分布式爬虫工作节点怎么写？

工作节点是分布式爬虫的核心部分，负责执行实际的爬取和下载任务。以下是工作节点的实现步骤和示例代码。

1. 工作节点的职责

• 接收任务：从消息队列中获取任务（如URL）。
• 爬取网页：下载网页内容并提取PDF链接。
• 下载PDF：下载PDF文件并保存到指定位置。
• 返回结果：将任务结果返回给主节点或存储到数据库。

2. 实现步骤

1. 初始化工作节点：

   • 连接到消息队列（如RabbitMQ、Kafka）。
   • 准备好存储PDF文件的目录。

2. 接收任务：

   • 从消息队列中获取URL任务。

3. 爬取网页：

   • 下载网页内容，解析并提取PDF链接。

4. 下载PDF：

   • 下载PDF文件并保存到本地或分布式存储。

5. 返回结果：

   • 将下载结果返回给主节点或存储到数据库。

3. 示例代码（Python + Celery）

```python from celery import Celery import requests import os from bs4 import BeautifulSoup

# 初始化Celery应用 app = Celery('pdf_crawler', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task def download_pdf(url, save_dir): # 爬取网页内容 response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

   # 提取PDF链接
   pdf_links = []
   for link in soup.find_all('a', href=True):
       if link['href'].endswith('.pdf'):
           pdf_links.append(link['href'])

   # 下载PDF文件
   downloaded_files = []
   for pdf_link in pdf_links:
       pdf_url = pdf_link if pdf_link.startswith('http') else f"{url}/{pdf_link}"
       pdf_response = requests.get(pdf_url)
       pdf_filename = os.path.join(save_dir, os.path.basename(pdf_url))
       with open(pdf_filename, 'wb') as f:
           f.write(pdf_response.content)
       downloaded_files.append(pdf_filename)

   return downloaded_files

# 工作节点启动代码 if name == "main": # 启动Celery worker app.worker_main() ```

4. 运行工作节点

• 在命令行中运行以下命令启动工作节点： bash celery -A worker_node worker --loglevel=info
• 其中worker_node是你的Python脚本文件名（不含.py后缀）。

5. 工作节点的扩展

• 并发处理：可以通过增加工作节点数量或配置Celery的并发数来提高处理能力。
• 错误处理：增加重试机制和错误处理逻辑，确保任务失败后能重新尝试。
• 日志记录：记录任务执行情况，便于监控和调试。

6. 总结

• 任务接收：工作节点从消息队列中获取任务。
• 网页爬取：下载网页并提取PDF链接。
• PDF下载：下载PDF文件并保存。
• 结果返回：将结果返回给主节点或存储到数据库。

通过这些步骤，你可以实现一个高效的工作节点，用于分布式爬取和下载PDF文件。