爬虫：一文掌握 Celery 分布式爬虫，及对应实战案例
更多内容请见： 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录
文章目录
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- 1. Celery 简介
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- 1.1 什么是 Celery？
- 1.2 Celery 的核心组件
- 2. 环境准备
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- 2.1 安装依赖
- 2.2 启动 Redis
- 3. 创建 Celery 分布式爬虫
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- 3.1 项目结构
- 3.2 编写 Celery 任务
- 3.3 启动 Worker
- 3.4 分发任务
- 4. 分布式部署
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- 4.1 多台机器部署
- 4.2 使用 Docker 部署
- 5. 监控任务
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- 5.1 使用 Flower 监控 Celery
- 5.2 查看任务结果
- 6. 完整代码示例
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- 6.1 tasks.py
- 6.2 worker.py
- 6.3 start.py
- 7. 注意事项
- 8. 总结
Celery 是一个分布式任务队列系统，常用于异步任务处理和分布式计算。结合 Celery 和爬虫技术，可以实现分布式爬虫系统，将爬虫任务分布到多台机器上执行，从而提高爬取效率。
1. Celery 简介
1.1 什么是 Celery？
Celery 是一个基于 Python 的分布式任务队列系统，支持异步任务调度和分布式计算。
它使用消息队列（如 RabbitMQ、Redis）作为任务的中介，允许多个 worker 并行处理任务。
1.2 Celery 的核心组件
任务（Task）：需要执行的函数或方法。
Worker：执行任务的进程或机器。
Broker：消息队列，用于存储任务（如 Ra