爬虫的基本流程
网络爬虫的基本工作流程如下:
首先选取一部分精心挑选的种子 URL
将种子 URL 加入任务队列
从待抓取 URL 队列中取出待抓取的 URL,解析 DNS,并且得到主机的 ip,并将 URL 对应的网页下载下来,存储进已下载网页库中。此外,将这些 URL 放进已抓取 URL 队列。
分析已抓取 URL 队列中的 URL,分析其中的其他 URL,并且将 URL 放入待抓取 URL 队列,从而进入下一个循环。
解析下载下来的网页,将需要的数据解析出来。
数据持久话,保存至数据库中。
小编给大家推荐一个学习氛围超好的地方,python交流企鹅裙:四七四五三四九五一!适合在校大学生,小白,想转行,想通过这个找工作的加入。裙里有大量学习资料,有大神解答交流问题,每晚都有免费的直播课程
爬虫的抓取策略
在爬虫系统中,待抓取 URL 队列是很重要的一部分。待抓取 URL 队列中的 URL 以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取那个页面,后抓取哪个页面。而决定这些 URL 排列顺序的方法,叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略:
深度优先策略(DFS)
深度优先策略是指爬虫从某个 URL 开始,一个链接一个链接的爬取下去,直到处理完了某个链接所在的所有线路,才切换到其它的线路。
此时抓取顺序为:A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J
广度优先策略(BFS)
宽度优先遍历策略的基本思路是,将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取 URL 队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页,然后再选择其中的一个链接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页。
此时抓取顺序为:A -> B -> E -> G -> H -> I -> C -> F -> J -> D
了解了爬虫的工作流程和爬取策略后,就可以动手实现一个爬虫了!那么在 python 里怎么实现呢?
技术栈
requests 人性化的请求发送
Bloom Filter 布隆过滤器,用于判重
XPath 解析 HTML 内容
murmurhash
Anti crawler strategy 反爬虫策略
MySQL 用户数据存储
基本实现
下面是一个伪代码
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话,你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息,毕竟知乎有 6000 万月活跃用户。更别说 Google 这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里?
布隆过滤器
需要爬的网页实在太多太多了,而上面的代码太慢太慢了。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,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。
BF 详细的原理参考我之前写的文章: 布隆过滤器(Bloom Filter) 的原理和实现
建表
用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。
用户信息存储的表结构如下:
网页下载后通过 XPath 进行解析,提取用户各个维度的数据,最后保存到数据库中。
反爬虫策略应对-Headers
一般网站会从几个维度来反爬虫:用户请求的 Headers,用户行为,网站和数据加载的方式。从用户请求的 Headers 反爬虫是最常见的策略,很多网站都会对 Headers 的 User-Agent 进行检测,还有一部分网站会对 Referer 进行检测(一些资源网站的防盗链就是检测 Referer)。
如果遇到了这类反爬虫机制,可以直接在爬虫中添加 Headers,将浏览器的 User-Agent 复制到爬虫的 Headers 中;或者将 Referer 值修改为目标网站域名。对于检测 Headers 的反爬虫,在爬虫中修改或者添加 Headers 就能很好的绕过。
反爬虫策略应对-代理 IP 池
还有一部分网站是通过检测用户行为,例如同一 IP 短时间内多次访问同一页面,或者同一账户短时间内多次进行相同操作。
大多数网站都是前一种情况,对于这种情况,使用 IP 代理就可以解决。这样的代理 ip 爬虫经常会用到,最好自己准备一个。有了大量代理 ip 后可以每请求几次更换一个 ip,这在 requests 或者 urllib2 中很容易做到,这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。目前知乎已经对爬虫做了限制,如果是单个 IP 的话,一段时间系统便会提示异常流量,无法继续爬取了。因此代理 IP 池非常关键。网上有个免费的代理 IP API: http://api.xicidaili.com/free2016.txt
后续
使用日志模块记录爬取日志和错误日志
分布式任务队列和分布式爬虫
爬虫源代码:zhihu-crawler 下载之后通过 pip 安装相关三方包后,运行$ python crawler.py 即可(喜欢的帮忙点个 star 哈,同时也方便看到后续功能的更新)
运行截图:
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货