python爬虫优势和缺点_三种分布式爬虫策略的优缺点

三种分布式爬虫策略：

(1)Slaver端从Master端拿任务(Request/url/ID)进行数据抓取，在抓取数据的同时也生成新任务，并将任务分配给Master端。Master端只有一个Redis数据库，负责对Slaver提交的任务进行去重、加入待爬队列。

优点

scrapy-redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作scrapy-redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key即可。

缺点

scrapy-redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大(不仅包含URL，还有callback函数、headers等信息)，会降低爬虫速度，而且会占用Redis大量的存储空间。当然，我们可以重写方法实现调度URL或者用户ID。

(2)Master端跑一个程序去生成任务(Request/url/ID)。Master端负责的是生产任务，并把任务去重，加入到待爬队列中。Slaver端只负责从Master端获取任务进行爬取。

优点

将生成任务和抓取数据分开，分工明确，减少了Master和Slaver端之间的数据交流;Master端生成任务还有一个好处，那就是可以便捷地重写判重策略(当数据量大时优化判重的性能和速度还是很重要的)。

缺点

像QQ或者新浪微博这种网站，发送一个请求，返回的内容里面可能包含几十个待爬的用户ID，即几十个新爬虫任务。但有些网站一个请求只能得到一两个新任务，并且返回的内容里也包含爬虫要抓取的目标信息，如果将生成任务和抓取任务分开反而会降低爬虫抓取效率，毕竟带宽也是爬虫的一个瓶颈问题。我们要秉着发送尽量少的请求为原则，同时也是为了减轻网站服务器的压力，要做一只有道德的Crawler。所以，视情况而定。

(3)Master中只有一个集合，它只有查询的作用。Slaver在遇到新任务时询问Master此任务是否已爬，如果未爬则加入Slaver自己的待爬队列中，Master把此任务记为已爬。它和策略一比较像，但明显比策略一简单。策略一的简单是因为有Scrapy-redis实现了scheduler中间件，它并不适用于非Scrapy框架的爬虫。

优点

实现简单，非Scrapy框架的爬虫也适用。Master端压力比较小，Master与Slaver的数据交流也不大。

缺点

“健壮性”不够，需要另外定时保存待爬队列以实现“断点续爬”功能。各Slaver的待爬任务不通用。

如果把Slaver比作工人，把Master比作工头。策略一就是工人遇到新任务都上报给工头，需要干活的时候就去工头那里领任务;策略二就是工头去找新任务，工人只管从工头那里领任务干活;策略三就是工人遇到新任务时询问工头此任务是否有人做了，没有的话工人就将此任务加到自己的“行程表”。

猜你喜欢：