python celery 和 scrpay结合
时间: 2023-06-18 20:08:19 浏览: 58
Python的Celery和Scrapy可以很好地结合使用,实现异步任务处理和分布式爬虫。
首先,需要在Scrapy中配置Celery作为异步任务处理框架。可以使用Celery的Scrapy插件来完成这个过程。在项目的settings.py文件中添加如下配置:
```
# 配置Celery
CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'rpc://'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
# 配置Scrapy
EXTENSIONS = {
'scrapy.extensions.closespider.CloseSpider': 500,
'scrapy.extensions.logstats.LogStats': 500,
'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': 500,
'scrapy.extensions.memusage.MemoryUsage': 500,
'scrapy_celery.CeleryExtension': 500,
}
```
然后在Scrapy的Spider中使用Celery来异步执行任务。可以使用Celery的task装饰器来定义任务:
```
from scrapy_celery import CelerySpider
from celery import task
class MySpider(CelerySpider):
name = 'myspider'
@task
def my_task(self, url):
#异步执行的任务
pass
def parse(self, response):
#使用Celery异步执行任务
self.my_task.delay(response.url)
```
在上面的代码中,使用了Celery的task装饰器将my_task方法定义为异步任务。在Spider的parse方法中,可以使用Celery的delay方法来异步执行任务。
最后,需要启动Celery的worker进程来处理异步任务:
```
celery -A myproject worker -l info
```
这样就完成了Celery和Scrapy的结合使用。