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：
- Kubernetes：负责整个系统的部署、扩缩容和服务发现。
- Celery：负责分布式任务调度。
- 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。