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长春制作网站企业,上海浦东做网站的公司,网站200m虚拟主机能放多少东西,建设网站要多长时间Funspider 分布式爬虫框架概览 一、核心特性 1.1 数据入库机制 ItemBuffer 批量入库设计 借鉴 Feapder 的 ItemBuffer 机制#xff0c;实现高效的批量数据入库#xff1a; class ItemBuffer:数据缓冲管理器功能#xff1a;- 批量缓冲#xff1a;数据达到…Funspider 分布式爬虫框架概览一、核心特性1.1 数据入库机制ItemBuffer 批量入库设计借鉴 Feapder 的 ItemBuffer 机制实现高效的批量数据入库classItemBuffer: 数据缓冲管理器 功能 - 批量缓冲数据达到阈值后批量写入减少数据库IO - 多 Pipeline 支持同时支持 MySQL、MongoDB、Elasticsearch 等 - 失败重试入库失败自动重试超过次数存入 Redis - 去重处理支持内存去重和 Redis 去重 def__init__(self,spider_name:str,batch_size:int100,max_retry_times:int3):self._items_queueQueue(maxsize10000)self._pipelines[]self._dedup_cacheset()# 内存去重self.batch_sizebatch_size self.max_retry_timesmax_retry_times核心流程数据收集解析方法yield Item()后Item 进入队列批量缓冲队列达到batch_size或超时触发刷新去重过滤基于fingerprint进行去重Pipeline 链式处理按优先级依次调用 Pipeline失败重试失败后重试超过次数存入 Redis代码示例# 在爬虫中使用defparse_detail(self,request,response):itemItem()item.table_nameproductsitem.titleresponse.xpath(//h1/text()).get()item.priceresponse.xpath(//span[classprice]/text()).get()yielditem# 自动进入 ItemBuffer1.2 去重机制继承 Feapder 的去重方案支持多种去重策略兼容 Feapder 的去重过滤器fromfunspider.dedupimportBloomFilter,ExpireFilter# 1. 布隆过滤器内存高效dedupBloomFilter(redis_urlredis://localhost:6379/0,keyspider:dedup:products,bit_size10000000# 1000万位)# 2. 带过期时间的去重适合增量爬取dedupExpireFilter(redis_urlredis://localhost:6379/0,keyspider:dedup:products,expire_time86400# 24小时过期)去重指纹生成classItem:propertydeffingerprint(self)-str:生成数据指纹用于去重data{}forkey,valueinself.__dict__.items():ifnotkey.startswith(_):data[key]value fingerprint_strjson.dumps(data,sort_keysTrue,ensure_asciiFalse)returnhashlib.md5(fingerprint_str.encode()).hexdigest()Request 去重# Funboost 自带的消息去重机制booster.publish(request.to_dict(),task_idtask_id,# Funboost 会根据 task_id 自动去重)二、框架定位与局限性2.1 与 其他爬虫框架相比 对比缺少的功能AirSpider轻量级爬虫Feapder 的 AirSpider 支持单脚本运行无需 Redis/MySQLFunspider 必须依赖 Redis 作为消息队列不适合简单任务Spider单机爬虫Feapder 的 Spider 类似 Scrapy适合中小型项目Funspider 强依赖分布式架构小项目过于复杂内置下载器Feapder 内置多种下载器requests、selenium、playwrightFunspider 需要用户自行实现下载逻辑可以尝试将浏览器单独封装api 每个tab 一个任务节省资源。爬虫使用api 下载。2.2 适用场景Funspider 适合的场景长周期任务持续运行数月甚至数年的数据采集大规模爬取数千万甚至数亿级别的数据量分布式部署需要多台机器协同工作复杂调度多层级的请求依赖关系列表页→详情页→评论页不适合的场景一次性数据采集推荐使用 Scrapy /feapder小规模项目 10万数据推荐 Feapder AirSpider快速原型开发推荐 Funboost 自带的 boost_spiderboost_spider 示例更简单三、框架现状与未来规划3.1 当前状态已实现的核心功能分布式请求调度基于 FunboostItemBuffer 批量入库多 Pipeline 支持MySQL、MongoDB、Elasticsearch去重机制内存 Redis全链路追踪Trace/Span失败数据恢复Web 管理界面(funboost自带了一个队列管理可以使用)存在的问题代码质量部分代码耦合度高需要重构注释和文档不够完善3.2 TODO 清单优先级 1运维工具1. Web 管理后台2. 任务发布系统3. 链路追踪可视化优先级 2代码重构解耦核心模块将 Worker、Engine、ItemBuffer 完全分离统一接口规范便于扩展3.3 开源计划开源时机完成以下条件后考虑开源代码质量达标重构完成模块清晰文档完善项目将在代码质量达标后开源敬请期待