分布式爬虫共享cookies 方案分析

本文探讨了在分布式爬虫环境中如何有效管理Cookies,特别是在需要登录的网站采集场景下。介绍了从本地缓存到共享缓存服务(如Redis)的转换过程,以及其带来的便利性和扩展性优势。

在采集需要登录的网站时,需要httpclient 保持cookies

单节点情况下可以设计cookie 缓存在内存中,每次使用从缓存中获取,分布式爬虫每次采集请求可能分发到不同的机器上,便会导致请求失败

 

  • 根据缓存启发 可以把本地cookie 缓存改写成 缓存服务,多台机器从缓存服务获取cookie

      本地缓存可以保存某个client  ,免去每次请求组装client  ,改写的线上缓存服务也可以直接提供client

      

 

  • 将cookie 存入数据库(redis)不同机器从数据库获取cookie

       cookies 是一组key -value 值,记录用户状态

       可以使用数据保存,设计一个数据结构保存每次请求之后的cookie 到redis  并本剧 cookie  失效时间

       设置失效时间

 

相比之下,redis 共享方案代码量更少,实现更便捷。

缓存服务功能更加强大,扩展性更好

 

如果遇到网站记录登录ip 就需要 访问使用同一个ip

 

 

 

转载于:https://my.oschina.net/PagodaTree/blog/915302

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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