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在当今数字化时代，网络数据已成为企业决策、学术研究和社会分析的重要资源。爬虫技术作为获取网络数据的主要手段，面临着数据量增长迅速、网站反爬机制日益复杂、数据处理实时性要求提高等挑战。传统的单机爬虫系统在处理大规模数据采集任务时往往力不从心，而分布式…1. 引言
在当今数字化时代，网络数据已成为企业决策、学术研究和社会分析的重要资源。爬虫技术作为获取网络数据的主要手段，面临着数据量增长迅速、网站反爬机制日益复杂、数据处理实时性要求提高等挑战。传统的单机爬虫系统在处理大规模数据采集任务时往往力不从心，而分布式爬虫系统则能够通过并行处理提高效率，增强系统的可扩展性和容错性。 Gearman 是一个高性能的分布式任务处理系统，它能够将工作任务分发到多个服务器上并行执行，非常适合用于构建分布式爬虫系统。Python 作为一种功能强大、易于使用的编程语言，拥有丰富的爬虫库和工具，如 Requests、BeautifulSoup、Scrapy 等，为爬虫开发提供了便利。将 Python 爬虫技术与 Gearman 相结合，可以充分发挥两者的优势，构建一个高效、可靠的分布式爬虫系统。 本文将通过一个实际案例，详细分析如何使用 Python 爬虫技术结合 Gearman 构建分布式爬虫系统。首先介绍相关技术背景，然后阐述系统设计思路和架构，接着详细描述实现步骤和代码，最后对系统进行测试和性能分析。
