Python爬虫之使用celery加速爬虫

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。

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。这里不再过多介绍，我们的项目结构如下：

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：

在文章Python爬虫的N种姿势中，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~~

巴特西

Python爬虫之使用celery加速爬虫

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