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인터넷과 빅데이터의 발전으로 정형 및 반정형 데이터를 크롤링하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 효율적인 웹 크롤러는 데이터 크롤링을 완료해야 할 뿐만 아니라 동시성, 안정성 및 규정 준수 간의 균형을 유지해야 합니다. 이 기사에서는 PHP와 Swoole에 중점을 두고 코루틴을 사용하여 동시성 기능을 향상시키는 방법을 보여주고 실용적인 최적화 제안을 제공합니다.
웹 크롤러의 핵심은 HTTP 요청을 보내고, 응답을 얻고, HTML/JSON을 구문 분석한 다음 필요한 정보를 추출하고 저장하는 것입니다. 구현에 일반적으로 사용되는 구성 요소에는 HTTP 클라이언트(예: cURL, Swoole HTTP 클라이언트), HTML 파서(DOM, XPath, 일반 또는 타사 라이브러리), 작업 예약 및 지속성 모듈이 포함됩니다. 크롤러를 설계할 때는 요청 빈도, 동시성 제어, 오류 재시도, 중복 제거, 데이터 정리 등의 측면을 고려해야 합니다.
Swoole은 동시성 시나리오에서 PHP 성능을 크게 향상시킬 수 있는 코루틴, 비동기 IO 및 고성능 네트워크 스택을 제공합니다. HTTP 요청, 파싱, 데이터 쓰기를 동시에 실행하는 코루틴을 통해 단일 머신에서 수백에서 수천 개의 작업을 동시에 처리할 수 있어 크롤링 속도가 크게 향상됩니다. 실제 프로덕션 환경에서는 안정성과 규정 준수를 보장하기 위해 속도 제한, 에이전트 풀 및 작업 대기열도 사용해야 합니다.
<?php
// 소개하다swoole도서관
require_once 'path/to/swoole/library/autoload.php';
use SwooleCoroutine as Co;
// 파충류 논리
function crawler($url) {
$html = file_get_contents($url);
// 분석하다HTML，필수 정보 추출
// ...
return $data;
}
// 주요 기능
Coun(function() {
$urls = [
'https://example.com/page1',
'https://example.com/page2',
'https://example.com/page3',
// ...
];
// 코루틴 작업 만들기
$tasks = [];
foreach ($urls as $url) {
$tasks[] = Co::create(function() use ($url) {
$data = crawler($url);
echo $url . ' completed.' . PHP_EOL;
// 크롤링된 데이터 처리
// ...
});
}
// 코루틴 작업이 완료될 때까지 기다립니다.
Co::listWait($tasks);
});
?>참고: 샘플 코드는 참조를 위해 원래 구조를 유지합니다. 실제 사용에서는 Swoole에서 제공하는 실행/코루틴 API(예: Swoole\Coroutine\run 또는 Swoole\Runtime 등)를 사용하여 코루틴 예약 논리를 대체하거나 개선할 수 있으며, 보다 강력한 HTTP 클라이언트, 시간 초과 및 재시도 메커니즘을 사용하여 간단한 file_get_contents를 대체할 수 있습니다.
PHP와 Swoole을 결합하면 친숙한 언어 생태계 내에서 동시성 높은 웹 크롤러를 구축할 수 있습니다. 핵심은 코루틴 동시성, 완전한 오류 및 재시도 메커니즘, 적절한 동시성 및 현재 제한 전략, 규정을 준수하는 크롤링 전략을 합리적으로 사용하는 것입니다. 실제로 간단한 예에서 에이전트 풀, 작업 대기열 및 모니터링 경보를 갖춘 프로덕션 수준 크롤러 시스템으로 점진적으로 발전하여 크롤러의 효율성, 안정성 및 유지 관리 가능성을 보장할 수 있습니다.
Swoole에서 공식적으로 권장하는 코루틴 실행 방법을 사용하도록 샘플 코드를 변경하거나, 보다 강력한 HTTP 클라이언트 예제로 교체하거나, 환경에 따라 실행 가능한 스캐폴딩 코드를 생성하기를 원하신다면 해당 수정 및 설명을 이 답변에서 직접 완료해 드릴 수 있습니다.
