【Python爬虫】Python实现高并发分布式爬虫，提高爬取数据效率！

在实现爬虫的过程中，一般会遇到以下几个问题：单机效率低、容易被封IP、无法处理海量数据等。因此，我们需要用分布式爬虫来提高爬取数据的效率。本文将介绍如何使用Python实现高并发分布式爬虫，具体包括以下内容：

1. 什么是分布式爬虫
2. 分布式爬虫的优点和缺点
3. Python分布式爬虫的实现
4. 怎么避免被封IP

一、什么是分布式爬虫？

分布式爬虫就是将爬虫程序分布到多个机器上去，多个机器共同完成爬取数据的工作。分布式爬虫的优点就是可以提高爬取效率，更快地获取到所需数据。

二、分布式爬虫的优点和缺点

优点：
1. 可以提高爬取效率，更快地获取到所需数据；
2. 可以分摊单机资源，避免单机效率低；
3. 可以提高爬虫程序的稳定性，降低因某一节点故障导致的数据丢失。

缺点：
1. 适用范围相对较窄，只适用于大流量、大数据量的应用场景；
2. 需要部署多个节点，需要购买多台服务器，成本较高；
3. 需要对爬虫程序进行相应的改造和优化。

三、Python分布式爬虫的实现

Python是一门流行的编程语言，其爬虫框架也很流行，比如Scrapy、BeautifulSoup等。在使用Python实现分布式爬虫时，可以采用分布式爬虫框架Scrapy-Redis。

Scrapy-Redis是基于Scrapy框架的一个插件，具有以下特点：

1. 支持分布式爬虫；
2. 支持动态爬取URL；
3. 支持MySQL、Redis等多种存储方式。

下面是一段使用Scrapy-Redis实现分布式爬虫的代码：

```
# coding:utf-8
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):

    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def parse(self, response):

        item = ...

        yield item

        next_page = ...

        if next_page:
            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
```

上述代码定义了一个名为MySpider的Spider类，继承自RedisSpider类。爬虫的起点从Redis队列`myspider:start_urls`中获取URL，然后进行爬取解析。解析完成后，将数据存储到数据库中，并获取下一页URL进行递归爬取。

四、怎么避免被封IP

在爬虫过程中，最容易遇到的问题就是被封IP。为了避免被封IP，可以采用以下措施：

1. 设置合理的爬虫速度：不要设置过快的爬虫速度，否则很容易被网站封IP；
2. 使用代理IP：可以使用代理IP来替换真实IP，防止被封；
3. 频繁更换IP：可以使用自动更换IP的方式，定时更换IP。

总结：本文介绍了Python实现高并发分布式爬虫的方法，通过使用Scrapy-Redis等工具，可以提高爬取数据的效率，减轻单机压力，避免因单点故障导致的数据丢失，同时还介绍了如何避免被封IP的措施。做好数据爬取的同时，也要注意遵守相关法律法规，不要违法乱纪。