python爬虫负载均衡代码

以下是一个简单的Python爬虫负载均衡的示例代码：

import requests
from multiprocessing import Pool

# 爬取任务列表
url_list = ['https://www.example.com/page1', 'https://www.example.com/page2', 'https://www.example.com/page3']

# 定义爬取函数
def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

# 定义爬虫进程数
process_num = 3

# 创建进程池
pool = Pool(process_num)

# 使用进程池异步执行爬取任务
pool.map(crawl, url_list)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

在上面的示例代码中，我们通过定义一个爬取任务列表 `url_list`，并使用 `multiprocessing` 模块创建一个包含 `process_num` 个进程的进程池，然后使用 `pool.map()` 方法异步执行爬取任务。这样做可以实现爬虫任务的负载均衡，提高爬取效率。

相关问题

分布式爬虫负载均衡算法实现Python代码实现

分布式爬虫负载均衡算法的实现可以参考以下的Python代码：

import requests
import redis
import random
from urllib.parse import urlparse

# Redis数据库连接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36'
}

# 定义爬虫池
spider_pool = ['http://spider1.com', 'http://spider2.com', 'http://spider3.com']

# 定义URL队列
url_queue = [
    'http://www.baidu.com',
    'http://www.sina.com',
    'http://www.qq.com',
    'http://www.taobao.com',
    'http://www.jd.com'
]

# 负载均衡算法
def load_balance():
    # 获取所有爬虫的负载情况
    spider_load = {}
    for spider in spider_pool:
        spider_load[spider] = int(redis_conn.get(spider) or 0)
    # 使用随机算法选取负载最小的爬虫
    spider = random.choice(sorted(spider_load.items(), key=lambda x: x[1])[0:1])[0]
    # 增加选中爬虫的负载
    redis_conn.incr(spider)
    return spider

# 爬虫程序
def spider(url):
    # 获取选中的爬虫
    spider = load_balance()
    # 解析URL
    url_parts = urlparse(url)
    # 构造请求URL
    request_url = spider + url_parts.path
    if url_parts.query:
        request_url += '?' + url_parts.query
    # 发送请求
    response = requests.get(request_url, headers=headers)
    # 输出响应内容
    print(response.content)
    # 减少选中爬虫的负载
    redis_conn.decr(spider)

if __name__ == '__main__':
    for url in url_queue:
        spider(url)

这段代码实现了一个简单的分布式爬虫程序，其中包括了负载均衡算法。在这个程序中，我们维护了一个爬虫池和一个URL队列，每次从URL队列中选取一个URL进行爬取，并使用负载均衡算法选取一个空闲的爬虫进行请求。在请求完成后，我们需要减少选中爬虫的负载。我们使用Redis数据库来维护爬虫的负载情况，每个爬虫对应一个计数器，记录当前正在处理的请求数量。在负载均衡算法中，我们使用随机算法选取负载最小的爬虫。

Python爬虫图片的代码

当爬取网页中的图片时，我们需要用到Python中的requests库和BeautifulSoup库，下面是一个简单的Python爬虫图片的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义要爬取的URL地址
url = "https://www.example.com"

# 发送请求并获取页面内容
response = requests.get(url)
html = response.content

# 使用BeautifulSoup库解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
img_tags = soup.find_all('img')

# 遍历所有的图片标签，获取图片链接并下载
for img in img_tags:
    img_url = img.get('src')
    # 使用requests库发送请求并下载图片
    img_data = requests.get(img_url).content
    with open('image_name.jpg', 'wb') as handler:
        handler.write(img_data)

# 下载完成提示
print("所有图片已经下载完成！")

这是一个简单的爬虫示例，实际情况中还需要加入错误处理、多线程下载等功能，以提高代码的鲁棒性和效率。