使用 python 构建企业级高可用海量爬虫调度系统

要使用Python构建一个企业级的高可用海量爬虫调度系统，可以选择使用Kubernetes和Python的第三方库如Celery来实现分布式任务调度，以及Scrapy来实现爬虫。

以下是一个基本的架构示例：

1. Kubernetes：负责整个系统的部署、扩缩容和服务发现。
2. Celery：负责分布式任务调度。
3. Scrapy：用于实现爬虫。

以下是一个简单的Celery配置示例：

# celery_tasks.py
from celery import Celery
 
app = Celery('my_crawler', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在Kubernetes中部署Celery：

# celery-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: celery-worker
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      component: celery-worker
  template:
    metadata:
      labels:
        component: celery-worker
    spec:
      containers:
      - name: celery-worker
        image: my_celery_worker_image
        command: celery worker -A my_crawler -l info

在Scrapy中创建爬虫项目，并配置为在Celery中运行：

# myspider.py
import scrapy
from celery_tasks.tasks import add
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
 
    def parse(self, response):
        # 假设爬取到的数据为item
        item = ...
        # 将爬取的数据提交给Celery进行异步处理
        add.delay(item)

这个例子展示了如何使用Celery和Scrapy来构建一个简单的分布式爬虫系统。在实际部署中，你需要考虑更多的细节，如错误处理、日志记录、监控、安全性等。此外，你还需要搭配Kubernetes的服务发现和自动扩缩容功能来保证系统的高可用性和扩展性。