python爬虫框架如何保存进度下次执行脚本时能恢复

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-10-24 19:20 标签： python 多线程 爬虫
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python编写分布式爬虫的思路
发布时间：编辑：thebaby
python编写分布式爬虫的思路
编写分布式的思路，有需要的朋友可以参考下。
1、 需要持续连接（persistent connection），DNS解析的瓶颈（先查本地DNS缓存）
实现方法:基于python httplib（对http1.1完成对持续连接的支持(python的httplib完全支持http1.1)，如果不是http1.1那么可以使用 urlopen对其进行一次连接）并对其socket对象进行控制,关键是加入对读取DNS本地缓存(在我的机制下这个根本就不是主要问题可以暂时忽 略)，以及有settimeout(Igloo)(搞定,就用setdefaulttimeout())的支持(或者利用自己的DNS,进行优化处 理),以及对sock对象的settimeout进行设置,防止长时间的等待一个有可能连接不上的web服务器.(要测试一下连接模块和DNS解析模块在 访问不存在url在默认情况下的时间消耗)对站点的ip解析出来后就直接用ip进行连接而避免了重复调用DNS解析.例子: socket.gethostbyname(&&)
网络连接下载模块非常重要，需要精心反复测试，因为有可能碰到一些不规范的web服务器，如果没有加以考虑会使整个线程崩溃。
2、多线程:机器任务的分配及站点任务的分配
实现方法：（在某台机器上实现，在对本机内存cpu的消耗情况判断后对机器任务进行分配；在对和站点的连接情况进行判断后对站点任务进行分配）
机器任务的分配：对于机器负担的情况调整在一个机器开的线程的个数。（在关闭线程时注意要先让线程完成当前运行任务）
站点任务的分配：就是某个机器对一个站点开的线程的个数的分配。（同样是要注意关闭线程时先让其完成当前任务）
3、对web文件树遍历过程更好的控制，对web文件树在广度优先遍历时层次的判断。（整个网络是一个图，而某个站点的模型更接近于一棵树）
实现方法：在每个地址进入队列时加一个层次号，那么要遍历第n层的话那么遍历到第一个n+1就停止读取。
4、利用robotparser解析robots.txt
5、单个机器spider的作用
a)&&& 同2多线程3文件树的遍历
b)&&& 将获取的外部url发回中央控制器，并从中央控制器取回新的外部url。
6、中央控制器的作用
a) 观察各机器的状态包括：cpu、内存、线程、站点、网络流量
b) 观察对外整体网络流量和连接状况，可以根据网络状况来调节timeout。
c) 接受各个机器发送过来的外部url并对每个url的重复数字计数。然后分配到各个机器。（分配时要用爬行策略控制器对外部url进行排序来分配，Igloo利用Page Rank，我们可以使用最简单的重复越多重要系数就越高来进行排序）
d) 分布式URL分配算法：Igloo1.2的二级哈希映射算法（集中式分配算法那个中央控制器容易成为系统瓶颈）复习哈希算法，还有就是对url是否访问过 的判断（Igloo使用的是URL Trie滞后合并策略）。可以使用Berkeley DB作为URL Trie的替代品。两种实现方式的比较：
i. 现在的想法：（面向站点，信息颗粒大）外部链接只是保存主机名比如:, 站内访问用解析好的ip地址维持连接，用相对链接来得到各个页面，这样就要维护一个外部链接列表，几个站点的链接列表。优点：节省内存，对某个站点的信息 获取全面，对站点的出现频率统计，排序，重要站点先取。 缺点：对链接的获取的全面性得不到保证，而且不能获取更多的重要页面，每个站点的重要页面也不会很多。
ii. 老方案：（面向页面，信息颗粒小）所有连接一视同仁。缺点：浪费资源，对单一站点的获取不一定全面。优点：可以得到全面的链接图，可以使用Page Rank对列表进行排序，页面更重要就在最前面。
7、解析html（超级链接的提取）搞定（用python的sgmllib）缺点：速度太慢（可能会造成瓶颈，要好好包装好，以后有机会换掉它）。
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