解决方案:云采集规则优化加速案例（2）——循环翻页拆分

　　解决方案:云采集规则优化加速案例（2）——循环翻页拆分

　　本案例主要是帮助大家理解云采集的原理，然后根据这个思路优化自己的云采集规则，从而获得更高的采集速度。

　　云采集速度对比：两个任务都运行在私有云上（这样就不需要为某一个任务排队）

　　而我将占用的节点数调整为10个节点

　　我们先看看原来的规则：

　　此规则的目的是提取网页列表的 URL。这个规则对于一个单机采集来说是没有问题的，所有数据都会正常出来。

　　但是这个规则有一个问题。没有设置ajax，所以翻页需要2分钟左右...

　　Ajax 设置教程

　　事实上，如果设置了Ajax，对于一个单机采集来说，这两个规则的速度是一样的。如果硬要比较，优化后的可能比未优化的慢不到1秒，因为多了一个输入页码的步骤

　　看过云端采集加速原理的都知道，循环列表、URL列表和文本列表的固定元素列表只会拆分任务。

　　而这里也遵循着这个规则。使用固定的元素列表，split就是split。这个任务确实占用了10个节点，但是没有加速效果。为什么是这样！

　　因为一条规则中最耗时的事情就是打开网页！打开网页后提取数据并没有几秒，但是按照固定列表拆分后，变成了如下状态：

　　子节点1：打开网页（5秒）-提取第一个数据-点击翻页（约2分钟）-提取第一个数据

　　子节点2：打开网页（5秒）——提取第二条数据——点击翻页（约2分钟）——提取第二条数据

　　子节点3：打开网页（5秒）-提取第三条数据-点击翻页（约2分钟）-提取第三条数据

　　...

　　...

　　子节点10：打开网页（5秒）-提取第10条数据-点击翻页（约2分钟）-提取第10条数据

　　一个子节点打开一个网页需要5秒得到1条数据，10个节点采集同时能多快...

　　和单机采集（假设和云端一样的速度）

　　打开网页（5秒）-提取1-10数据-点击翻页（约2分钟）-提取1-10数据...

　　同一个页面，提取1条数据和提取10条数据的速度，相信试过的人都知道，速度基本是一样的。

　　也就是说，规则云采集和单机采集基本没有区别，即使占用10个节点...

　　现在我们要对采集规则进行优化，首先要观察网页，根据网页的特点进行优化。每个网页的优化方法不一定相同。

　　我经常使用的方法是，如果URL中收录页码，直接使用打开URL网页的方法，而不是翻页循环。拆分任务后，一个节点打开页面的一部分。不清楚是哪一部分，是系统随机拆分的。分为。

　　但是现在这个网页的每个页面的URL都是一样的，这种方法就不适用了。

　　然后再观察网页，可以发现有一个跳转到多少页的按钮

　　这个可以用text cycle，把页码写入text，循环输入页码，点击GO，用这个代替翻页循环，提取数据的循环按照原来的提取还是没问题的，因为拆分任务只会拆分最外层的循环列表，但是如果最外层是翻页循环，内层会被自动移除。

　　本次优化规则循环我只放了1000个页码，大家看看效果，其实采集只需要继续添加页码，写完所有页码即可。建议在列表中最多放置 20,000 个。超过2W规则伤害的概率会增加。如果你想尝试，你可以先备份规则。万一损坏，有备份...

　　好吧，让我们看看这个规则在用cloud采集拆分后是如何工作的

　　这条规则拆分成100个子任务，即每个子任务中有10个页码，假设这十个页码是有顺序的，

　　子节点1：打开网页（5秒）-输入页码1-点击跳转（3秒）-提取1-10数据-输入页码11

　　子节点2：打开网页（5秒）-输入页码2-点击跳转（3秒）-提取前10条数据-输入页码12

　　子节点3：打开网页（5秒）——输入3页码——点击跳转（3秒）——提取1-10的数据——输入13页码

　　...

　　...

　　子节点10：打开网页（5秒）——输入页码10——点击跳转（3秒）——提取第1-10条数据——输入页码20

　　那么此时真正的云端采集以十倍的速度运行，还不算上传规则到云端，然后拆分任务，分配云端节点，上传采集数据的时间到数据库，那么这个任务是前8秒100条数据，之后每3秒100条数据。

　　其他云加速案例：

　　云采集规则优化加速案例（一）——不固定元素列表转固定元素列表

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　　数据采集

的两种方法是什么？

　　观察法应用广泛，常与询问法、实物采集结合使用，以提高采集信息的可靠性。文件检索。文献检索是从浩如烟海的文献中检索所需信息的过程。文献检索分为人工检索和计算机检索。按性质分为：①定位，如各种坐标数据。

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