用python爬虫抓站的一些技巧总结
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qianjunpeng 发表于1年前
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腾讯云 技术升级10大核心产品年终让利>>>   

1.最基本的抓站

import urllib2
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

**** 2.使用代理服务器****

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

分开处理

3.1 cookie的处理

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

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:

抓包

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

import urllib
postdata=urllib.urlencode({
    'username':'XXXXX',
    'password':'XXXXX',
    'continueURI':'http://www.verycd.com/',
    'fk':fk,
    'login_submit':'登录'
})

然后生成http请求,再发送请求:

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:

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:

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。

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:

google那种验证码,凉拌 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。 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:

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()

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:

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)

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:

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。

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