当前位置: 首页 > news >正文

爬虫工作量由小到大的思维转变---<第四十章 Scrapy Redis 实现IP代理池管理的最佳实践>

前言:

本篇是要结合上篇一起看的姊妹篇:爬虫工作量由小到大的思维转变---<第三十九章 Scrapy-redis 常用的那个RetryMiddleware>-CSDN博客

IP代理池的管理对于确保爬虫的稳定性和数据抓取的匿名性至关重要。围绕Scrapy-Redis框架和一个具体的IP代理池中间件代码,在分布式爬虫中如何使用Redis实现IP代理池的管理,这篇文章进行探讨一下  (当然,还有更好的方案,希望大家反驳我)

正文:

IP代理池与Scrapy-Redis的结合

源代码

import random
import time
import redisclass RedisProxyMiddleware(object):def __init__(self, redis_host, redis_port, redis_db, proxy_key, batch_size, max_failures, lock_key):# 初始化Redis连接self.redis = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)# Redis 代理池keyself.proxy_key = proxy_key# 每次从Redis获取代理的数量self.batch_size = batch_size# 代理IP允许的最大失败次数self.max_failures = max_failures# 代理IP锁的keyself.lock_key = lock_key# 本地缓存代理IP的集合self.cached_proxies = set()@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):settings = crawler.settings# 创建中间件实例并返回return cls(redis_host=settings.get('REDIS_HOST'),redis_port=settings.get('REDIS_PORT'),redis_db=settings.get('REDIS_DB'),proxy_key=settings.get('REDIS_PROXY_KEY'),batch_size=settings.get('BATCH_SIZE'),max_failures=settings.get('MAX_FAILURES'),lock_key=settings.get('REDIS_PROXY_LOCK_KEY'))def process_request(self, request, spider):# 如果请求中没有代理IP,或者请求中的代理IP已经被加入到了代理锁if 'proxy' not in request.meta or self.redis.sismember(self.lock_key, request.meta['proxy']):# 如果缓存的代理IP数量小于批量大小,则尝试获取新的代理IPif len(self.cached_proxies) < self.batch_size:self.fetch_proxies(spider)# 如果本地缓存中有代理IP,从中随机选择一个if self.cached_proxies:request.meta['proxy'] = random.choice(list(self.cached_proxies))def fetch_proxies(self, spider):# 尝试获取代理锁,如果获取锁成功,则进行代理IP的刷新if self.acquire_lock(spider):try:spider.logger.debug('代理锁已获取,准备提取新的代理IP。')fetched_proxies = self.redis.srandmember(self.proxy_key, self.batch_size)if fetched_proxies:# 清空本地代理IP缓存,并添加新获取的代理IPself.cached_proxies.clear()self.cached_proxies.update(fetched_proxies)spider.logger.debug('已提取{}个新的代理IP。'.format(len(fetched_proxies)))else:spider.logger.warning('无法获取到新的代理IP,继续使用现有的代理IP。')finally:# 无论提取代理IP成功与否,都释放代理锁self.release_lock(spider)spider.logger.debug('代理锁已释放。')else:# 如果没有获取到代理锁,则等待,等待时间应根据实际情况调整spider.logger.debug('代理锁正被其他实例占用,等待重试。')time.sleep(5)def acquire_lock(self, spider):# 尝试加锁,用于控制代理IP的获取status = self.redis.set(self.lock_key, 1, nx=True, ex=60)  # 锁的有效期设为60秒if status:spider.logger.debug('代理锁已加锁。')else:spider.logger.debug('代理锁加锁失败,锁已存在。')return statusdef release_lock(self, spider):# 释放锁,其他实例可以继绀获取新代理self.redis.delete(self.lock_key)spider.logger.debug('代理锁已释放。')
RedisProxyMiddleware代码解析:

可以细分为几个重要部分,每个部分都有特定的目的。我们将对这些部分进行详细解析:

  1. 初始化和属性赋值 __init__方法中实现了RedisProxyMiddleware的初始化方法。它接收来自Scrapy的参数,如Redis数据库的连接信息、代理关键字、批量大小、最大失败次数和锁定键。这些参数在实例化时保存为类的属性,以供后续使用。此外,还初始化了一个空集合用于缓存代理IP。

  2. from_crawler方法 from_crawler方法是一个类方法,用于从Crawler对象获取参数,并实例化RedisProxyMiddleware类。通过获取Scrapy设置中的Redis连接信息和其他参数,我们可以方便地初始化中间件并与Redis建立连接。

  3. process_request方法 process_request方法是RedisProxyMiddleware中的关键方法,用于处理Spider请求以获取代理IP。在该方法中,首先检查请求中是否存在代理IP(存储在请求的meta数据中),以及该代理IP是否在锁定键指定的Redis集合中。如果请求中没有代理IP或代理IP被锁定,将调用fetch_proxies方法来获取新的代理IP。

  4. fetch_proxies方法 fetch_proxies方法用于从Redis数据库获取一组全新的代理。通过使用srandmember方法,它从Redis中的代理关键字指定的集合中获取指定数量的随机代理IP。如果成功获取到代理IP,则将其添加到cached_proxies集合中。然后,根据获取的代理IP数量,记录调试日志或警告信息,以供进一步的调试和分析。

总结:

RedisProxyMiddleware在Scrapy框架中实现了一个IP代理池的管理中间件。通过对代码进行解析,我们了解了它的初始化方法、参数设置、处理请求方法和获取全新代理IP的逻辑。RedisProxyMiddleware的设计目标是提供一个简单、可扩展和稳定的IP代理池解决方案,以满足分布式爬虫的需求。通过精确管理代理IP,并根据需要进行动态调整和切换,我们可以提高爬虫的稳定性和数据抓取效率。

相关文章:

爬虫工作量由小到大的思维转变---<第四十章 Scrapy Redis 实现IP代理池管理的最佳实践>

前言: 本篇是要结合上篇一起看的姊妹篇:爬虫工作量由小到大的思维转变---&#xff1c;第三十九章 Scrapy-redis 常用的那个RetryMiddleware&#xff1e;-CSDN博客 IP代理池的管理对于确保爬虫的稳定性和数据抓取的匿名性至关重要。围绕Scrapy-Redis框架和一个具体的IP代理池中…...

C# 实现 XOR 密码

XOR密码&#xff08;异或密码&#xff09;是一种简单的加密算法&#xff0c;它使用异或&#xff08;XOR&#xff09;操作来对明文和密钥进行加密和解密。 异或操作是一种位运算&#xff0c;它对两个二进制数的对应位进行比较&#xff0c;如果两个位相同&#xff08;都为0或都为…...

【Web前端开发基础】CSS3之空间转换和动画

CSS3之空间转换和动画 目录 CSS3之空间转换和动画一、空间转换1.1 概述1.2 3D转换常用的属性1.3 3D转换&#xff1a;translate3d&#xff08;位移&#xff09;1.4 3D转换&#xff1a;perspective&#xff08;视角&#xff09;1.5 3D转换&#xff1a;rotate3d&#xff08;旋转&a…...

Go实现一个简单的烟花秀效果(附带源码)

在 Go 语言中&#xff0c;要实现烟花秀效果可以使用 github.com/fogleman/gg 包进行绘图。以下是一个简单的例子&#xff1a; 首先&#xff0c;确保你已经安装了&#xff08;有时候需要梯子才可以安装&#xff09; github.com/fogleman/gg 包&#xff1a; go get -u github.c…...

【数学建模】插值与拟合

文章目录 插值插值方法用Python解决插值问题 拟合最小二乘拟合数据拟合的Python实现 适用情况 处理由试验、测量得到的大量数据或一些过于复杂而不便于计算的函数表达式时&#xff0c;构造一个简单函数作为要考察数据或复杂函数的近似 定义 给定一组数据&#xff0c;需要确定满…...

全卷积网络:革新图像分析

一、介绍 全卷积网络&#xff08;FCN&#xff09;的出现标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑&#xff0c;特别是在涉及图像分析的任务中。本文深入探讨了 FCN 的概念、它们的架构、它们与传统卷积神经网络 &#xff08;CNN&#xff09; 的区别以及它们在各个领域的应用。 就像…...

ubuntu20.04 格式化 硬盘 扩展硬盘GParted

如何在 Ubuntu 22.04 LTS 上安装分区编辑器 GParted&#xff1f;_gparted安装-CSDN博客 sudo apt install gparted 步骤5&#xff1a;启动GParted 安装完成后&#xff0c;您可以在应用程序菜单中找到GParted。点击它以启动分区编辑器。 通过以上步骤&#xff0c;您可以在Ubun…...

docker的资源限制(cgroup)

前瞻 Docker 通过 Cgroup 来控制容器使用的资源配额&#xff0c;包括 CPU、内存、磁盘三大方面&#xff0c; 基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。 Cgroup 是 ControlGroups 的缩写&#xff0c;是 Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源(如 CPU、…...

ChatGPT与文心一言:应用示例与体验比较

ChatGPT 和文心一言哪个更好用&#xff1f; 为了更好地感受ChatGPT和文心一言这两款AI助手如何在实际运用中竞相辉映&#xff0c;我将提供一些典型的应用示例。这些示例都取自真实的用户体验&#xff0c;以帮助解释这两种工具如何让日常生活或工作变得更加轻松。 ChatGPT Ch…...

紫光展锐T760_芯片性能介绍_展锐T760安卓核心板定制

展锐T760核心板是一款基于国产5G芯片的智能模块&#xff0c;采用紫光展锐T760制程工艺为台积电6nm工艺&#xff0c;支持工艺具有出色的能效表现。其采用主流的44架构的八核设计&#xff0c;包括4颗2.2GHz A76核心和4颗A55核心设计&#xff0c;内存单元板载可达8GB Ram256GB ROM…...

从动力系统研究看当今数学界

6.3... Milnor’s definition of “attractors” which has been criticized above by us). The work of [KSS2] of asserting the existence of “nice open set” of Ω(p.148) would be likely not verified, for example we think the first sentence “… since f is nont…...

【征服redis15】分布式锁的功能与整体设计方案

目录 1. 分布式锁的概念 2.基于数据库做分布式锁 2.1 基于表主键唯一做分布式锁 2.2 基于表字段版本号做分布式锁 2.3 基于数据库排他锁做分布式锁 3.使用Redis做分布式锁 3.1 redis实现分布式锁的基本原理 3.2 问题一&#xff1a;增加超时机制&#xff0c;防止长期持有…...

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法。阻尼最小二乘法通常用于处理数值求解问题中的不稳定性和噪声。以下是一个简单的MATLAB代码示例&#xff0c;演示了机械臂逆运动学的阻尼最小二乘法求解&#xff1a; % 机械臂参数 L1 1; % 机械臂长度 L2 1;…...

2024.1.24 GNSS 学习笔记

1.伪距观测值公式 2.载波相位观测值公式 3.单点定位技术(Single Point Positionin, SPP) 仅使用伪距观测值&#xff0c;不使用其他的辅助信息获得ECEF框架下绝对定位技术。 使用广播星历的轨钟进行定位&#xff0c;考虑到轨钟的米级精度&#xff0c;所以对于<1米的误差&…...

2024-01-22(MongoDB)

1.Mongodb使用的业务场景&#xff1a; 传统的关系型数据库/mysql在“三高”需求以及应对web2.0的网站需求面前&#xff0c;有点力不从心&#xff0c;什么是“三高”需求&#xff1a; a. 对数据库高并发的读写需求 b. 对海量数据的高效率存储和访问需求 c. 对数据库的高可扩…...

无人机航迹规划(六):七种元启发算法(DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO)求解无人机路径规划(提供MATLAB代码)

一、七种算法&#xff08;DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO&#xff09;简介 1、蜣螂优化算法DBO 蜣螂优化算法&#xff08;Dung beetle optimizer&#xff0c;DBO&#xff09;由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出&#xff0c;该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁…...

《WebKit 技术内幕》学习之十二(2):安全机制

2 沙箱模型 2.1 原理 一般而言&#xff0c;对于网络上的网页中的JavaScript代码和插件是不受信的&#xff08;除非是经过认证的网站&#xff09;&#xff0c;特别是一些故意设计侵入浏览器运行的主机代码更是非常危险&#xff0c;通过一些手段或者浏览器中的漏洞&#xff0c…...

算法优化:LeetCode第122场双周赛解题策略与技巧

接下来会以刷常规题为主 &#xff0c;周赛的难题想要独立做出来还是有一定难度的&#xff0c;需要消耗大量时间 比赛地址 3011. 判断一个数组是否可以变为有序 public class Solution {public int minimumCost(int[] nums) {if (nums.length < 3) {// 数组长度小于3时&a…...

IDEA导出jar

1、选择导出方式 2、选择Main Class 3、构建jar...

Win10/11中VMware Workstation设置网络桥接模式

文章目录 一、添加VMware Bridge Protocol服务二、配置桥接参数1.启用系统Device Install Service服务2.配置VMware 需要确认物理网卡是否有添加VMware Bridge Protocol服务 添加VMware Bridge Protocol服务 提示&#xff1a;以下是本篇文章正文内容&#xff0c;下面案例可供参…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

测试markdown--肇兴

day1&#xff1a; 1、去程&#xff1a;7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼&#xff0c;穿过候车厅下一楼&#xff0c;上大巴车 &#xffe5;10/人 **2、到达&#xff1a;**12点多到达寨子&#xff0c;买门票&#xff0c;美团/抖音&#xff1a;&#xffe5;78人 3、中饭&a…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

Chrome 浏览器前端与客户端双向通信实战

Chrome 前端&#xff08;即页面 JS / Web UI&#xff09;与客户端&#xff08;C 后端&#xff09;的交互机制&#xff0c;是 Chromium 架构中非常核心的一环。下面我将按常见场景&#xff0c;从通道、流程、技术栈几个角度做一套完整的分析&#xff0c;特别适合你这种在分析和改…...

【Veristand】Veristand环境安装教程-Linux RT / Windows

首先声明&#xff0c;此教程是针对Simulink编译模型并导入Veristand中编写的&#xff0c;同时需要注意的是老用户编译可能用的是Veristand Model Framework&#xff0c;那个是历史版本&#xff0c;且NI不会再维护&#xff0c;新版本编译支持为VeriStand Model Generation Suppo…...

VisualXML全新升级 | 新增数据库编辑功能

VisualXML是一个功能强大的网络总线设计工具&#xff0c;专注于简化汽车电子系统中复杂的网络数据设计操作。它支持多种主流总线网络格式的数据编辑&#xff08;如DBC、LDF、ARXML、HEX等&#xff09;&#xff0c;并能够基于Excel表格的方式生成和转换多种数据库文件。由此&…...

高考志愿填报管理系统---开发介绍

高考志愿填报管理系统是一款专为教育机构、学校和教师设计的学生信息管理和志愿填报辅助平台。系统基于Django框架开发&#xff0c;采用现代化的Web技术&#xff0c;为教育工作者提供高效、安全、便捷的学生管理解决方案。 ## &#x1f4cb; 系统概述 ### &#x1f3af; 系统定…...

Linux 下 DMA 内存映射浅析

序 系统 I/O 设备驱动程序通常调用其特定子系统的接口为 DMA 分配内存&#xff0c;但最终会调到 DMA 子系统的dma_alloc_coherent()/dma_alloc_attrs() 等接口。 关于 dma_alloc_coherent 接口详细的代码讲解、调用流程&#xff0c;可以参考这篇文章&#xff0c;我觉得写的非常…...