巨量爬取多线程爬取Redis数据（批量爬虫线程读redis）

随着互联网资源和网络数据的不断增长，网上信息爬取技术越来越受到重视。Redis作为很多数据存储技术的发展趋势，大量的数据存储采用Redis技术。不断增长的信息爬取量也需要得到相应的应对方式。因此，采用基于Redis的多线程爬取技术快速爬取数据，就成为现在必要探索的话题之一。

基于Redis的多线程爬取技术主要包括以下几个步骤：

第一步，客户端将爬虫任务存储在Redis集合中，此时Redis集合有多个入口任务；

第二步，多个爬虫程序每次从Redis集合中取出一个任务，然后模拟浏览器访问页面，爬取网页上的数据；

第三步，将爬取到的数据存储在Redis数据库中，不用关系多个爬虫程序爬虫的数据的统一性；

第四步，程序根据Redis集合中的任务来判断爬虫任务是否完成，如果已完成则结束程序；

上面是基于Redis多线程爬取技术的简要操作步骤，下面做一个具体实现来展示此技术的功能。

代码实现：

# 设置爬取任务Redis集合（task_list） def set_tasks(): r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=1) #urls需要爬取的任务列表 for url in urls: r.sadd(‘task_list’, url)

# 生成多线程 def multi_threaded_crawler(): thread_count = 10 threads = [] # 建立10个线程 while thread_count > 0: threads.append(threading.Thread(target=crawler)) thread_count -= 1 #启动爬取任务 for thread in threads: thread.start() # 等待所有线程结束 for thread in threads: thread.join()

# 爬取过程 def crawler(): r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=1) while True: url = r.spop(‘task_list’) #如果Redis集合中的任务完成，则停止任务 if not url: break #爬取操作（省略） … #存储爬取结果 r.sadd(‘result_list’, data)

可以看到，基于Redis的多线程爬取技术可以有效提升大量爬取任务的效率，控制多线程并发，提高爬取网页数量，实现大规模且高效的网页爬取。值得一提的是，在实现这项技术的过程中，采用的Redis技术也极大的提高了爬取的信息的统一性。

因而，与其他爬虫技术相比，使用基于Redis的多线程爬取技术来进行大量爬取，不仅可以提升大量爬取任务的效率，提高爬取网页数量，还可以有效提高爬取信息的统一性，得到更加准确和可信的爬取结果。