分布式爬虫实现方案，需要使用哪些框架，用rabbitmq还是kafka处理
在实现 Python 分布式爬虫时，可以使用一些常用的框架来帮助你实现这个任务。
Scrapy: 一个用于提取网页数据的 Python 框架，可以实现爬虫的核心功能。
Celery: 一个 Python 分布式任务队列，可以用来实现爬虫的分布式调度。
Redis: 一个开源的键值存储数据库，可以用来存储爬虫的任务队列和结果。
RabbitMQ 或 Kafka：两种消息队列系统，可以用来在爬虫的不同节点之间进行.
在 Python 中实现分布式爬虫，常用的框架有 Scrapy-Redis、Scrapy-Cluster 等。这些框架都可以支持使用 Redis 或 Kafka 作为消息队列来管理爬虫任务。
具体而言，使用 Scrapy-Redis 框架可以很方便地使用 Redis 来管理爬虫任务。Scrapy-Redis 框架提供了一些爬虫类和中间件，可以将爬虫任务放入 Redis 队列中，然后在多台机器上运行爬虫程序来实现分布式爬取。
而使用 Kafka 来管理爬虫任务的方案，可以使用 Kafka-Python 库来实现。通过 Kafka-Python 库提供的接口，可以很方便的将爬虫任务发送到 Kafka 的 topic 中。
所以实现分布式爬虫的方案有多种，可以根据需求来选择使用 Redis 或 Kafka 来管理爬虫任务。
下面是一个使用 Scrapy-Redis 框架实现的分布式爬虫的示例代码，这个爬虫程序爬取了网站首页的所有链接。
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
name = 'myspider'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://www.example.com']
def parse(self, response):
for link in response.css('a::attr(href)').getall():
yield scrapy.Request(link, callback=self.parse)
这里使用了 Scrapy-Redis 框架中的 RedisSpider 类来实现分布式爬虫，它继承了 scrapy.Spider 类，并重写了一些方法来支持使用 Redis 来管理爬虫任务。在这个示例中，爬虫从网站首页开始爬取链接，并将链接放入 Redis 队列中，然后在多台机器上运行爬虫程序来实现分布式爬取。
还有一种使用Kafka的方法，就是将爬虫的任务发送到kafka的topic中，然后使用kafka-python库来消费topic中的任务，进行爬虫操作
from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
producer.send('my-topic', b'Spider task')
这只是一个简单的示例代码，在实际使用中可能还需要对爬取的链接进行过滤、去重等操作，并且还需要在 settings 文件中进行一些配置。实际使用中可能需要对爬取的链接进行更复杂的处理，还需要在 settings 文件中进行一些配置。例如配置 Redis 或 Kafka 的地址和端口号等。
在使用 Scrapy-Redis 框架时，需要安装 scrapy-redis 库，并在 settings 文件中配置 redis 的地址和端口号，如下所示：
# settings.py
# Enables scheduling storing requests queue in redis.
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# Default requests serializer is pickle, but it can be changed to any module
# with loads and dumps functions. Note that pickle is not compatible between
# python versions.
# Caveat: In python 3.x, the serializer must return strings keys and support
# bytes as values. Because of this reason the json or msgpack module will not
# work by default. In python 2.x there is no such issue and you can use
# 'json' or 'msgpack' as serializers.
REDIS_SERIALIZER = "pickle"
# Specify the host and port to use when connecting to Redis (optional).
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
在使用 kafka-python 库时，需要先安装 kafka-python 库，并在代码中配置 kafka 的地址和端口号。
如果需要编写大规模的分布式爬虫，还需要考虑其他问题，例如爬取速度的限制、IP 地址的变换、Cookie 的管理等。