Python爬虫（26）Python爬虫高阶：Scrapy+Selenium分布式动态爬虫架构实践

- - 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
    - Python爬虫相关文章（推荐）

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

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