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python分布式爬虫中消息队列知识点详解
站长资源 2024/11/23 佚名
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当排队等待人数过多的时候，我们需要设置一个等待区防止秩序混乱，同时再有新来的想要排队也可以呆在这个地方。那么在python分布式爬虫中，消息队列就相当于这样的一个区域，爬虫要进入这个区域找寻自己想要的资源，当然这个是一定的次序的，不然数据获取就会出现重复。就下来我们就python分布式爬虫中的消息队列进行详细解释，小伙伴们可以进一步了解一下。

实现分布式爬取的关键是消息队列，这个问题以消费端为视角更容易理解。你的爬虫程序部署到很多台机器上，那么他们怎么知道自己要爬什么呢？总要有一个地方存储了他们需要爬取的url吧，这样他们才能工作。

假设有1万个url需要爬取，而你有100个爬虫程序部署在10台机器上，每台10个爬虫程序在运行，一个url被分给爬虫程序后，其他爬虫不能再获得这个url，不然，就重复爬取了，理解吧，分布式爬虫的关键是怎么把任务分给这些爬虫。

有些促销活动的现场会进行抽奖活动，工作人员捧着一个透明的箱子，参与活动的人从箱子的小口处把手伸进去随机拿出一张折叠的纸条，这种模式与消息队列十分相似。消息队列就好比这个抽奖的箱子，消费端的爬虫程序就好比参与活动的顾客，爬虫从消息队列里拿出一个url任务，然后进行爬取，不同于抽奖活动时一个人只能拿一次，分布式爬虫允许爬虫在结束一个爬虫任务后继续从消息队列里获取任务。

使用redis的队列做消息队列

如果你只是简单的写一个分布式爬虫，那么使用redis的队列就可以了，它完全可以作为消息队列来使用，下面的代码是生产端的代码示例

import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379,
        password='yourpassword', db=1)
# 生产10个url任务
for i in range(10):
  r.lpush('url_queue', i)

相信看完以上的代码示例后，小伙伴们已经学会用redis创造一个消息队列，用来方便爬虫的获取数据。本篇是以生产段的角度写的代码

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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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