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インターネットとビッグデータの発展に伴い、構造化データおよび半構造化データのクローリングの重要性がますます高まっています。効率的な Web クローラーは、データ クローリングを完了するだけでなく、同時実行性、安定性、コンプライアンスのバランスを取る必要があります。この記事では、PHP と Swoole に焦点を当て、コルーチンを使用して同時実行機能を向上させる方法を示し、実用的な最適化の提案を示します。
Web クローラーの中核は、HTTP リクエストを送信し、応答を取得し、HTML/JSON を解析して、必要な情報を抽出して保存することです。実装で一般的に使用されるコンポーネントには、HTTP クライアント (cURL、Swoole HTTP クライアントなど)、HTML パーサー (DOM、XPath、通常またはサードパーティのライブラリ)、タスク スケジューリングおよび永続化モジュールなどがあります。クローラーを設計するときは、リクエストの頻度、同時実行制御、エラーの再試行、重複排除、データ クリーニングなどの側面を考慮する必要があります。
Swoole は、コルーチン、非同期 IO、および高性能ネットワーク スタックを提供し、同時実行性の高いシナリオで PHP のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 HTTP リクエスト、解析、データ書き込みを同時に実行するコルーチンを通じて、数百から数千のタスクを 1 台のマシンで同時に処理できるため、クロール速度が大幅に向上します。実際の運用環境では、安定性とコンプライアンスを確保するために、速度制限、エージェント プール、タスク キューも使用する必要があります。
<?php
// 導入swoole図書館
require_once 'path/to/swoole/library/autoload.php';
use SwooleCoroutine as Co;
// 爬虫類の論理
function crawler($url) {
$html = file_get_contents($url);
// 解析するHTML，必要な情報を抽出する
// ...
return $data;
}
// メイン関数
Coun(function() {
$urls = [
'https://example.com/page1',
'https://example.com/page2',
'https://example.com/page3',
// ...
];
// コルーチンタスクを作成する
$tasks = [];
foreach ($urls as $url) {
$tasks[] = Co::create(function() use ($url) {
$data = crawler($url);
echo $url . ' completed.' . PHP_EOL;
// クロールされたデータを処理する
// ...
});
}
// コルーチンタスクが完了するまで待ちます
Co::listWait($tasks);
});
?>注: サンプル コードは、参照用に元の構造を保持しています。実際の使用では、Swoole が提供する run/Coroutine API (Swoole\Coroutine\run や Swoole\Runtime など) を使用してコルーチンのスケジューリング ロジックを置き換えたり改善したり、より堅牢な HTTP クライアント、タイムアウト、および再試行メカニズムを使用して単純な file_get_contents を置き換えたりできます。
PHP と Swoole を組み合わせると、使い慣れた言語エコシステム内で高度な同時実行 Web クローラーを構築できます。重要なのは、コルーチンの同時実行性、完全なエラーと再試行のメカニズム、適切な同時実行性と電流制限戦略、および準拠したクローリング戦略を合理的に利用することです。実際には、単純な例から、エージェント プール、タスク キュー、監視アラームを備えた運用レベルのクローラー システムに徐々に進化させて、クローラーの効率、安定性、保守性を確保できます。
Swoole が正式に推奨するコルーチン実行メソッドを使用するようにサンプル コードを変更するか、より堅牢な HTTP クライアントのサンプルに置き換えるか、環境に応じて実行可能なスキャフォールディング コードを生成するか、この返信で直接対応する修正と説明を完了することができます。
