Python爬虫之使用celery加速爬虫

celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列，它专注于实时处理，同时也支持任务调度。关于celery的更多介绍及例子，笔者可以参考文章Python之celery的简介与使用。
本文将介绍如何使用celery来加速爬虫。
本文爬虫的例子来自文章：Python爬虫的N种姿势。这里不再过多介绍，我们的项目结构如下：

项目结构

其中，app_test.py为主程序，其代码如下：

from celery import Celery

app = Celery(\'proj\', include=[\'proj.tasks\'])
app.config_from_object(\'proj.celeryconfig\')

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

tasks.py为任务函数，代码如下：

import re
import requests
from celery import group
from proj.app_test import app

@app.task(trail=True)
# 并行调用任务
def get_content(urls):
    return group(C.s(url) for url in urls)()

@app.task(trail=True)
def C(url):
    return parser.delay(url)

@app.task(trail=True)
# 获取每个网页的name和description
def parser(url):
    req = requests.get(url)
    html = req.text
    try:
        name = re.findall(r\'<span class="wikibase-title-label">(.+?)</span>\', html)[0]
        desc = re.findall(r\'<span class="wikibase-descriptionview-text">(.+?)</span>\', html)[0]
        if name is not None and desc is not None:
            return name, desc
    except Exception as  err:
        return \'\', \'\'

celeryconfig.py为celery的配置文件，代码如下：

BROKER_URL = \'redis://localhost\' # 使用Redis作为消息代理

CELERY_RESULT_BACKEND = \'redis://localhost:6379/0\' # 把任务结果存在了Redis

CELERY_TASK_SERIALIZER = \'msgpack\' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

CELERY_RESULT_SERIALIZER = \'json\' # 读取任务结果一般性能要求不高，所以使用了可读性更好的JSON

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_ACCEPT_CONTENT = [\'json\', \'msgpack\'] # 指定接受的内容类型

最后是我们的爬虫文件，scrapy.py，代码如下：

import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from proj.tasks import get_content

t1 = time.time()

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {\'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, \
            like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36\'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id=\'mw-whatlinkshere-list\')(\'li\')

urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
    url = human.find(\'a\')[\'href\']
    urls.append(\'https://www.wikidata.org\'+url)

#print(urls)

# 调用get_content函数，并获取爬虫结果
result = get_content.delay(urls)

res = [v for v in result.collect()]

for r in res:
    if isinstance(r[1], list) and isinstance(r[1][0], str):
        print(r[1])


t2 = time.time() # 结束时间
print(\'耗时：%s\' % (t2 - t1))

在后台启动redis，并切换至proj项目所在目录，运行命令：

celery -A proj.app_test worker -l info

输出结果如下(只显示最后几行的输出)：

......
[\'Antoine de Saint-Exupery\', \'French writer and aviator\']
[\'\', \'\']
[\'Sir John Barrow, 1st Baronet\', \'English statesman\']
[\'Amy Johnson\', \'pioneering English aviator\']
[\'Mike Oldfield\', \'English musician, multi-instrumentalist\']
[\'Willoughby Newton\', \'politician from Virginia, USA\']
[\'Mack Wilberg\', \'American conductor\']
耗时：80.05160284042358

在rdm中查看数据，如下：

celery数据

在文章Python爬虫的N种姿势中，我们已经知道，如果用一般的方法来实现这个爬虫，耗时大约为725秒，而我们使用celery，一共耗时约80秒，大概相当于一般方法的九分之一。虽然没有scrapy这个爬虫框架和异步框架aiohttp, asyncio来的快，但这也可以作为一种爬虫的思路。
本次分享到此结束，感谢阅读~
注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape），欢迎大家关注哦~~