• python爬虫抓站的一些技巧总结


    使用python爬虫抓站的一些技巧总结:进阶篇
    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_sizestack_size(32768*16)3、设置失败后自动重试

    def get(self,req,retries=3):[/size][/font][font=微软雅黑][size=2]        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。

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