Я построил распределённую систему для парсинга, но стоило ли это?

#Веб-скрапинг
2025-03-07 12:0010 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

Это видео обсуждает реализацию распределенного скрапинга с помощью Scrapy, сосредоточившись на настройке нескольких параллельных запросов для более быстрой извлечения данных. Представляющий делится своим опытом работы над проектом, который использовал 32 параллельных запроса, что позволило успешно выполнить около 1400 запросов за примерно 160 секунд. Идея распределенного скрапинга подробно рассматривается, подчеркивая использование нескольких узлов серверов для повышения эффективности, особенно в комбинации с экземпляром Redis для управления очередями URL-адресов для скрапинга. В видео также оценивается производительность распределенного скрапинга по сравнению с методами скрапинга на одном узле. В дополнение к обсуждению возможных улучшений, рассматриваются преимущества и проблемы распределенных и однозоных проектов. В заключение, хотя распределенный скрапинг предлагает масштабируемость, его сложность и затраты не всегда приводят к значительному увеличению производительности, что предполагает, что для определенных случаев использования более простые настройки могут быть практичнее.

Ключевая информация

  • Проект использовал Scrapy с 32 параллельными запросами и занял более 160 секунд для выполнения 1400 запросов.
  • Спикер изучил возможность ускорения процесса сканирования с помощью распределенного сканирования.
  • Распределённый скрейпинг включает в себя запуск нескольких экземпляров паука на разных машинах, в частности с использованием нескольких капель Digital Ocean.
  • Центральный экземпляр Redis использовался для управления URL-адресами, а Scrapy Redis облегчал этот процесс.
  • Основное преимущество распределенного скрапинга заключается в горизонтальном масштабировании и изучении того, сколько узлов необходимо, чтобы превзойти стандартный проект Scrapy.
  • Когда проект был протестирован с 45 страницами до 50, он продемонстрировал значительное сокращение времени.
  • Изначально распределенный подход был немного медленнее, чем один экземпляр, из-за накладных расходов на управление несколькими узлами.
  • Прокси важны для распределенного сканирования, и проект использовал спонсора для получения высококачественных, быстрых и этически полученных прокси.
  • Докладчик отметил такие проблемы, как географическая задержка из-за расположения серверов, влияющая на производительность.
  • Они столкнулись с техническими трудностями, которые требовали специализированных инструментов для управления несколькими VPS, а также с осложнениями, связанными с задержками и затратами.
  • Проект был направлен на тестирование жизнеспособности распределенного скрейпинга, подтвердив его функциональность, но поставив под сомнение его целесообразность для данного конкретного случая.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Scrapy

Scrapy — это популярный фреймворк, используемый для проектов по веб-скрапингу. Он позволяет пользователям одновременно запрашивать и собирать данные с нескольких URL, что делает его эффективным для сбора данных с интернета. В видео обсуждается проект, настроенный на 32 одновременных запроса, и оцениваются его скорость и производительность.

Распределённый скрейпинг

Распределенный сбор данных подразумевает запуск нескольких экземпляров веб-краулера (паука) на различных машинах или серверах, с целью ускорения процесса сбора данных. Рассказчик оценивает преимущества масштабирования своих возможностей по сбору данных с использованием распределенных методов и исследует, сколько узлов потребуется для повышения эффективности.

Реды́с

В видео упоминается использование экземпляра сервера Redis для управления очередями в процессе извлечения данных, что помогает распределять задачи и улучшать общую эффективность сбора данных. Подчеркивается роль Redis в поддержании плавного рабочего процесса во время обширных операций по извлечению данных.

Прокси

Важность прокси в веб-скрейпинге подчеркивается, особенно для преодоления географических ограничений и избегания лимитов частоты. Видео обсуждает преимущества использования качественных, этично полученных прокси и необходимость их замены во время операций по скрейпингу.

Тестирование производительности

Докладчик проводит тесты, чтобы измерить производительность своей системы скрапинга, сравнивая результаты от одиночных экземпляров и распределенных методов. Видео иллюстрирует, как была оценена настройка при сборе 1,400 URL-адресов и подчеркивает время, затраченное на выполнение задач.

Сложности со скрапингом

Обсуждаются различные проблемы, возникающие при веб-скрапинге, включая ограничения пропускной способности, задержки, вызванные географическими различиями между серверами, и сложность управления несколькими узлами и задачами. Докладчик делится мыслями о необходимости эффективных инструментов и стратегий управления.

Будущие случаи использования

К концу видео спикер размышляет о потенциале будущих проектов, связанных с распределенным скрапингом, но отмечает, что для текущего случая использования одна надежная инстанция Scrapy, вероятно, обеспечит лучшую производительность по сравнению с распределенной настройкой.

Связанные вопросы и ответы

Что такое Scrapy?

Scrapy - это фреймворк для веб-сканирования с открытым исходным кодом для Python, который помогает извлекать данные с веб-сайтов.

Как работает распределенный скрейпинг?

Распределенный скрейпинг включает в себя запуск нескольких экземпляров вашего паука на разных машинах для одновременного сбора данных.

Какие преимущества распределенного скрапинга?

Основные преимущества включают более быструю сбор данных, улучшение эффективности и возможность собирать более крупные наборы данных, используя больше ресурсов.

В каких технологиях задействован этот проект?

Этот проект использует Scrapy с Redis для управления очередью URL-адресов для сканирования.

Какова роль Redis в этом проекте?

Redis выступает в качестве центральной очереди, где хранятся URL-адреса, которые могут извлекать различные экземпляры сканеров.

Как долго длился процесс парсинга?

Процесс сбора данных занял чуть более 160 секунд для обхода примерно 1400 запросов.

Какова важность прокси-серверов в веб-скрейпинге?

Прокси-серверы необходимы для обхода ограничений и предотвращения блокировки при извлечении данных с веб-сайтов.

Какие проблемы вы столкнулись в ходе этого проекта?

Основные проблемы включали управление несколькими серверами, преодоление задержки и обработку ситуации, когда сервисы выходили из строя.

Почему распределённый сбор данных не обязательно оказался быстрее в этом случае?

В данном случае распределённый сбор данных оказался медленнее из-за накладных расходов на управление несколькими узлами по сравнению с одним оптимизированным узлом с асинхронными возможностями.

Стоит ли заниматься распределенным скрепингом?

Хотя распределенный скрапинг может предложить преимущества масштабируемости, для меньших проектов это может не стоить дополнительных сложностей и затрат.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: