스크래핑 인프라 확장 방법

확장의 필요성

스크래핑 규모가 커지면 단일 스크립트로는 한계에 도달합니다. 수백만 페이지를 효율적으로 수집하려면 분산 인프라가 필요합니다.

분산 아키텍처

1. 작업 큐 — Redis 또는 RabbitMQ로 URL 큐 관리
2. 스크래핑 워커 — 여러 워커가 큐에서 작업을 가져와 실행
3. 프록시 레이어 — ProxyHat 같은 로테이팅 프록시로 IP 관리
4. 데이터 파이프라인 — 수집 데이터를 정제하고 저장
5. 모니터링 — 성공률, 속도, 오류율 추적

워커 구현

import redis
from proxyhat import ProxyHat

client = ProxyHat(api_key="your_api_key")
r = redis.Redis()

def worker():
    while True:
        url = r.lpop("scrape_queue")
        if not url:
            break
        url = url.decode()
        response = client.get(url, proxy_type="residential")
        if response.status_code == 200:
            r.rpush("results", response.text)
        else:
            r.rpush("scrape_queue", url)  # 재시도

핵심 요약

• 분산 아키텍처로 스크래핑을 수백만 페이지로 확장하십시오.
• 작업 큐와 여러 워커로 병렬 처리하십시오.
• ProxyHat의 로테이팅 프록시로 IP 관리를 자동화하십시오.