【Python3爬虫】快就完事了--使用Celery加速你的爬虫

一、写在前面

　　在上一篇博客中提到过对于网络爬虫这种包含大量网络请求的任务，是可以用Celery来做到加速爬取的，那么，这一篇博客就要具体说一下怎么用Celery来对我们的爬虫进行一个加速！

二、知识补充

1.class celery.group

　　group这个类表示创建一组要并行执行的任务，不过一组任务是懒惰的，所以你需要运行并对其进行评估。要了解这个类，可以查看文档，或者在Pycharm中直接Ctrl+左键就能直接查看源码了，如下图：

　　

　　当然了，直接看源码还不够，最好还是自己动下手。所以先创建一个test.py，其中代码如下：

from celery import Celery


app = Celery("test", broker="redis://127.0.0.1:6379", backend="redis://127.0.0.1:6379")


@app.task
def add(x, y):
    return x + y


if __name__ == '__main__':
    app.start()

　　然后运行Celery服务器，再在test.py所在目录下创建一个test_run.py用于测试，其中代码如下：

from celery import group
from .test import add


lazy_group = group(add.s(2, 2), add.s(4, 4))
print(type(lazy_group))
result = lazy_group()
print(result)
print(type(result))
print(result.get())

　　在Pycharm中运行test_run.py，得到的结果如下：

<class 'celery.canvas.group'>

fe54f453-eb9c-4b24-87e3-a26fab75967f

<class 'celery.result.GroupResult'>

[4, 8]

 　　通过查看源码可以知道，是可以往group中传入一个由任务组成的可迭代对象的，所以这就进行一下测试，对上面的代码进行一点修改：

from celery import group
from CelerySpider.test import add


lazy_group = group(add.s(x, y) for x, y in zip([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))
result = lazy_group()
print(result)
print(result.get())

　　运行之后得到了我们想要的结果：

f03387f1-af00-400b-b58a-37901563251d

[3, 7, 11, 15, 19]

2.celer.result.collect()

　　在Celery中有一个类result，这个类包含了任务运行的结果和状态等，而在这个类中就有一个collect()方法，使用该方法能在结果返回时收集结果。和之前一样的步骤，先看看源码：

　　

　　这里看源码也是看得一头雾水，不如动手写代码试试看。创建一个app.py，其中代码如下：

from celery import Celery, group, result


app = Celery("test", broker="redis://127.0.0.1:6379", backend="redis://127.0.0.1:6379")


@app.task(trail=True)
def A(how_many):
    return group(B.s(i) for i in range(how_many))()


@app.task(trail=True)
def B(i):
    return pow2.delay(i)


@app.task(trail=True)
def pow2(i):
    return i ** 2


if __name__ == '__main__':
    app.start()

　　可以看到在设置任务的时候都加了参数trail=True，这是为了存储子任务列表运行后的结果，虽然是默认设置，但这里明确启用。在运行Celery服务器之中，进入app.py同级目录，输入python，然后执行如下代码：

>>> from app import A
>>> res = A.delay(10)
>>> [i[1] for i in res.collect() if isinstance(i[1], int)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

三、具体步骤

1.项目结构

　　这个爬虫项目的基本文件如下：

　　

　　其中app.py用于创建Celery实例，celeryconfig.py是Celery需要使用的配置文件，tasks.py里面的则是具体的任务，crawl.py是爬虫脚本，在打开Celery服务器之后，运行此文件即可。

2.主要代码

　　首先是app.py，代码如下，其中config_from_object()方法用于配置Celery，传入的参数是一个可被导入的模块：

from celery import Celery


app = Celery("spiders", include=["CelerySpider.tasks"])
# 导入配置文件
app.config_from_object("CelerySpider.celeryconfig")


if __name__ == '__main__':
    app.start()

 　　下面是tasks.py中的代码，其中包含了发送请求和解析网页的代码：

import requests
from lxml import etree
from celery import group
from CelerySpider.app import app


headers = {
    "Cookie": "__cfduid=d5d815918f19b7370d14f80fc93f1f27e1566719058; UM_distinctid=16cc7bba92f7b6-0aac860ea9b9a7-7373e61-144000-16cc7bba930727; CNZZDATA1256911977=1379501843-1566718872-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1566718872; XSRF-TOKEN=eyJpdiI6InJvNVdZM0krZ1wvXC9BQjg3YUk5aGM1Zz09IiwidmFsdWUiOiI5WkI4QU42a0VTQUxKU2ZZelVxK1dFdVFydlVxb3g0NVpicEdkSGtyN0Uya3VkXC9pUkhTd2plVUtUTE5FNWR1aCIsIm1hYyI6Ijg4NjViZTQzNGRhZDcxNTdhMDZlMWM5MzI4NmVkOGZhNmRlNTBlYWM0MzUyODIyOWQ4ZmFhOTUxYjBjMTRmNDMifQ%3D%3D; doutula_session=eyJpdiI6IjFoK25pTG50azEwOXlZbmpWZGtacnc9PSIsInZhbHVlIjoiVGY2MU5Ob2pocnJsNVBLZUNMTWw5OVpjT0J6REJmOGVpSkZwNFlUZVwvd0tsMnZsaiszWEpTbEdyZFZ6cW9UR1QiLCJtYWMiOiIxZGQzNTJlNzBmYWE0MmQzMzQ0YzUzYmYwYmMyOWY3YzkxZjJlZTllNDdiZTlkODA2YmQ3YWRjNGRmZDgzYzNmIn0%3D",
    "Referer": "https://www.doutula.com/article/list/?page=1",
    "UserAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"
}


@app.task(trail=True)
def main(urls):
    # 主函数
    return group(call.s(url) for url in urls)()


@app.task(trail=True)
def call(url):
    # 发送请求
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers)
        parse.delay(res.text)
    except Exception as e:
        print(e)


@app.task(trail=True)
def parse(html):
    # 解析网页    
    et = etree.HTML(html)
    href_list = et.xpath('//*[@id="home"]/div/div[2]/a/@href')
    result = []
    for href in href_list:
        href_res = requests.get(href, headers=headers)
        href_et = etree.HTML(href_res.text)
        src_list = href_et.xpath('//*[@class="artile_des"]/table/tbody/tr/td/a/img/@src') 
        result.extend(src_list)
    return result

　　最后是crawl.py中的代码：

import time
from CelerySpider.tasks import main


start_time = time.time()


url_list = ["https://www.doutula.com/article/list/?page={}".format(i) for i in range(1, 31)]
res = main.delay(url_list)
all_src = []
for i in res.collect():
    if isinstance(i[1], list) and isinstance(i[1][0], str):
        all_src.extend(i[1])

print("Src count: ", len(all_src))


end_time = time.time()
print("Cost time: ", end_time - start_time)

 　　此次爬取的网站是一个表情包网站，url_list就表示要爬取的url，这里我选择爬取30页来测试。all_src用于存储表情包图片的资源链接，通过collect()方法提取出要爬取的链接，然后将这些表情包下载下来，最后打印出下载的图片数量和整个程序所耗费的时间。

 四、运行结果

　　当运行Celery服务后，再运行crawl.py文件，会看到如下信息打印出来：

　　

　　当整个爬虫运行完毕后，会打印出所耗费的时间：

　　

　　完整代码已上传到GitHub！