使用DiskCache构建持久化网络爬虫的案例分析-优快云博客

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使用DiskCache构建持久化网络爬虫的案例分析

python-diskcache Python disk-backed cache (Django-compatible). Faster than Redis and Memcached. Pure-Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-diskcache

前言

在网络爬虫开发中，数据持久化和并发处理是两个常见的技术挑战。本文将介绍如何利用Python的DiskCache库，通过简单的代码改造，实现一个既支持数据持久化又能并行处理的网络爬虫系统。

基础爬虫实现

我们先从一个简单的内存爬虫开始，这个爬虫模拟了基本的网页抓取和解析过程：

from time import sleep
from random import randrange, seed
from collections import deque

def get(url):
    """模拟网页下载"""
    sleep(url / 1000.0)  # 模拟网络延迟
    return str(url)

def parse(data):
    """模拟网页解析"""
    seed(int(data))
    count = randrange(1, 10)
    return [randrange(100) for _ in range(count)]

def crawl():
    """基础内存爬虫"""
    urls = deque([0])  # 初始URL队列
    results = dict()   # 结果存储
    
    while True:
        try:
            url = urls.popleft()
        except IndexError:
            break
            
        if url in results:
            continue
            
        data = get(url)
        
        for link in parse(data):
            urls.append(link)
            
        results[url] = data
    
    print(f'Results: {len(results)}')

这个实现有几个明显的问题：

所有数据都保存在内存中，程序退出后数据丢失
无法支持多进程/多线程并发爬取
数据量受限于内存大小

引入DiskCache进行改造

DiskCache提供了两种关键的数据结构来解决这些问题：

Deque - 持久化的双端队列，替代标准库的collections.deque
Index - 持久化的键值存储，替代Python的dict

改造后的爬虫代码如下：

from diskcache import Deque, Index

def crawl():
    """持久化爬虫"""
    urls = Deque([0], 'data/urls')    # 持久化URL队列
    results = Index('data/results')   # 持久化结果存储
    
    while True:
        try:
            url = urls.popleft()
        except IndexError:
            break
            
        if url in results:
            continue
            
        data = get(url)
        
        for link in parse(data):
            urls.append(link)
            
        results[url] = data
    
    print(f'Results: {len(results)}')

改造带来的优势

1. 数据持久化

现在爬取的结果会持久化到磁盘中，即使程序重启也能保留之前的进度：

# 可以单独访问爬取结果
results = Index('data/results')
print(len(results))  # 查看已爬取数量

2. 多进程支持

DiskCache的数据结构是进程安全的，可以轻松实现多进程爬取：

from multiprocessing import Process

results = Index('data/results')
results.clear()  # 清空之前的记录

# 启动4个爬虫进程
processes = [Process(target=crawl) for _ in range(4)]
for process in processes:
    process.start()
for process in processes:
    process.join()

print(len(results))  # 查看最终结果数量