python rabbitmq 消费部署 python rabbitmq 多线程

以下文章来源于腾讯云 作者：昱良

分布式爬虫

爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。

你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率，这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery 这些工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。

由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。

RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。

Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。

Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。

支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。

所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

推荐分布式资源：

• scrapy-redis文档 http://t.im/ddgk
• scrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgn
• celery文档 http://t.im/ddgr

解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习，走完这一条顺畅的学习之路，你就能掌握python爬虫