如何利用scrapy进行八千万用户数据爬取与优化，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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最近准备把数据分析这块补一下，加上一直在听喜马拉雅的直播，有一个比较喜欢的主播，突然萌生了爬取喜马拉雅所有主播信息以及打赏信息，来找一找喜马拉雅上比较火的主播和有钱的大哥，看看这些有钱人是怎么挥霍的。

爬取信息分析

打开喜马拉雅的主播页面，查看人气主播

第一个是喜马拉雅好声音，官方的账号，很多人的喜马拉雅账号应该会默认关注这个。我们看到粉丝关注数有八千多万，实际的喜马拉雅用户量肯定超过这个数值，我们暂且估计可爬取数量为一亿，主播页面只显示五50页，每页20个用户，我的思路是爬取显示的主播信息，进入主播主页

爬取相关信息，然后查看粉丝信息

粉丝页只显示10页，每页10个用户。虽然看起来不多，但是我们可以进行扩展，每个粉丝点进去后又是一个用户主页，又可以爬取他的粉丝信息。就这样一直进行扩展，然后使用去重处理，过滤已经爬取过的用户数据。

我们要爬取的数据：用户名、简介、粉丝数、关注数、声音、专辑数。

另外还有赞赏信息需要通过APP抓取，我们先抓用户信息吧。

爬取技术选择

这么大量的数据爬取，优秀的框架是必不可少的，我们就使用大名鼎鼎的scrapy框架为基础来进行爬取。另外分布式爬取也是必不可少，虽然我没有那么多机器去做，但是我琢磨了一下，百度云、阿里云、腾讯云、华为云等一系列云服务器新用户都有几天试用期，这集群机器不就有了吗？嘿嘿

数据库我们使用MongoDB，因为我们的数据并不要求多精确。redis肯定是必选了。但是作为内存数据库，占用内存的大小这就是我们必须要考虑的。我们的去重过滤都是放在redis中的，所以必须对齐进行优化。具体原因请看：

redis存储为什么必须优化？

我先在自己机器上抓取了部分数据，查看redis中的请求列表和去重列表

从请求列表中的数据量可以知道下载还是比较慢的，这就是为什么我们要用分布式进行爬取了。然后再看去重数据，七十五万条。不大的数据量，但是看下内存占用情况。

执行删除语句flushall后，再查看内存使用情况

在我8G内存的Mac上占用260M的内存可以忍受，但是在我那可怜的只有1G的云服务器上，卡到我都快链接不上了，我们可是以八千万数据为目标的，实际才爬取了二十多万条有效数据，去重记录都七十多万了，如果到了一亿条数据，以目前的情况来看，卡爆服务器也到不了。

本来还有一个xmla:items结构，存储我们的抓取数据，我把它提取到了MongoDB当中。xmla:requests中是待爬取请求列表，我们爬取下载的时候这个数据量还是会逐渐减少的，至少不会无限增大。但是这个xmla:dupefilter中存取的是去重数据，每一次请求都会记录下来，所以这个数据只会随着我们的爬取一直增大。那么这就是我们要进行优化的重点。

下面我们来规划一下下来要做的事情，按步骤来：

1. docker环境安装部署

2. redis集群配置操作

3. 用户数据抓取流程分析

4. 用户打赏信息抓取流程分析

5. 使用BloomFilter修改scrapy-redis，减少过滤内存占用

6. 反爬处理：IP代理池、User-Agent池

7. 使用Gerapy和docker部署分布式环境

8. 抓取数据清理，数据分析规划

看完上述内容，你们掌握如何利用scrapy进行八千万用户数据爬取与优化的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

文章名称：如何利用scrapy进行八千万用户数据爬取与优化
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