Reference:http://www.open-open.com/lib/view/open1375945149312.html
1.最基本的抓站
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import urllib2 content = urllib2.urlopen( 'http://XXXX' ).read() |
2.使用代理服务器
这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。
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import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({ 'http' : 'http://XX.XX.XX.XX:XXXX' }) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen( 'http://XXXX' ).read() |
3.需要登录的情况
登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下:
3.1 cookie的处理
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import urllib2, cookielib cookie_support = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen( 'http://XXXX' ).read() |
是的没错,如果想同时用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改为
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opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) |
3.2 表单的处理
登录必要填表,表单怎么填?首先利用工具截取所要填表的内容。
比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包
这个我就举个例子好了,以verycd为例,先找到自己发的POST请求,以及POST表单项:
可以看到verycd的话需要填username,password,continueURI,fk,login_submit这几项,其中fk是随机生成的(其实不太随机,看上去像是把epoch时间经过简单的编码生成的),需要从网页获取,也就是说得先访问一次网页,用正则表达式等工具截取返回数据中的fk项。continueURI顾名思义可以随便写,login_submit是固定的,这从源码可以看出。还有username,password那就很显然了。
好的,有了要填写的数据,我们就要生成postdata
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import urllib postdata = urllib.urlencode({ 'username' : 'XXXXX' , 'password' : 'XXXXX' , 'continueURI' : 'http://www.verycd.com/' , 'fk' :fk, 'login_submit' : '登录' }) |
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req = urllib2.Request( url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/' , data = postdata ) result = urllib2.urlopen(req).read() |
3.3 伪装成浏览器访问
某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改http包中的header来实现:
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headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6' } req = urllib2.Request( url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/' , data = postdata, headers = headers ) |
3.4 反”反盗链”
某些站点有所谓的反盗链设置,其实说穿了很简单,就是检查你发送请求的header里面,referer站点是不是他自己,所以我们只需要像3.3一样,把headers的referer改成该网站即可,以黑幕著称地cnbeta为例:
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headers = { 'Referer' : 'http://www.cnbeta.com/articles' } |
headers是一个dict数据结构,你可以放入任何想要的header,来做一些伪装。例如,有些自作聪明的网站总喜欢窥人隐私,别人通过代理访问,他偏偏要读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP,没话说,那就直接把X-Forwarde-For改了吧,可以改成随便什么好玩的东东来欺负欺负他,呵呵。
3.5 终极绝招
有时候即使做了3.1-3.4,访问还是会被据,那么没办法,老老实实把httpfox中看到的headers全都写上,那一般也就行了。 再不行,那就只能用终极绝招了,selenium直接控制浏览器来进行访问,只要浏览器可以做到的,那么它也可以做到。类似的还有pamie,watir,等等等等。
4.多线程并发抓取
单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发地。
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from threading import Thread from Queue import Queue from time import sleep #q是任务队列 #NUM是并发线程总数 #JOBS是有多少任务 q = Queue() NUM = 2 JOBS = 10 #具体的处理函数,负责处理单个任务 def do_somthing_using(arguments): print arguments #这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理 def working(): while True : arguments = q.get() do_somthing_using(arguments) sleep( 1 ) q.task_done() #fork NUM个线程等待队列 for i in range (NUM): t = Thread(target = working) t.setDaemon( True ) t.start() #把JOBS排入队列 for i in range (JOBS): q.put(i) #等待所有JOBS完成 q.join() |
5.验证码的处理
碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:
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google那种验证码,凉拌
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简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,一篇博文是说不完的,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。
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事实上有些验证码还是很弱的,这里就不点名了,反正我通过2的方法提取过准确度非常高的验证码,所以2事实上是可行的。
6 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:
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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 #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() opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )
7. 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:
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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
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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:
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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) |
8. 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:
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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。
9. 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。