Python大型爬虫项目教程_Scrapy分布式与反爬处理实践

发表时间：2025-12-31 00:00:00

文章作者：冷漠man

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Scrapy分布式架构需用Scrapy-Redis替换Scheduler、DupeFilter等组件，共享Redis队列与指纹库；配合动态UA、代理池健康检测、JS渲染方案、分层存储及Prometheus监控实现高可用爬取。

单机Scrapy跑得再快，面对千万级URL也扛不住。分布式核心是把调度、去重、请求分发拆开，让多台机器协同干活。主流方案是用Scrapy-Redis——它把Scheduler、DupeFilter、ItemPipeline都换成Redis后端，天然支持多Spider共享队列和指纹库。

关键操作几步到位：

安装：pip install scrapy-redis，然后在settings.py里替换默认组件：把SCHEDULER设为"scrapy_redis.scheduler.Scheduler"，DUPEFILTER_CLASS换成"scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
Redis要开启AOF持久化，避免断电丢任务；建议用密码+绑定内网IP，别裸奔暴露在外网
所有爬虫实例共用同一个Redis DB，靠REDIS_URL（如redis://:pwd@192.168.1.100:6379/0）指向同一地址，启动时自动接入
不用改spider代码，只需把start_urls写成Redis的list key（比如myproject:start_urls），用lpush塞链接，多个worker会自动争抢消费

目标网站不是静态文档馆，是活的防御系统。识别和绕过得组合出招，不能只靠User-Agent轮换。

请求头动态化：用scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware配合fake-useragent库，每次request随机挑Chrome/Firefox/Safari真实UA，同时带上Accept-Language、Accept-Encoding等配套头，模拟真人浏览器环境
IP代理池必须带健康检测：光有代理列表没用。用Redis存代理IP+响应延迟+失败次数，写个守护进程定期用HEAD请求探活，失效的踢出池子；Scrapy里用HttpProxyMiddleware按权重随机选可用代理
JavaScript渲染内容？别硬啃：如果页面数据由JS生成（比如Vue/React SPA），Scrapy拿不到真实HTML。直接上scrapy-splash或改用Playwright+Scrapy结合——用无头浏览器渲染完再交给Scrapy解析，虽然慢点但稳
验证码和滑块？先评估成本：简单数字字母图可用OCR（如pytesseract），但复杂滑块建议接入打码平台API（如超级鹰、猿急送），在errback里捕获412/503状态，触发识别逻辑并重试，别卡死流程

每秒几百条item入库，MySQL直连会变瓶颈，ES搜不出结果，CSV又难扩展。得按数据用途分层存。

原始HTML快照存对象存储：用boto3或oss2上传到阿里云OSS/腾讯COS，路径按域名+日期+hash命名（如example.com/20250520/abc123.html），保留溯源能力，不占本地磁盘
结构化数据走消息队列中转：Scrapy Pipeline把清洗后的item发到Kafka/RabbitMQ，下游用独立消费者服务写入MySQL或ClickHouse——解耦采集和存储，防止数据库抖动拖垮爬虫
去重指纹别只靠URL：加一层内容MD5校验。下载完response.body算md5，和URL一起进Redis Set，双保险防重复抓取相同内容的不同URL参数
日志必须分级：INFO级记成功URL和耗时，WARNING记重试超限、代理失效，ERROR记解析异常。用logging.handlers.RotatingFileHandler按天切日志，避免单文件过大

没人守着终端，爬虫就得自己会“喊人”。监控不是可选项，是生存线。