在我们进行卫生大扫除的时候，因为工作任务较多，所以我们会进行分工，每个人负责不同的打扫项目。同样分工合作的理念，在python分布式爬虫中也得到了应用。我们需要给不同的爬虫分配指令，让它们去分头行动获取同一个网站的数据。那么这些爬虫是怎么分工搜集数据的呢？感兴趣的小伙伴，我们可以通过下面的示例进行解惑。

假设我有三台爬虫服务器A、B和C。我想让我所有的账号登录任务分散到三台服务器、让用户抓取在A和B上执行，让粉丝和关注抓取在C上执行，那么启动A、B、C三个服务器的celery worker的命令就分别是

celery -A tasks.workers -Q login_queue,user_crawler worker -l info -c 1 # A服务器和B服务器启动worker的命令，它们只会执行登录和用户信息抓取任务。

celery -A tasks.workers -Q login_queue,fans_followers worker -l info -c 1 # C服务器启动worker的命令，它只会执行登录、粉丝和关注抓取任务。

然后我们通过命令行或者代码（如下）就能发送所有任务给各个节点执行了

# coding:utf-8
from tasks.workers import app
from page_get import user as user_get
from db.seed_ids import get_seed_ids, get_seed_by_id, insert_seeds, set_seed_other_crawled
 
@app.task(ignore_result=True)
def crawl_follower_fans(uid):
    seed = get_seed_by_id(uid)
    if seed.other_crawled == 0:
        rs = user_get.get_fans_or_followers_ids(uid, 1)
        rs.extend(user_get.get_fans_or_followers_ids(uid, 2))
        datas = set(rs)
        # 重复数据跳过插入
        if datas:
            insert_seeds(datas)
        set_seed_other_crawled(uid)
@app.task(ignore_result=True)
def crawl_person_infos(uid):
    """
    根据用户id来爬取用户相关资料和用户的关注数和粉丝数（由于微博服务端限制，默认爬取前五页，企业号的关注和粉丝也不能查看）
    :param uid: 用户id
    :return:
    """
    if not uid:
        return
 
    # 由于与别的任务共享数据表，所以需要先判断数据库是否有该用户信息，再进行抓取
    user = user_get.get_profile(uid)
    # 不抓取企业号
    if user.verify_type == 2:
        set_seed_other_crawled(uid)
        return
    app.send_task('tasks.user.crawl_follower_fans', args=(uid,), queue='fans_followers',
                  routing_key='for_fans_followers')
 
 
@app.task(ignore_result=True)
def excute_user_task():
    seeds = get_seed_ids()
    if seeds:
        for seed in seeds:
            # 在send_task的时候指定任务队列
            app.send_task('tasks.user.crawl_person_infos', args=(seed.uid,), queue='user_crawler',
                          routing_key='for_user_info')

看完后小伙伴们会发现，我们的爬虫是为了一个共同的目标而努力，不是分别去做不同的任务目标。这种分工协作的集体精神也非常值得我们学习。好啦，今天的分享就到这里，小伙伴们也试着用分布式爬虫搜集一些数据吧。