python爬虫抓站的实用技巧

前言

写过的这些脚本有一个共性,都是和web相关的,总要用到获取链接的一些方法,累积不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也就不用重复劳动了。

1.最基本的抓站

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。

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

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:

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/*/#’,
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/*/#’,
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:

1、google那种验证码,凉拌

2、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。

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

登陆更加简化了,首先build_opener中要加入cookie支持,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,以上就是总结python爬虫抓站的实用技巧的全部内容了,本文内容代码简单,使用方便,性能也不俗,相信对各位使用python有很大的帮助。

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