Python爬虫综述(笔记)
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幽幽幽幽古溪 发表于2年前
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一、什么是爬虫?

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。

1)你需要学习

  1. 基本的爬虫工作原理
  2. 基本的http抓取工具,scrapy
  3. Bloom Filter: Bloom Filters by Example
  4. 如果需要大规模网页抓取,你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎,你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rq
  5. rq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis · GitHub
  6. 后续处理,网页析取(grangier/python-goose · GitHub),存储(Mongodb)

import Queue

initial_page = "http://www.renminribao.com"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行直到海枯石烂
    if url_queue.size()>0:
        current_url = url_queue.get()    #拿出队例中第一个的url
        store(current_url)               #把这个url代表的网页存储好
        for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
            if next_url not in seen:      
                seen.put(next_url)
                url_queue.put(next_url)
    else:
        break

2)效率

     设想全网有N个网站,那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N),因为所有网页要遍历一次,而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK,OK,我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了,至少内存使用效率不高。

     通常的判重做法是怎样呢?Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法,但是它的特点是,它可以使用固定的内存(不随url的数量而增长)以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐,它的唯一问题在于,如果这个url不在set中,BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中,它会告诉你:这个url应该已经出现过,不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候,可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

3)集群化抓取

那么,假设你现在有100台机器可以用,怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢?

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave,另外一台较大的机器叫作master,那么回顾上面代码中的url_queue,如果我们能把这个queue放到这台master机器上,所有的slave都可以通过网络跟master联通,每当一个slave完成下载一个网页,就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页,就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样,bloom filter也放到master上,但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里,而被访问过的url放到运行在master上的Redis里,这样保证所有操作都是O(1)。(至少平摊是O(1),Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现:
在各台slave上装好scrapy,那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave,在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
    to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
    if request == 'GET':
        if distributed_queue.size()>0:
            send(distributed_queue.get())
        else:
            break
    elif request == 'POST':
        bf.put(request.url)


好的,其实你能想到,有人已经给你写好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub

 

但是如果附加上你需要这些后续处理,比如

  1. 有效地存储(数据库应该怎样安排)
  2. 有效地判重(这里指网页判重,咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍)
  3. 有效地信息抽取(比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来,“朝阳区奋进路中华道”),搜索引擎通常不需要存储所有的信息,比如图片我存来干嘛...
  4. 及时更新(预测这个网页多久会更新一次)

爬取知乎头像的代码(暂时没有弄懂,运行不出来,等稍后再考虑)

作者:挖数
链接:https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/96904827
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

import requests
import urllib
import re
import random
from time import sleep
def main():
url='知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解'
#感觉这个话题下面美女多
headers={省略}
i=1
for x in xrange(20,3600,20):
data={'start':'0',
'offset':str(x),
'_xsrf':'a128464ef225a69348cef94c38f4e428'}
#知乎用offset控制加载的个数,每次响应加载20
content=requests.post(url,headers=headers,data=data,timeout=10).text
#用post提交form data
imgs=re.findall('<img src=\\\\\"(.*?)_m.jpg',content) 
#在爬下来的json上用正则提取图片地址,去掉_m为大图 
for img in imgs:
try:
img=img.replace('\\','')
#去掉\字符这个干扰成分
pic=img+'.jpg'
path='d:\\bs4\\zhihu\\jpg\\'+str(i)+'.jpg'
#声明存储地址及图片名称
urllib.urlretrieve(pic,path)
#下载图片
print u'下载了第'+str(i)+u'张图片'
i+=1
sleep(random.uniform(0.5,1))
#睡眠函数用于防止爬取过快被封IP
except:
print u'抓漏1张'
pass
sleep(random.uniform(0.5,1))

if __name__=='__main__':

main()


作者:谢科
链接:https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/24923424
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

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