Python爬虫（26）Python爬虫高阶：Scrapy+Selenium分布式动态爬虫架构实践
目录
- 一、背景：动态爬虫的工程化挑战
- 二、技术架构设计
- 1. 系统架构图
- 2. 核心组件交互
- 三、环境准备与项目搭建
- 1. 安装依赖库
- 2. 项目结构
- 四、核心模块实现
- 1. Selenium集成到Scrapy（中间件开发）
- 2. 分布式配置（settings.py）
- 五、实战：电商平台全站爬虫开发
- 1. 爬虫逻辑（product_spider.py）
- 2. 动态分页处理
- 3. 分布式任务分发
- 六、高级优化策略
- 1. 浏览器资源复用
- 2. 智能请求调度
- 七、总结
- 1. 技术优势
- 2. 性能指标对比
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一、背景：动态爬虫的工程化挑战
在大规模数据采集场景中，爬虫开发者面临双重技术挑战：
- 动态交互难题：超过60%的现代网站采用JavaScript动态渲染内容（如无限滚动、异步分页、登录验证）
- 分布式扩展需求：单机爬虫难以应对百万级页面的抓取任务，需实现：
- 任务队列共享
- 节点状态协同
- 数据去重聚合
技术方案选型：
- Scrapy：Python生态最成熟的异步爬虫框架，具备可扩展架构
- Selenium：浏览器自动化工具，破解动态交互的黄金钥匙
- Scrapy-Redis：基于Redis的分布式扩展组件，实现任务分发与状态同步
二、技术架构设计
1. 系统架构图
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ Master节点 │◄───►│ RedisDB │ └─────────────┘ └─────────────┘ ▲ ▲ │ │ ┌───────┴───────┐ ┌───────┴───────┐ │ Worker节点1 │ │ Worker节点N │ └───────────────┘ └───────────────┘2. 核心组件交互
- Selenium：嵌入Scrapy下载器，执行页面渲染与交互
- Scrapy-Redis：
- RedisScheduler：中央任务调度
- RedisPipeline：数据统一存储
- BloomFilter：分布式去重
三、环境准备与项目搭建
1. 安装依赖库
pip install scrapy selenium scrapy-redis redis # 下载对应版本的浏览器驱动（如chromedriver）
2. 项目结构
dynamic_spider/ ├── scrapy.cfg └── dynamic_spider/ ├── middlewares.py # 自定义中间件 ├── settings.py # 分布式配置 ├── items.py # 数据模型 ├── pipelines.py # Redis管道 └── spiders/ └── product_spider.py # 爬虫逻辑四、核心模块实现
1. Selenium集成到Scrapy（中间件开发）
# middlewares.py from selenium import webdriver from scrapy.http import HtmlResponse class SeleniumMiddleware: def __init__(self): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("--headless") # 无头模式 self.driver = webdriver.Chrome(options=options) def process_request(self, request, spider): self.driver.get(request.url) # 执行动态交互（滚动/点击） self.driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)") # 渲染完成后返回HTML return HtmlResponse( url=self.driver.current_url, body=self.driver.page_source, encoding='utf-8', request=request )2. 分布式配置（settings.py）
# 启用Scrapy-Redis组件 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300} # Redis连接配置 REDIS_URL = 'redis://:password@127.0.0.1:6379/0'五、实战：电商平台全站爬虫开发
1. 爬虫逻辑（product_spider.py）
import scrapy from scrapy_redis.spiders import RedisSpider class ProductSpider(RedisSpider): name = 'jd_product' redis_key = 'jd:start_urls' # 从Redis读取种子URL def parse(self, response): # 提取商品列表 products = response.css('.gl-item') for product in products: yield { 'sku_id': product.attrib['data-sku'], 'price': product.css('.p-price i::text').get(), 'title': product.css('.p-name em::text').get() } # 模拟点击下一页（Selenium执行） next_page = response.css('a.pn-next::attr(href)').get() if next_page: yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page))2. 动态分页处理
# 在中间件中增加分页逻辑 def process_request(self, request, spider): self.driver.get(request.url) # 自动滚动加载（最多滚动5次） for _ in range(5): self.driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)") time.sleep(1) # 点击"加载更多"按钮 try: load_more = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.load-more') load_more.click() time.sleep(2) except NoSuchElementException: pass return HtmlResponse(...)3. 分布式任务分发
# Master节点推送初始任务 redis-cli lpush jd:start_urls "https://www.jd.com/search?keyword=手机" # 启动多个Worker节点 scrapy runspider product_spider.py
六、高级优化策略
1. 浏览器资源复用
# 使用浏览器池提升性能 from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities class BrowserPool: def __init__(self, size=5): self.browsers = [] for _ in range(size): options = Options() options.add_argument("--disable-gpu") driver = webdriver.Remote( command_executor='http://localhost:4444/wd/hub', options=options ) self.browsers.append(driver)2. 智能请求调度
# 根据页面类型动态选择渲染方式 def process_request(self, request, spider): if request.meta.get('need_js'): # 需要JS渲染的页面 return self.selenium_render(request) else: # 静态页面直接使用Scrapy下载 return None七、总结
1. 技术优势
- 动态渲染全覆盖：通过Selenium处理任意复杂度交互
- 横向扩展能力：基于Redis轻松实现百节点级分布式集群
- 资源利用率提升：浏览器池技术降低85%的初始化开销
2. 性能指标对比
方案 每秒请求数 内存占用 JS兼容性 纯Scrapy 120+ 低 差 Scrapy+Splash 40-60 中 良 Scrapy+Selenium分布式 80-100 高 优 Python爬虫相关文章（推荐）
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