一、什么是分布式爬虫？
传统的单机爬虫体系结构中，所有爬虫运行在同一台机器上，面对大数据量或高压力爬取任务时，常常会出现机器性能吃紧的情况。分布式爬虫则是将爬虫任务分发到多台机器上进行处理，通过分布式计算和存储，降低了单台机器的负担，从而提高了爬虫的效率和稳定性。
scrapy中的分布式爬虫通常使用开源的分布式调度框架distributed scrapy（简称dsc）来实现。dsc将scrapy爬虫程序分发到多台机器上进行并行处理，并将结果统一汇总到中心调度节点上。
二、如何实现分布式爬虫？
1、安装distributed scrapy
运行以下命令安装dsc：
pip install scrapy_redis
pip install pymongo
2、修改scrapy配置文件
在scrapy项目的settings.py文件中添加以下配置：
使用 redis 调度器scheduler = scrapy_redis.scheduler.scheduler
使用 redis 去重策略dupefilter_class = scrapy_redis.dupefilter.rfpdupefilter
不清空 redis 记录，可以暂停/恢复 爬取scheduler_persist=true
设置redis的连接参数redis_host='localhost'
redis_port=6379
3、编写爬虫代码
在scrapy的爬虫程序中，需要修改起始请求的方式，使用scrapy-redis的起始方式：
encoding:utf-8import scrapy,re,json
from ..items import douyuitem
from scrapy_redis.spiders import redisspider
class douyuspider(redisspider):
# 爬虫名字name = 'douyu'# redis-key，从redis中pop数据进行爬取redis_key = 'douyu:start_urls'def parse(self, response): # scrapy爬虫代码
4、启动redis服务
在终端执行以下命令启动redis服务：
redis-server
5、启动distributed scrapy
在终端输入以下命令启动dsc的节点：
scrapy crawl douyu -s jobdir=job1
其中，job1可以是自定义名称，用于dsc记录爬虫状态。
三、优化scrapy爬虫
scrapy提供了许多优化爬虫效率的方法，如果配合分布式爬虫，可以进一步提高数据抓取效率。
1、使用crawlerrunner
crawlerrunner是需要利用一个 twisted 的类来扩展应用程序。与简单的运行一个python文件相比，它允许您在同一进程中同时运行多个爬虫，而无需使用多个进程或多个机器。这可以使任务管理变得更加轻松。
使用crawlerrunner的方式如下：
from twisted.internet import reactor,defer
from scrapy.crawler import crawlerrunner
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from my_spider.spiders.my_spider import myspider
runner = crawlerrunner(get_project_settings())
@defer.inlinecallbacks
def crawl():
yield runner.crawl(myspider)reactor.stop()
crawl()
reactor.run()
2、降低下载中间件的优先级
如果需要在下载中间件中处理大量或复杂的数据，可以使用concurrent_requests_per_domain降低下载中间件的优先级：
concurrent_requests_per_domain = 2
download_delay = 0.5
downloader_middlewares = {
'myproject.middlewares.mycustomdownloadermiddleware': 543,
}
3、调整concurrent_requests和download_delay参数
concurrent_requests表示每个域名同时处理请求的最大数量，可以根据机器配置和任务要求合理调整。
download_delay表示每个请求间的延迟时间，可以通过增加延迟或异步请求提高爬虫效率。
四、总结
scrapy的分布式爬虫可以帮助我们快速处理大量数据，提高爬虫效率。同时，通过给下载中间件降低优先级、调整协程数量、增加请求延迟等方式，还可以进一步提高爬虫效率。分布式爬虫是scrapy的重要功能之一，学会了它，可以让我们轻松应对各种爬虫任务。
以上就是scrapy中的分布式爬虫和提高数据抓取效率的方法的详细内容。