分布式爬虫其实就是指利用多台计算机分布式地从互联网上采集数据的一种爬虫。它可以把大规模的任务分解成若干小规模的，由多台计算机并行进行处理，大大提高了效率和速度。
分布式爬虫有很多优势：解决单机爬虫效率低的问题，分布式爬虫可以将任务分配给多个节点并行处理，大大提高了效率和速度。可以节省带宽和内存资源，因为多个节点可以同时处理数据，可以避免单个节点爬虫所带来的压力。可以高度可扩展和灵活性，如果需要增加大量的节点以处理任务，也可以修改部署策略和程序逻辑。
Python有很多优秀的分布式多主题网络爬虫框架，以下是其中几个：
1、Scrapy：Scrapy是Python中最流行的爬虫框架之一，它支持分布式爬取和多主题爬取。Scrapy使用Twisted异步网络框架，可以高效地处理大量的请求和响应。
2、PySpider：PySpider是一个轻量级的分布式爬虫框架，它支持多主题爬取和分布式爬取。PySpider使用Tornado异步网络框架，可以高效地处理大量的请求和响应。
3、Scrapyd：Scrapyd是Scrapy的分布式部署工具，它可以将Scrapy爬虫部署到多个节点上进行分布式爬取。Scrapyd提供了一个Web界面，可以方便地管理和监控分布式爬虫的运行状态。
4、Celery：Celery是一个分布式任务队列框架，它可以用于分布式爬取。Celery可以将爬虫任务分发到多个节点上进行并行处理，从而提高爬取效率。
5、Apache Nutch：Apache Nutch是一个开源的分布式网络爬虫框架，它支持多主题爬取和分布式爬取。Nutch使用Hadoop分布式计算框架，可以处理大规模的爬取任务。
以上是Python中常用的分布式多主题网络爬虫框架，可以根据具体需求选择合适的框架。
Python 分布式网络爬虫实现方法：
1、定义任务队列
在分布式爬虫系统中，需要将待处理的 URL 放入任务队列中。可以使用 Redis 或 RabbitMQ 等消息队列来实现任务分配和调度。
2、使用多个工作节点
在分布式爬虫中，任务队列会被多个工作节点同时获取并分配。每个工作节点负责从任务队列中获取一定数量的 URL，并通过爬虫程序爬取相应页面内容。
3、添加去重和持久化数据存储功能
为了尽可能避免重复采集相同的页面，需要进行 URL 的去重。可以使用 Redis 等缓存库或数据库存储已经访问过的 URL 和相关信息。
另外，还需要将采集到的数据进行持久化存储。可以使用 MySQL、MongoDB 等关系型或非关系型数据库进行存储。
4、利用多线程或协程提高效率
可以在每个工作节点中使用多线程或协程，提高爬取效率，减少爬取时间。
5、制定规范控制爬取深度和频率
分布式爬虫往往会访问数以千计的页面，因此需要设置一些规则，例如每个节点每秒钟最多只能访问多少个 URL，访问时需要遵守哪些约束等。
6、使用分布式爬虫调度器
为了更好地管理和控制分布式爬虫系统，可以使用专用的分布式爬虫调度器。该调度器通常将任务队列、工作节点、数据存储等组件集成起来，可以提供更方便、高效的爬虫构建和管理方式。
综上所述，分布式多主题网络爬虫构建可能具有一定的复杂性，但通过合理的设计和实现，可以在短时间内迅速采集到大量有用信息，并能适应各种应用场景的需要。
以下是一个简单的 Python 分布式爬虫代码示例：
1、父进程
import multiprocessing
import queue
from crawlers import Crawler
from links_extractor import extract_links
def save_page(page_data):
# TODO: 将页面数据存入数据库或文件等
pass
def main():
start_url = 'http://www.example.com'
visited_urls = set()
num_processes = 4 # 这里使用 4 个进程进行爬取
# 创建任务队列和结果队列，用于任务和爬取结果的交互
task_queue = multiprocessing.Queue()
result_queue = multiprocessing.Queue()
# 向任务队列中添加初始 URL
task_queue.put(start_url)
# 创建爬虫进程
crawler_processes = [
multiprocessing.Process(
target=Crawler,
args=(task_queue, result_queue, visited_urls)
)
for _ in range(num_processes)
]
# 开始运行爬虫进程
# 添加代理ip（http://jshk.com.cn）
for process in crawler_processes:
process.start()
while True:
try:
# 不断从结果队列中获取爬取到的页面信息并保存到本地
page_data = result_queue.get(block=False)
save_page(page_data)
# 提取出页面中的所有链接，放入到任务队列中进行下一轮爬取
urls = extract_links(page_data['content'])
for url in urls:
if url not in visited_urls:
task_queue.put(url)
except queue.Empty:
# 如果任务队列为空且所有爬虫进程也已经处理完任务意味着爬虫任务已经完成
if all(not process.is_alive() for process in crawler_processes):
break
# 等待所有爬虫进程结束后再退出主进程
for process in crawler_processes:
process.join()
if __name__ == '__main__':
main()
2、爬虫进程
import requests
def Crawler(task_queue, result_queue, visited_urls):
while True:
try:
url = task_queue.get(block=False)
if url not in visited_urls:
# 如果URL还没有被访问，则发送HTTP GET请求获取相应页面的内容
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
page_data = {
'url': url,
'content': response.content
}
# 将成功访问到的页面内容放入到结果队列中
result_queue.put(page_data)
# 标记URL为已访问
visited_urls.add(url)
except queue.Empty:
# 如果队列为空，则表示当前进程已经完成了它的任务，可以结束当前进程
break
在以上代码示例中，父进程负责向任务队列中放入初始 URL、不断从结果队列中获取爬取的页面信息并提取其中的链接，然后将这些链接放入任务队列中等待下一轮爬取。爬虫进程则在任务队列中获取下一步要爬取的 URL，然后向该 URL 发送 HTTP GET 请求，如果请求成功得到了相应的页面内容，就把页面内容放入结果队列中，并标记该 URL 已经被访问过。在这个过程中，父进程和爬虫进程之间通过队列来实现任务和结果的交互，每个爬虫进程运行且可以处理多个任务，从而实现分布式的爬虫功能。
