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python分布式爬虫中spider_Worker节点是什么？

来源：中华考试网 [2020年11月27日] 【大中小】

　　当包裹被送到一个地点后，需要分配到不同的地方才算整个过程的结束。那么把这个过程放到分布式爬虫中，Master节点负责了前期搬运和分类包裹的工作，剩下的任务小伙伴们都猜到了，spider_Worker节点就承担了最后的配送任务。我们也可以换种理解的方法，Worker是一个搬运工人的意思。那么我们今天就spider_Worker节点在python分布式爬虫中的使用给大家带来分享。

　　在将多线程版本改写成分布式的爬虫,主要用的可跨平台的multiprocessing.managers的BaseManager模块，这个模块的主要功能就是将task_queue和result_queue两个队列注册成函数暴露到网上去,Master节点监听端口，让Worker子节点去连接，不同主机之间就可以通过注册的函数来共享同步资源，Master节点主要负责发送任务和获取结果，Worker就获取任务队列的任务开始跑，并将获取的结果存储到数据库获取返回回来。

　　spider_Worker 节点主要调用spider()函数对任务进行处理，方法都类似，子节点每获取一个链接就传回Master, 另外需要注意的是Master文件只能运行一个，但Worker节点可以同时运行多个并行同步处理task任务队列。

　　spider_Master.py

　　#coding:utf-8

　　from multiprocessing.managers import BaseManager

　　from Queue import Queue

　　import time

　　import argparse

　　import MySQLdb

　　import sys

　　page = 2

　　word = 'inurl:login.action'

　　output = 'test.txt'

　　page = (page+1) * 10

　　host = '127.0.0.1'

　　port = 500

　　urls = []

　　class Master():

　　def __init__(self):

　　self.task_queue = Queue() #server需要先创建两个共享队列，worker端不需要

　　self.result_queue = Queue()

　　def start(self):

　　BaseManager.register('get_task_queue',callable=lambda:self.task_queue) #在网络上注册一个get_task_queue函数,即把两个队列暴露到网上,worker端不需要callable参数

　　BaseManager.register('get_result_queue',callable=lambda:self.result_queue)

　　manager = BaseManager(address=(host,port),authkey='sir')

　　manager.start() #master端为start,即开始监听端口,worker端为connect

　　task = manager.get_task_queue() #master和worker都是从网络上获取task队列和result队列，不能在创建的两个队列

　　result = manager.get_result_queue()

　　print 'put task'

　　for i in range(0,page,10):

　　target = 'https://www.baidu.com/s?wd=%s&pn=%s'%(word,i)

　　print 'put task %s'%target

　　task.put(target)

　　print 'try get result'

　　while True:

　　try:

　　url = result.get(True,5) #获取数据时需要超时长一些

　　print url

　　urls.append(url)

　　except:

　　break

　　manager.shutdown()

　　if __name__ == '__main__':

　　start = time.time()

　　server = Master()

　　server.start()

　　print '共爬取数据%s条'%len(urls)

　　print time.time()-start

　　with open(output,'a') as f:

　　for url in urls:

　　f.write(url[1]+'\n')

　　conn = MySQLdb.connect('localhost','root','root','Struct',charset='utf8')

　　cursor = conn.cursor()

　　for record in urls:

　　sql = "insert into s045 values('%s','%s','%s')"%(record[0],record[1],str(record[2]))

　　cursor.execute(sql)

　　conn.commit()

　　conn.close()

　　spider_Worker

　　#coding:utf-8

　　import re

　　import Queue

　　import time

　　import requests

　　from multiprocessing.managers import BaseManager

　　from bs4 import BeautifulSoup as bs

　　host = '127.0.0.1'

　　port = 500

　　class Worder():

　　def __init__(self):

　　self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:50.0) Gecko/20100101 Firefox/50.0'}

　　def spider(self,target,result):

　　urls = []

　　pn = int(target.split('=')[-1])/10 +1

　　# print pn

　　# print target

　　html = requests.get(target,headers=self.headers)

　　soup = bs(html.text,"lxml")

　　res = soup.find_all(name="a", attrs={'class':'c-showurl'})

　　for r in res:

　　try:

　　h = requests.get(r['href'],headers=self.headers,timeout=3)

　　if h.status_code == 200:

　　url = h.url

　　# print url

　　time.sleep(1)

　　title = re.findall(r'',h.content)[0]

　　# print url,title

　　title = title.decode('utf-8')

　　print 'send spider url:',url

　　result.put((pn,url,title))

　　else:

　　continue

　　except:

　　continue

　　# return urls

　　def start(self):

　　BaseManager.register('get_task_queue')

　　BaseManager.register('get_result_queue')

　　print 'Connect to server %s'%host

　　m = BaseManager(address=(host,port),authkey='sir')

　　m.connect()

　　task = m.get_task_queue()

　　result = m.get_result_queue()

　　print 'try get queue'

　　while True:

　　try:

　　target = task.get(True,1)

　　print 'run pages %s'%target

　　res = self.spider(target,result)

　　# print res

　　except:

　　break

　　if __name__ == '__main__':

　　w = Worder()

　　w.start()

　　看完本篇文章，相信大家对spider_Worker节点这个辛勤的搬运工有了新的认识，毕竟它承担了爬虫任务最后的配送环节，大家对最终的结果都是比较期待的。

责编：fushihao

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