For example, suppose we want to use Celery to execute a task at a specified time. We can define a Celery task and use the apply_async() method to schedule the task to run at a specific time.from datetime import datetimefrom celery import Celeryapp = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//') @app.taskdef run_task():# Execute your task hereprint("Task executed at", datetime.now())run_task.apply_async(eta=datetime(2021, 6, 27, 12, 0, 0)) In this example, we define a Celery task using the@app.task decorator and use the run_task() function to define the actual task. We then use the apply_async() method to schedule the task to run at a specific time using the eta parameter.APScheduler is another third-party library that provides a powerful scheduling framework for timing tasks in Python.It supports various types of scheduling, including cron, interval, and date-based scheduling.For example, suppose we want to use APScheduler to execute a task every day at a specific time. We can define ajob using the cron trigger and schedule it to run at the desired time.from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingSchedulerdef run_task():# Execute your task hereprint("Task executed at", datetime.now())scheduler = BlockingScheduler()scheduler.add_job(run_task, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=12, minute=0)scheduler.start()In this example, we define a function called run_task()to execute the actual task. We then create aBlockingScheduler object and add a job using the add_job() method. We specify the cron trigger to run the job everyweekday at 12:00 PM using the day_of_week, hour, and minute parameters.In conclusion, task scheduling and timing tasks are essential techniques in Python for improving the efficiency and functionality of applications. Python provides several built-in techniques such as threading and multiprocessing, as well as third-party libraries like Celery and APScheduler to implement task scheduling and timing tasks. By utilizing these techniques, developers can create applications that are more responsive and scalable.。
分布式系统中的任务调度及资源管理
分布式系统中的任务调度及资源管理随着科技的不断进步和普及，越来越多的应用和业务需要大规模的计算和数据处理，如何高效地利用计算资源，提高计算能力已成为各领域必须解决的问题。
针对这样的需求，分布式系统应运而生。
在分布式系统中，任务调度及资源管理是一个重要的研究领域。
一、任务调度在分布式系统中，任务调度是指为了最大化利用计算资源和提高计算效率，将待处理任务分配给不同的计算节点进行计算的过程。
任务调度的目标是通过合理的资源分配，将任务完成时间最小化。
具体来说，任务调度需要解决以下问题：1.任务分配策略如何将待处理任务分配给不同的计算节点进行计算？这需要根据各个节点的计算能力、负载情况、通信延迟等因素制定合理的任务分配策略。
常见的任务分配策略有贪心算法、基于遗传算法的优化方法、任务传递算法等。
2.任务调度算法如何选择合适的任务调度算法来进行任务调度？通常使用的任务调度算法有FIFO、SJF、RR等。
不同的算法对于不同的应用场景表现不同的效果，因此需要针对具体的应用场景进行选择。
3.任务中断与恢复在分布式系统中，由于各个节点之间的网络状况等原因，计算过程中可能会出现任务中断的情况。
如何在任务中断后合理地恢复任务，保证计算结果的正确性，是任务调度需要解决的问题。
二、资源管理在分布式系统中，资源管理是指如何高效地管理计算和存储资源，保证这些资源能够被最大限度地利用。
具体来说，资源管理需要解决以下问题：1.节点管理如何对各个计算节点进行管理，维护节点信息，包括节点状态、负载情况、计算能力等方面，是资源管理中必须解决的问题。
2.任务管理如何管理各个任务的信息，包括任务的状态、进度、资源需求等信息。
只有对任务进行有效的管理，才能保证任务调度的成功。
3.数据管理在分布式系统中，数据管理尤为重要。
如何高效地共享和传输数据，保证数据的一致性和完整性，是资源管理中需要解决的问题。
三、应用实例分布式系统的任务调度和资源管理已经在各个领域得到了广泛的应用。
Python网络爬虫中的爬取速度与性能优化
Python网络爬虫中的爬取速度与性能优化网络爬虫是一种通过程序自动获取互联网上信息的技术，而Python语言由于其简洁易学、强大的库支持和广泛的应用，成为网络爬虫开发的首选语言之一。
然而，随着互联网信息的爆炸性增长，爬取大规模数据面临着诸多挑战，包括爬取速度和性能优化的问题。
本文将探讨在Python网络爬虫中如何提高爬取速度和优化性能。
一、使用多线程/多进程技术网络爬虫的爬取速度和性能常常受限于处理页面的速度。
Python提供了多线程和多进程技术，可以同时处理多个页面，从而加快爬取速度。
多线程适合处理IO密集型任务，而多进程适合处理CPU密集型任务。
通过合理应用多线程和多进程技术，可以充分利用计算机资源，提高爬取效率。
二、优化请求策略1. 设置合理的请求头在发送HTTP请求时，服务器根据请求头的信息进行相应的处理。
为了模拟浏览器的行为，我们可以通过设置合理的请求头来提高爬取效率。
例如，设置User-Agent字段可以避免被网站屏蔽或限制。
2. 合理使用代理IP为了防止被网站封IP，我们可以使用代理IP进行爬取。
代理IP可以帮助我们隐藏真实IP，提高爬取效率和稳定性。
需要注意的是，代理IP的质量和稳定性对爬取效果有重要影响，因此选择可靠的代理IP 服务商是至关重要的。
三、使用高性能的网络库网络库是爬虫中重要的组成部分，直接影响爬取速度和性能。
Python提供了多种网络库，如urllib、requests、aiohttp等。
在选择网络库时，我们应该根据需求和场景选择最适合的库来提高爬取效率。
四、合理设计爬取策略1. 设置合理的爬取间隔频繁地请求同一个网站可能会导致被屏蔽或者封禁，因此我们应该设置合理的爬取间隔来避免给服务器带来过大的负载，并提高爬取成功率。
可以根据网站的robots.txt文件来了解网站的爬取限制，从而制定合理的爬取策略。
2. 优化URL管理在爬取过程中，URL的管理非常重要。
合理的URL去重策略可以避免重复爬取，提高爬取效率。
分布式系统中的任务调度和资源管理
分布式系统中的任务调度和资源管理随着信息技术的不断发展，分布式系统已经成为了大规模数据处理和存储的主流方式。
以Hadoop为代表的分布式计算平台，可以有效地解决大规模数据的处理问题。
但是，分布式系统的任务调度和资源管理是非常关键的因素，如果不合理地管理，则会导致资源浪费和任务运行效率低下等问题。
本文将就分布式系统中的任务调度和资源管理进行探讨。
一、任务调度任务调度是分布式系统中的一个重要组成部分，它的主要目的是调度任务在可用的资源上运行。
任务执行通常是由一个或多个进程组成的，这些进程通过网络连接到分布式系统上的多个节点。
在分布式系统中，任务往往需要在不同的节点上分配和执行，这就使得任务调度成为了分布式系统中的难点和瓶颈。
分布式系统中有两种主要的任务调度模式：静态任务调度和动态任务调度。
静态任务调度是指在任务提交时就已经确定了任务的执行位置，而动态任务调度是指在任务执行时根据系统资源情况动态地分配任务的执行位置。
静态任务调度可以使得任务调度的过程更为简单，适合于多个节点上面的任务结构比较固定的情况。
在Hadoop上，静态任务调度通常是通过Jobtracker进行的。
Jobtracker是一个负责所有任务调度的中心节点，任务在提交时就会被分配给不同的节点运行。
静态任务调度的缺点是容易造成负载不均衡，有些节点的资源可能会被浪费。
动态任务调度则是根据系统资源情况动态地分配任务的执行位置，可以使得任务调度更加灵活高效。
在一些针对流数据的分布式系统中，动态任务调度是非常重要的，因为随着数据的不断到达，任务需要动态地根据资源情况进行调度。
二、资源管理资源管理是指分布式系统中对各种资源进行管理，包括内存资源、CPU资源、磁盘资源等。
资源管理是分布式系统中另一个关键点，它的主要目的是提高系统的效率和资源利用率。
分布式系统中的资源分配通常是通过节点资源管理器完成的。
在Hadoop上，节点资源管理器通常是通过Yarn来实现的。
爬虫管理框架
爬虫管理框架
爬虫管理框架用于管理爬虫的任务调度、数据存储和数据处理等功能，帮助开发者更高效地进行爬虫开发和管理。
一些常见的爬虫管理框架包括：
1. Scrapy：Scrapy是一个Python开发的开源网络爬虫框架，提供了全面的爬虫解决方案，包括请求发送、数据抓取、数据处理和存储等功能。
它支持异步处理，具有高度的可定制性和可扩展性。
2. Apache Nutch：Apache Nutch是一个基于开源的web搜索引擎框架，可以用于构建高性能的网络爬虫。
它支持分布式爬取和索引，能够处理大规模的网页数据。
3. Heritrix：Heritrix是一个基于Java的开源网络爬虫框架，由Internet Archive开发和维护。
它具有高度的可定制性和可扩展性，可以满足各种不同的爬虫需求。
4. Pyspider：Pyspider是一个用Python编写的分布式网络爬虫框架，它支持异步处理和分布式调度，可以用于高效地抓取和处理大量的网页数据。
这些爬虫管理框架提供了丰富的功能和工具，方便开发者进行爬虫的任务调度、数据处理和存储等操作，帮助开发者更高效地进行爬虫开发和管理。
python分布式进程
python分布式进程分布式进程指的是将Process进程分布到多台机器上，充分利⽤多态机器的性能完成复杂的任务分布式进程在python 中依然要⽤到multiprocessing 模块。
multiprocessing模块不但⽀持多进程，其中managers⼦模块还⽀持把多进程分布到多台机器上。
可以写⼀个服务进程作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠⽹络通信进⾏管理。
例⼦：在做爬⾍程序时，抓取某个⽹站的所有图⽚，如果使⽤多进程的话，⼀般是⼀个进程负责抓取图⽚的链接地址，将链接地址放到queue中，另外的进程负责从queue中取链接地址进⾏下载和存储到本地。
现在把这个过程做成分布式，⼀台机器上的进程负责抓取链接地址，其他机器上的进程负责系在存储。
那么遇到的主要问题是将queue 暴露到⽹络中，让其他机器进程都可以访问，分布式进程就是将这个过程进⾏了封装，我们可以将这个过程称为本地队列的⽹络化要实现上⾯例⼦的功能，创建分布式进程需要分为六个步骤建⽴队列Queue ，⽤来进⾏进程间通信。
服务进程创建任务队列task_queue ⽤来作为传递任务给任务进程的通道；服务进程创建结果队列result_queue ，作为任务进程完成任务后回复服务进程的通道。
在分布式多进程环境下，必须由Queuemanager获得Queue 接⼝来添加任务把第⼀步中建⽴的队列在⽹络上注册，暴露给其他进程（主机），注册后获得⽹络队列，相当于本地队列的映像建⽴⼀个对象（Queuemanager（BaseManager））实例manager，绑定端⼝和验证⼝令启动第三步中建⽴的实例，即启动管理manager，监管信息通道通过管理实例的⽅法获得通过⽹络访问的Queue对象，即再把⽹络队列实体化成可以使⽤的本地队列创建任务到 “本地”队列中，⾃动上传任务到⽹络队列中，分配给任务进程进⾏处理接下来通过程序实现上⾯的列⼦（window版），⾸先编写的是服务进程（taskManager.py）#!coding:utf-8from multiprocessing.managers import BaseManagerfrom multiprocessing import freeze_support, Queue# 任务个数task_number = 10# 收发队列task_quue = Queue(task_number)result_queue = Queue(task_number)def get_task():return task_quuedef get_result():return result_queue# 创建类似的queueManagerclass QueueManager(BaseManager):passdef win_run():# 注册在⽹络上，callable 关联了Queue 对象# 将Queue对象在⽹络中暴露#window下绑定调⽤接⼝不能直接使⽤lambda，所以只能先定义函数再绑定QueueManager.register('get_task_queue', callable=get_task)QueueManager.register('get_result_queue', callable=get_result)# 绑定端⼝和设置验证⼝令manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 8001), authkey='qiye'.encode())# 启动管理，监听信息通道manager.start()try:# 通过⽹络获取任务队列和结果队列task = manager.get_task_queue()result = manager.get_result_queue()# 添加任务for url in ["ImageUrl_" + str(i) for i in range(10)]:print('url is %s' % url)task.put(url)print('try get result')for i in range(10):print('result is %s' % result.get(timeout=10))except:print 'Manager error'finally:manager.shutdown()if __name__ == '__main__':# window下多进程可能有问题，添加这句话缓解freeze_support()win_run()服务进程已经编写好，接下来任务进程(taskWorker.py)创建四步骤：使⽤QueueManager注册⽤于获取Queue的⽅法名称，任务进程只能通过名称来⽹络获取Queue连接服务器，端⼝和验证⼝令注意保持与服务器进程中完全⼀致从⽹络获取Queue，进⾏本地化从task队列获取任务，并且把结果写⼊result队列#coding:utf-8import timefrom multiprocessing.managers import BaseManager# 创建类似的QueueManager:class QueueManager(BaseManager):pass# 实现第⼀步：使⽤QueueManager注册获取Queue的⽅法名称QueueManager.register('get_task_queue')QueueManager.register('get_result_queue')# 实现第⼆步：连接到服务器:server_addr = '127.0.0.1'print('Connect to server %s...' % server_addr)# 端⼝和验证⼝令注意保持与服务进程设置的完全⼀致:m = QueueManager(address=(server_addr, 8001), authkey='qiye')# 从⽹络连接:m.connect()# 实现第三步：获取Queue的对象:task = m.get_task_queue()result = m.get_result_queue()# 实现第四步：从task队列取任务,并把结果写⼊result队列:while(not task.empty()):image_url = task.get(True,timeout=5)print('run task download %s...' % image_url)time.sleep(1)result.put('%s--->success'%image_url)# 处理结束:print('worker exit.')运⾏结果：taskManager.pyC:\Python27\python.exe F:/python_scrapy/python_study/taskManager.pyurl is ImageUrl_0url is ImageUrl_1url is ImageUrl_2url is ImageUrl_3url is ImageUrl_4url is ImageUrl_5url is ImageUrl_6url is ImageUrl_7url is ImageUrl_8url is ImageUrl_9try get resultresult is ImageUrl_0--->successresult is ImageUrl_1--->successresult is ImageUrl_2--->successresult is ImageUrl_3--->successresult is ImageUrl_4--->successresult is ImageUrl_5--->successresult is ImageUrl_6--->successresult is ImageUrl_7--->successresult is ImageUrl_8--->successresult is ImageUrl_9--->successProcess finished with exit code 0任务进程(taskWorker.py)C:\Python27\python.exe F:/python_scrapy/python_study/taskWorker.py Connect to server 127.0.0.1...run task download ImageUrl_0...run task download ImageUrl_1...run task download ImageUrl_2...run task download ImageUrl_3...run task download ImageUrl_4...run task download ImageUrl_5...run task download ImageUrl_6...run task download ImageUrl_7...run task download ImageUrl_8...run task download ImageUrl_9...worker exit.Process finished with exit code 0。
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Python网络爬虫中的分布式任务调度与管理
网络爬虫是一种用于自动化获取网页内容的程序。在面对大规模的
数据抓取时，单机爬虫往往无法满足需求，因此需要使用分布式任务
调度与管理技术来提高爬取效率。本文将介绍Python网络爬虫中的分
布式任务调度与管理的相关内容。
一、分布式任务调度
分布式任务调度是指将任务分布到多个爬虫节点上，通过协调节点
之间的工作，使得每个节点都能够高效地完成任务。下面是一个简单
的分布式任务调度的实现示例：
1. Node A负责接收任务，将任务分发给其他节点。
2. Node B和Node C是两个工作节点，它们从Node A获取任务，
并开始抓取数据。
3. 当Node B和Node C完成任务后，它们将抓取到的数据返回给
Node A。
4. Node A负责对数据进行整合和存储。
通过以上示例，可以看出分布式任务调度可以实现任务的并发执行，
提高爬取效率。
二、分布式任务管理
在分布式网络爬虫中，分布式任务管理是指对任务进行合理的调度
和管理，确保每个节点都能够根据自身的处理能力和负载情况，高效
地完成任务。下面是一个简单的分布式任务管理的实现示例：
1. 使用任务队列来记录待抓取的URL，可以使用第三方消息队列中
间件（如RabbitMQ、Kafka）。
2. 将任务队列和多个工作节点进行关联，当有任务需要处理时，工
作节点从任务队列中获取URL。
3. 工作节点处理完URL后，将抓取到的数据存储到数据库或文件
系统中。
4. 使用心跳机制，实时监控工作节点的工作状态，当节点异常或负
载过大时，重新分配任务或增加新的工作节点。
通过以上示例，可以看出分布式任务管理可以根据实际情况来调度
任务、监控节点状态和负载，确保整个分布式爬虫系统的健壮性和稳
定性。
三、分布式任务调度与管理的实践
在Python中，有一些成熟的分布式任务调度与管理框架可以使用，
如Celery和Scrapy-Redis。这些框架提供了灵活的配置和扩展机制，方
便开发者根据自身需求进行定制化开发。
例如，使用Celery框架可以实现分布式任务调度与管理：
1. 安装Celery并配置任务队列中间件。可以选择RabbitMQ或
Redis作为消息队列。
2. 定义任务函数，并使用装饰器将任务函数注册到Celery中。
3. 设置任务启动入口，通过Celery命令启动任务调度器。
4. 在工作节点上，使用Celery的Worker命令启动任务执行者。
通过以上步骤，可以实现简单的分布式任务调度与管理。开发者可
以根据自身需求，进一步配置Celery参数，如并发数、结果存储方式
等。
四、总结
本文介绍了Python网络爬虫中的分布式任务调度与管理的相关内容。
通过合理地设置分布式任务调度和管理，可以提高爬取效率，降低单
机爬虫带来的压力。在实践中，开发者可以使用成熟的框架，如
Celery和Scrapy-Redis，简化开发工作，提高开发效率。同时，根据实
际需求和系统负载，灵活调整任务调度和管理的参数，以达到最佳的
爬取效果。