使用python爬虫抓站的一些技巧总结:进阶篇
以前写过一篇使用python爬虫抓站的一些技巧总结,总结了诸多爬虫使用的方法;那篇东东现在看来还是挺有用的,但是当时很菜(现在也菜,但是比那时进步了不少),很多东西都不是很优,属于”只是能用”这么个层次。这篇进阶篇打算把“能用”提升到“用得省事省心”这个层次。
一、gzip/deflate支持
现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。
然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一项来判断是否需要解码,很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢?
其实可以继承BaseHanlder类,然后build_opener的方式来处理:
import urllib2 from gzip import GzipFile from StringIO import StringIO class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler): """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests """ # add headers to requests def http_request(self, req): req.add_header("Accept-Encoding", "gzip, deflate") return req # decode def http_response(self, req, resp): old_resp = resp # gzip if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip": gz = GzipFile( fileobj=StringIO(resp.read()), mode="r" ) resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code) resp.msg = old_resp.msg # deflate if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate": gz = StringIO( deflate(resp.read()) ) resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code) # 'class to add info() and resp.msg = old_resp.msg return resp # deflate support import zlib def deflate(data): # zlib only provides the zlib compress format, not the deflate format; try: # so on top of all there's this workaround: return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS) except zlib.error: return zlib.decompress(data)
然后就简单了,
encoding_support = ContentEncodingProcessor opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler ) #直接用opener打开网页,如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩 content = opener.open(url).read()
二、更方便地多线程
总结一文的确提及了一个简单的多线程模板,但是那个东东真正应用到程序里面去只会让程序变得支离破碎,不堪入目。在怎么更方便地进行多线程方面我也动了一番脑筋。先想想怎么进行多线程调用最方便呢?
1、用twisted进行异步I/O抓取
事实上更高效的抓取并非一定要用多线程,也可以使用异步I/O法:直接用twisted的getPage方法,然后分别加上异步I/O结束时的callback和errback方法即可。例如可以这么干:
from twisted.web.client import getPage from twisted.internet import reactor links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ] def parse_page(data,url): print len(data),url def fetch_error(error,url): print error.getErrorMessage(),url # 批量抓取链接 for url in links: getPage(url,timeout=5) \ .addCallback(parse_page,url) \ #成功则调用parse_page方法 .addErrback(fetch_error,url) #失败则调用fetch_error方法 reactor.callLater(5, reactor.stop) #5秒钟后通知reactor结束程序 reactor.run()
twisted人如其名,写的代码实在是太扭曲了,非正常人所能接受,虽然这个简单的例子看上去还好;每次写twisted的程序整个人都扭曲了,累得不得了,文档等于没有,必须得看源码才知道怎么整,唉不提了。
如果要支持gzip/deflate,甚至做一些登陆的扩展,就得为twisted写个新的HTTPClientFactory类诸如此类,我这眉头真是大皱,遂放弃。有毅力者请自行尝试。
这篇讲怎么用twisted来进行批量网址处理的文章不错,由浅入深,深入浅出,可以一看。
2、设计一个简单的多线程抓取类
还是觉得在urllib之类python“本土”的东东里面折腾起来更舒服。试想一下,如果有个Fetcher类,你可以这么调用
f = Fetcher(threads=10) #设定下载线程数为10 for url in urls: f.push(url) #把所有url推入下载队列 while f.taskleft(): #若还有未完成下载的线程 content = f.pop() #从下载完成队列中取出结果 do_with(content) # 处理content内容
这么个多线程调用简单明了,那么就这么设计吧,首先要有两个队列,用Queue搞定,多线程的基本架构也和“技巧总结”一文类似,push方法和pop方法都比较好处理,都是直接用Queue的方法,taskleft则是如果有“正在运行的任务”或者”队列中的任务”则为是,也好办,于是代码如下:
import urllib2 from threading import Thread,Lock from Queue import Queue import time class Fetcher: def __init__(self,threads): self.opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPHandler) self.lock = Lock() #线程锁 self.q_req = Queue() #任务队列 self.q_ans = Queue() #完成队列 self.threads = threads for i in range(threads): t = Thread(target=self.threadget) t.setDaemon(True) t.start() self.running = 0 def __del__(self): #解构时需等待两个队列完成 time.sleep(0.5) self.q_req.join() self.q_ans.join() def taskleft(self): return self.q_req.qsize()+self.q_ans.qsize()+self.running def push(self,req): self.q_req.put(req) def pop(self): return self.q_ans.get() def threadget(self): while True: req = self.q_req.get() with self.lock: #要保证该操作的原子性,进入critical area self.running += 1 try: ans = self.opener.open(req).read() except Exception, what: ans = '' print what self.q_ans.put((req,ans)) with self.lock: self.running -= 1 self.q_req.task_done() time.sleep(0.1) # don't spam if __name__ == "__main__": links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ] f = Fetcher(threads=10) for url in links: f.push(url) while f.taskleft(): url,content = f.pop() print url,len(content)
三、一些琐碎的经验
1、连接池:
opener.open和urllib2.urlopen一样,都会新建一个http请求。通常情况下这不是什么问题,因为线性环境下,一秒钟可能也就新生成一个请求;然而在多线程环境下,每秒钟可以是几十上百个请求,这么干只要几分钟,正常的有理智的服务器一定会封禁你的。
然而在正常的html请求时,保持同时和服务器几十个连接又是很正常的一件事,所以完全可以手动维护一个HttpConnection的池,然后每次抓取时从连接池里面选连接进行连接即可。
这里有一个取巧的方法,就是利用squid做代理服务器来进行抓取,则squid会自动为你维护连接池,还附带数据缓存功能,而且squid本来就是我每个服务器上面必装的东东,何必再自找麻烦写连接池呢。
2、设定线程的栈大小
栈大小的设定将非常显著地影响python的内存占用,python多线程不设置这个值会导致程序占用大量内存,这对openvz的vps来说非常致命。stack_size必须大于32768,实际上应该总要32768*2以上
from threading import stack_size stack_size(32768*16)
3、设置失败后自动重试
def get(self,req,retries=3): try: response = self.opener.open(req) data = response.read() except Exception , what: print what,req if retries>0: return self.get(req,retries-1) else: print 'GET Failed',req return '' return data
4、设置超时
import socket socket.setdefaulttimeout(10) #设置10秒后连接超时
5、登陆
登陆更加简化了,首先build_opener中要加入cookie支持,参考“总结”一文;如要登陆VeryCD,给Fetcher新增一个空方法login,并在__init__()中调用,然后继承Fetcher类并override login方法:
def login(self,username,password): import urllib data=urllib.urlencode({'username':username, 'password':password, 'continue':'http://www.verycd.com/', 'login_submit':u'登录'.encode('utf-8'), 'save_cookie':1,}) url = 'http://www.verycd.com/signin' self.opener.open(url,data).read()
于是在Fetcher初始化时便会自动登录VeryCD网站。
四、总结
如此,把上述所有小技巧都糅合起来就和我目前的私藏最终版的Fetcher类相差不远了,它支持多线程,gzip/deflate压缩,超时设置,自动重试,设置栈大小,自动登录等功能;代码简单,使用方便,性能也不俗,可谓居家旅行,杀人放火,咳咳,之必备工具。
之所以说和最终版差得不远,是因为最终版还有一个保留功能“马甲术”:多代理自动选择。看起来好像仅仅是一个random.choice的区别,其实包含了代理获取,代理验证,代理测速等诸多环节,这就是另一个故事了。
建议继续学习:
- 使用python爬虫抓站的一些技巧总结:进阶篇 (阅读:12094)
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- 聚焦爬虫:定向抓取系统的实现方法 (阅读:4837)
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- 互联网网站的反爬虫策略浅析 (阅读:4119)
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- 作者:observer 来源: observer专栏杂记
- 标签: 抓站 爬虫
- 发布时间:2012-06-04 23:56:52
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