[发明专利]一种基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法在审
申请号: | 202110029155.8 | 申请日: | 2021-01-11 |
公开(公告)号: | CN112732996A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 廖杰;李林渡;张衍彬 | 申请(专利权)人: | 深圳市洪堡智慧餐饮科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/951 | 分类号: | G06F16/951;G06F16/955;G06F16/27 |
代理公司: | 深圳市深联知识产权代理事务所(普通合伙) 44357 | 代理人: | 张琪 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区梅*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 异步 aiohttp 平台 分布式 数据 方法 | ||
1.一种基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:该方法的步骤如下:
步骤一、服务中心分发url任务到客户端;
步骤二、客户端从配置中心读取配置;
步骤三、多个客户端对多个url任务进行下载内容;
步骤四、对下载的内容进行解析并清洗存入数据库;
步骤五、利用日志中心收集日志;
步骤六、打开监控中心查看资源情况、查看结果。
2.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤一中的url任务分发具体操作:创建消息主题,并对多平台划分多个主题,施行任务多平台分发,对单个平台url任务进行去重,对不同的主题进行发送url任务。
3.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤二中的读取配置功能包括:客户端代理、失败重试、自定义请求信息、同步、异步运行模式选择、超时控制、请求时间、任务白名单、客户端中间件、数据库类型选择、性能设置、请求类型。
4.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤三中的下载内容具体操作为:利用aiohttp库对url任务发送请求,接收返回的数据。
5.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤四中的数据清洗具体操作:对返回的数据进行解析,对不用类型的内容用用不用的库去解析,对json格式数据用json库解析,对html格式用xpath库解析,对其他文本用re正则库进行提取,图片、视频字节流用二进制进行保存,对清洗完的数据存入数据库。
6.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤五中的日志收集具体操作为:利用logging模块对客户端不同的日志级别,如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL五种级别,使用不同的方式记录日志,如使用文件记录日志信息,采用HTTP GET/POST,SMTP,Socket方式记录,文件格式一般为.log文件。
7.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:步骤六中的监控包括:客户端资源的可用性,它会记录服务器问题并在停机的时候通知,分析服务器资源趋势、系统活动,数据爬取入库的数据量情况,客户端日志记录情况,提供WEB界面对客户端设置,查看结果。
8.根据权利要求2所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:任务多平台分发原理是利用kafka发布-订阅消息传递模式,发布者发送到topic的消息,只有订阅了topic的订阅者才会收到消息,这样可以把多平台进行区分,任务去重原理利用redis的set集合特性自带去重功能。
9.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:aiohttp原理是利用async异步特性进行发送请求,网络io不会造成阻塞,实现高并发,高可用。
10.根据权利要求1所描述的基于异步aiohttp多平台分布式数据爬取方法,其特征在于:配置中心的原理就是启动一个服务作为服务方,之后各个需要获取配置的服务作为客户端来这个服务方获取配置,做到上万台客户端配置统一配置,平台统一,客户端高可用,维护成本低,aiohttp、xpath、json、logging、kafka、redis都属于开源库。
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