Python爬虫之使用celery加速爬虫

小咪咪 2022-03-21 14:28 313阅读 0赞

celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列，它专注于实时处理，同时也支持任务调度。关于celery的更多介绍及例子，笔者可以参考文章[Python之celery的简介与使用][Python_celery]。  
  本文将介绍如何使用celery来加速爬虫。  
  本文爬虫的例子来自文章：[Python爬虫的N种姿势][Python_N]。这里不再过多介绍，我们的项目结构如下：

![20190617095451655.png][]

其中，app\_test.py为主程序，其代码如下：

from celery import Celery
    
    app = Celery('proj', include=['proj.tasks'])
    app.config_from_object('proj.celeryconfig')
    
    if __name__ == '__main__':
        app.start()

tasks.py为任务函数，代码如下：

import re
    import requests
    from celery import group
    from proj.app_test import app
    
    @app.task(trail=True)
    # 并行调用任务
    def get_content(urls):
        return group(C.s(url) for url in urls)()
    
    @app.task(trail=True)
    def C(url):
        return parser.delay(url)
    
    @app.task(trail=True)
    # 获取每个网页的name和description
    def parser(url):
        req = requests.get(url)
        html = req.text
        try:
            name = re.findall(r'<span class="wikibase-title-label">(.+?)</span>', html)[0]
            desc = re.findall(r'<span class="wikibase-descriptionview-text">(.+?)</span>', html)[0]
            if name is not None and desc is not None:
                return name, desc
        except Exception as  err:
            return '', ''

celeryconfig.py为celery的配置文件，代码如下：

BROKER_URL = 'redis://localhost' # 使用Redis作为消息代理
    
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' # 把任务结果存在了Redis
    
    CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案
    
    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高，所以使用了可读性更好的JSON
    
    CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间
    
    CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型

最后是我们的爬虫文件，[scrapy.py][]，代码如下：

import time
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from proj.tasks import get_content
    
    t1 = time.time()
    
    url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
    # 请求头部
    headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, \
                like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
    # 发送HTTP请求
    req = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
    # 找到name和Description所在的记录
    human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
    
    urls = []
    # 获取网址
    for human in human_list:
        url = human.find('a')['href']
        urls.append('https://www.wikidata.org'+url)
    
    #print(urls)
    
    # 调用get_content函数，并获取爬虫结果
    result = get_content.delay(urls)
    
    res = [v for v in result.collect()]
    
    for r in res:
        if isinstance(r[1], list) and isinstance(r[1][0], str):
            print(r[1])
    
    
    t2 = time.time() # 结束时间
    print('耗时：%s' % (t2 - t1))

在后台启动redis，并切换至proj项目所在目录，运行命令：

celery -A proj.app_test worker -l info

输出结果如下(只显示最后几行的输出)：

......
    ['Antoine de Saint-Exupery', 'French writer and aviator']
    ['', '']
    ['Sir John Barrow, 1st Baronet', 'English statesman']
    ['Amy Johnson', 'pioneering English aviator']
    ['Mike Oldfield', 'English musician, multi-instrumentalist']
    ['Willoughby Newton', 'politician from Virginia, USA']
    ['Mack Wilberg', 'American conductor']
    耗时：80.05160284042358

在rdm中查看数据，如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

在文章[Python爬虫的N种姿势][Python_N]中，我们已经知道，如果用一般的方法来实现这个爬虫，耗时大约为725秒，而我们使用celery，一共耗时约80秒，大概相当于一般方法的九分之一。虽然没有scrapy这个爬虫框架和异步框架aiohttp, asyncio来的快，但这也可以作为一种爬虫的思路。  
  本次分享到此结束，感谢阅读~  
注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy\_web\_scrape）， 欢迎大家关注哦~~

[Python_celery]: https://www.jianshu.com/p/da8a9c1e2c47
[Python_N]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/83095306
[20190617095451655.png]: /images/20220321/fceed0e75b934827bd2a5780fc9e872e.png
[scrapy.py]: http://scrapy.py
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220321/8ed3c2bf74b94faea85b9ee5eb458f9c.png