python如何通过分布式爬虫爬取舆情数据

简介: python如何通过分布式爬虫爬取舆情数据

作为爬虫,有时候会经历过需要爬取站点多吗,数据量大的网站,我们身边接触最频繁、同时也是最大的爬虫莫过于几大搜索引擎。今天我们来聊一个同样是站点多数据量的爬取方向,那就是舆情方向的爬虫。
QQ图片20230406151829.png

舆情简单来说就是舆论情况,要掌握舆情,那么就必须掌握足够多的内容资讯。除了一些开放了商业接口的大型内容/社交类平台(例如微博)之外,其他都需要依靠爬虫去采集。因此,舆情方向的爬虫工程师需要面对站点是非常多的。舆情业务必须紧盯网站是否有新的内容发布,要求是越快越好,但由于各项软硬件限制,通常会要求在 30 分钟内或者 15 分钟内监听到新内容。并且因为舆情业务的站点多和数据量大一般的爬虫是无法完成任务的,这时候就需要使用到分布式爬虫。
一般的爬虫是在一台机器上进行爬取某个网站的数据,分布式爬虫是多台机器上同时爬取某个网站的数据。无论是舆情方向的爬虫还是电商方向的爬虫,要承担的爬取量都是非常大的。少则每日百万数据,多则每日数十亿数据,因此分布式爬虫对这种大型数据的爬取很适用。
但是这些网站可不会轻易让你爬取站点上面的内容,它们往往会从网络协议、浏览器特征、编程语言差异、人机差异等方面给爬虫工程师设置障碍,常见的有滑块验证码、拼图验证码、封 IP、检查 COOKIE、要求登录、设定复杂的加密逻辑、混淆前端代码等。不过水来土掩、兵来将挡!爬虫工程师与目标网站的工程师你来我往的过招就像兵家尔虞我诈一般精彩,就如最常见的封IP,做为爬虫工程师来说,一份优质爬虫代理就简单的解决了这个障碍,但是这种大型的网站和数据建议使用产品质量好,技术支持到位,售后服务到位的代理商。这里简单分享下代理IP在分布式爬虫中的实现过程:


    import requests
    import random

    # 要访问的目标页面
    targetUrl = "http://httpbin.org/ip"

    # 要访问的目标HTTPS页面
    # targetUrl = "https://httpbin.org/ip"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "username"
    proxyPass = "password"

    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    proxies = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }


    #  设置IP切换头
    tunnel = random.randint(1,10000)
    headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



    resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

    print resp.status_code
    print resp.text
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
162 73
|
1天前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
🚀 MaxFrame 产品深度体验评测:Python 分布式计算的未来
在数据驱动的时代,大数据分析和AI模型训练对数据预处理的效率要求极高。传统的Pandas工具在小数据集下表现出色,但面对大规模数据时力不从心。阿里云推出的Python分布式计算框架MaxFrame,以“Pandas风格”为核心设计理念,旨在降低分布式计算门槛,同时支持超大规模数据处理。MaxFrame不仅保留了Pandas的操作习惯,还通过底层优化实现了高效的分布式调度、内存管理和容错机制,并深度集成阿里云大数据生态。本文将通过实践评测,全面解析MaxFrame的能力与价值,展示其在大数据和AI场景中的卓越表现。
15 4
🚀 MaxFrame 产品深度体验评测:Python 分布式计算的未来
|
1天前
|
人工智能 分布式计算 数据处理
有奖评测,基于分布式 Python 计算服务 MaxFrame 进行数据处理
阿里云MaxCompute MaxFrame推出分布式Python计算服务MaxFrame评测活动,助力开发者高效完成大规模数据处理、可视化探索及ML/AI开发。活动时间为2024年12月17日至2025年1月31日,参与者需体验MaxFrame并发布评测文章,有机会赢取精美礼品。
|
8天前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
13天前
|
人工智能 分布式计算 数据处理
云产品评测:MaxFrame — 分布式Python计算服务的最佳实践与体验
阿里云推出的MaxFrame是一款高性能分布式计算平台,专为大规模数据处理和AI应用设计。它提供了强大的Python编程接口,支持分布式Pandas操作,显著提升数据处理速度(3-5倍)。MaxFrame在大语言模型数据处理中表现出色,具备高效内存管理和任务调度能力。然而,在开通流程、API文档及功能集成度方面仍有改进空间。总体而言,MaxFrame在易用性和计算效率上具有明显优势,但在开放性和社区支持方面有待加强。
44 9
|
15天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
51 2
|
16天前
|
人工智能 分布式计算 数据处理
云产品评测:分布式Python计算服务MaxFrame
云产品评测:分布式Python计算服务MaxFrame
52 3
|
2月前
|
缓存 NoSQL PHP
Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出
本文深入探讨了Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出。文章还介绍了Redis在页面缓存、数据缓存和会话缓存等应用场景中的使用,并强调了缓存数据一致性、过期时间设置、容量控制和安全问题的重要性。
45 5
|
2月前
|
存储 缓存 算法
分布式缓存有哪些常用的数据分片算法?
【10月更文挑战第25天】在实际应用中,需要根据具体的业务需求、数据特征以及系统的可扩展性要求等因素综合考虑,选择合适的数据分片算法,以实现分布式缓存的高效运行和数据的合理分布。
|
3月前
|
JSON 分布式计算 前端开发
前端的全栈之路Meteor篇(七):轻量的NoSql分布式数据协议同步协议DDP深度剖析
本文深入探讨了DDP(Distributed Data Protocol)协议,这是一种在Meteor框架中广泛使用的发布/订阅协议,支持实时数据同步。文章详细介绍了DDP的主要特点、消息类型、协议流程及其在Meteor中的应用,包括实时数据同步、用户界面响应、分布式计算、多客户端协作和离线支持等。通过学习DDP,开发者可以构建响应迅速、适应性强的现代Web应用。