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

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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