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

2025-03-07 12:0010 минут

Введение в содержание

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

Больше рекомендаций видео