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  • 前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者: 王平源自:猿人学PythonPS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接...

    前言

    文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    作者: 王平源自:猿人学Python

    PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

    前一两年抓过某工商信息网站,几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费,报销又拖得很久,不想花钱在很多机器和带宽上,所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。

    本篇偏爬虫技术细节,先周知。Python爬虫这两年貌似成为了一项必备技能,无论是搞技术的,做产品的,数据分析的,金融的,初创公司做冷启动的,都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据,这个数量级其实大可不必写爬虫,使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了,会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。

    本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上,没有使用scrapy等爬虫框架,就是多线程+Python requests库搞定。

    对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存,硬盘空间,URL去重,网络性能,抓取间隙时间调优一般都不会在意。如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页,共有一亿张页面的网站时,访问频率限制问题就不是最棘手的问题了,上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储,内存,网络性能等问题我们一项项来拆解。

    一、优化硬盘存储

    所以千万级网页的抓取是需要先设计的,先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面,一般一张网页的大小是400KB左右,一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求,一般的电脑和硬盘都是没法存储的。所以肯定要对网页做压缩后存储,可以用zlib压缩,也可以用压缩率更好的bz2或pylzma 。

    但是这样还不够,我们拿天眼查的网页来举例。天眼查一张公司详情页的大小是700KB 。

    对这张网页zlib压缩后是100KB。

    一亿个100KB(9TB)还是太大,要对网页特殊处理一下,可以把网页的头和尾都去掉,只要body部分再压缩。因为一张html页面里

    和大都是公共的头尾信息和js/css代码,对你以后做正文内容抽取不会影响(也可以以后做内容抽取时把头尾信息补回去就好)。

    来看一下去掉头尾后的html页面大小是300KB,压缩后是47KB。

    一亿张就是4T,差不多算是能接受了。京东上一个4T硬盘600多元。

    二、优化内存,URL去重

    再来说内存占用问题,做爬虫程序为了防止重复抓取URL,一般要把URL都加载进内存里,放在set()里面。拿天眼查的URL举例:

    https://www.tianyancha.com/company/23402373

    这个完整URL有44个字节,一亿个URL就是4G,一亿个URL就要占用4G内存,这还没有算存这一亿个URL需要的数据结构内存,还有待抓取URL,已抓取URL还保存在内存中的html等等消耗的内存。

    所以这样直接用set()保存URL是不建议的,除非你的内存有十几个G。

    一个取巧的办法是截断URL。只把URL:

    1 https://www.tianyancha.com/company/23402373

    的后缀:23402373放进set()里,23402373只占8个字节,一亿个URL占700多M内存。

    但是如果你是用的野云主机,用来不断拨号用的非正规云主机,这700多M内存也是吃不消的,机器会非常卡。

    就还需要想办法压缩URL的内存占用,可以使用BloomFilter算法,是一个很经典的算法,非常适用海量数据的排重过滤,占用极少的内存,查询效率也非常的高。它的原理是把一个字符串映射到一个bit上,刚才23402373占8个字节,现在只占用1个bit(1字节=8bit),内存节省了近64倍,以前700M内存,现在只需要10多M了。

    BloomFilter调用也非常简单,当然需要先install 安装bloom_filter:

    1 from bloom_filter import BloomFilter #生成一个装1亿大小的

    2 bloombloom = BloomFilter(max_elements=100000000, error_rate=0.1)3 #向bloom添加URL bloom.add('https://www.tianyancha.com/company/23402373') #判断URL是否在bloombloom.__contains__('https://www.tianyancha.com/company/23402373')

    不过奇怪,bloom里没有公有方法来判断URL是否重复,我用的contains()方法,也可能是我没用对,不过判重效果是一样的。

    三、反抓取访问频率限制

    单台机器,单个IP大家都明白,短时间内访问一个网站几十次后肯定会被屏蔽的。每个网站对IP的解封策略也不一样,有的1小时候后又能重新访问,有的要一天,有的要几个月去了。突破抓取频率限制有两种方式,一种是研究网站的反爬策略。有的网站不对列表页做频率控制,只对详情页控制。有的针对特定UA,referer,或者微信的H5页面的频率控制要弱很多。另一种方式就是多IP抓取,多IP抓取又分IP代理池和adsl拨号两种,我这里说adsl拨号的方式,IP代理池相对于adsl来说,我觉得收费太贵了。要稳定大规模抓取肯定是要用付费的,一个月也就100多块钱。

    adsl的特点是可以短时间内重新拨号切换IP,IP被禁止了重新拨号一下就可以了。这样你就可以开足马力疯狂抓取了,但是一天只有24小时合86400秒,要如何一天抓过百万网页,让网络性能最大化也是需要下一些功夫的,后面我再详说。

    至于有哪些可以adsl拨号的野云主机,你在百度搜”vps adsl”,能选择的厂商很多的。大多宣称有百万级IP资源可拨号,我曾测试过一段时间,把每次拨号的IP记录下来,有真实二三十万IP的就算不错了。

    选adsl的一个注意事项是,有的厂商拨号IP只能播出C段和D段IP,110(A段).132(B段).3(C段).2(D段),A和B段都不会变,靠C,D段IP高频次抓取对方网站,有可能对方网站把整个C/D段IP都封掉。

    C/D段加一起255X255就是6万多个IP全都报废,所以要选拨号IP范围较宽的厂商。 你要问我哪家好,我也不知道,这些都是野云主机,质量和稳定性本就没那么好。只有多试一试,试的成本也不大,买一台玩玩一个月也就一百多元,还可以按天买。

    上面我为什么说不用付费的IP代理池?

    因为比adsl拨号贵很多,因为全速抓取时,一个反爬做得可以的网站10秒内就会封掉这个IP,所以10秒就要换一个IP,理想状况下一天86400秒,要换8640个IP。

    如果用付费IP代理池的话,一个代理IP收费4分钱,8640个IP一天就要345元。 adsl拨号的主机一个月才100多元。

    adsl拨号Python代码

    怎么拨号厂商都会提供的,建议是用厂商提供的方式,这里只是示例:

    windows下用os调用rasdial拨号:

    1 import os #拨号断开

    2 os.popen('rasdial 网络链接名称 /disconnect') #拨号

    3 os.popen('rasdial 网络链接名称 adsl账号 adsl密码')

    linux下拨号:

    1 import os #拨号断开

    2 code = os.system('ifdown 网络链接名称')#拨号

    3 code = os.system('ifup 网络链接名称')

    四、网络性能,抓取技术细节调优

    上面步骤做完了,每天能达到抓取五万网页的样子,要达到百万级规模,还需把网络性能和抓取技术细节调优。

    1.调试开多少个线程,多长时间拨号切换IP一次最优。

    每个网站对短时间内访问次数的屏蔽策略不一样,这需要实际测试,找出抓取效率最大化的时间点。先开一个线程,一直抓取到IP被屏蔽,记录下抓取耗时,总抓取次数,和成功抓取次数。 再开2个线程,重复上面步骤,记录抓取耗时,总的和成功的抓取次数。再开4个线程,重复上面步骤。整理成一个表格如下,下图是我抓天眼查时,统计抓取极限和细节调优的表格:

    从上图比较可以看出,当有6个线程时,是比较好的情况。耗时6秒,成功抓取80-110次。虽然8个线程只耗时4秒,但是成功抓取次数已经在下降了。所以线程数可以设定为开6个。

    开多少个线程调试出来了,那多久拨号一次呢?

    从上面的图片看到,貌似每隔6秒拨号是一个不错的选择。可以这样做,但是我选了另一个度量单位,就是每总抓取120次就重新拨号。为什么这样选呢?从上图也能看到,基本抓到120次左右就会被屏蔽,每隔6秒拨号其实误差比较大,因为网络延迟等各种问题,导致6秒内可能抓100次,也可能抓120次。

    2.requests请求优化

    要优化requests.get(timeout=1.5)的超时时间,不设置超时的话,有可能get()请求会一直挂起等待。而且野云主机本身性能就不稳定,长时间不回请求很正常。如果要追求抓取效率,超时时间设置短一点,设置10秒超时完全没有意义。对于超时请求失败的,大不了以后再二次请求,也比设置10秒的抓取效率高很多。

    3.优化adsl拨号等待时间

    上面步骤已算把单台机器的抓取技术问题优化到一个高度了,还剩一个优化野云主机的问题。就是每次断开拨号后,要等待几秒钟再拨号,太短时间内再拨号有可能又拨到上一个IP,还有可能拨号失败,所以要等待6秒钟(测试值)。所以要把拨号代码改一下:

    1 import os #断开拨号

    2 os.popen('rasdial 网络名称 /disconnect')3 time.sleep(6) #拨号

    4 os.popen('rasdial 网络名称 adsl账号名 adsl密码')

    而且 os.popen(‘rasdial 网络名称 adsl账号名 adsl密码’) 拨号完成后,你还不能马上使用,那时外网还是不可用的,你需要检测一下外网是否联通。

    我使用 ping 功能来检测外网连通性:

    1 importos2 code = os.system('ping www.baidu.com')

    code为0时表示联通,不为0时还要重新拨号。而ping也很耗时间的,一个ping命令会ping 4次,就要耗时4秒。

    上面拨号等待6秒加上 ping 的4秒,消耗了10秒钟。上面猿人学Python说了,抓120次才用6秒,每拨号一次要消耗10秒,而且是每抓120次就要重拨号,想下这个时间太可惜了,每天8万多秒有一半时间都消耗在拨号上面了,但是也没办法。

    当然好点的野云主机,除了上面说的IP范围的差异,就是拨号质量差异。好的拨号等待时间更短一点,拨号出错的概率要小一点。

    通过上面我们可以轻松计算出一组抓取的耗时是6秒,拨号耗时10秒,总耗时16秒。一天86400秒,就是5400组抓取,上面说了一组抓取是120次。一天就可以抓取5400X120=64万张网页。

    按照上述的设计就可以做到一天抓60多万张页面,如果你把adsl拨号耗时再优化一点,每次再节约2-3秒,就趋近于百万抓取量级了。

    另外野云主机一个月才100多,很便宜,所以你可以再开一台adsl拨号主机,用两台一起抓取,一天就能抓一百多万张网页。几天时间就能镜像一个过千万网页的网站。

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  • 本部分为爬虫入门篇的实战教程,我会用到除了selenium外所有在上文介绍过的模块来编写实例,爬取4399小游戏网站首页的内容。robots.txtrobots.txt是指存放在网页根目录下的一个文件,广义也指互联网间的robots...

    本部分为爬虫入门篇的实战教程,我会用到除了selenium外所有在上文介绍过的模块来编写实例,爬取4399小游戏网站首页上的内容。

    robots.txt

    robots.txt是指存放在网页根目录下的一个文件,广义上也指互联网间的robots协议

    robots协议

    对此协议的定义存在歧义。有些资料上说robots是针对搜索引擎爬虫的,有些资料上说所有爬虫都要遵循。本文采取后者。

    robots协议全称为网络爬虫排除标准(Robots Exclusion Protocol)。这个协议告诉了网络爬虫哪些网站是可以爬取的,哪些爬虫可以爬取此网站。robots协议通过在网站根目录下放置robots.txt(全部小写)文件来实现。

    robots.txt 语法

    robots.txt文件非常直观,一行一条规则。在这里我们简单介绍一下,只要读者能够基本看懂robots.txt就行(事实上,现在也有很多在线生成robots.txt的工具,即使你要写robots.txt也不用全学会,看看要用的就行)。

    -User-Agent:允许访问的搜索引擎爬虫名,在多节时是关于此爬虫的规则。为*则所有爬虫都可以访问。

    -Disallow:不允许访问的目录名,以/开头,屏蔽此目录下的所有链接,如果是一个具体的网页则是屏蔽此网页。如果单有一个/则是屏蔽所有链接。

    -Allow:与Disallow规则相反。

    -Sitemap:爬虫可以爬取的其他不能从网站上直接访问到的链接及其相关信息。

    -Crawl-delay:抓取延迟,两次抓取之间需要等待的秒数。(貌似已经不支持了)

    君子协定

    可以看出,robots协议只是告知爬虫哪些网站不能爬取,并没有真正的起到阻止爬虫的作用。事实上也存在一些排除爬虫的方法,比如检查UA头、高频率访问跳出验证界面、验证码(非机器人验证,谷歌不是最喜欢这个)、使用Ajax等,但这些方法要么妨碍了允许爬取的爬虫,要么甚至妨碍到了真人用户。

    为了用户以及服务器、搜索爬虫三方共同着想,robots协议事实上是一个在服务器与搜索引擎之间共同遵守的君子协议。因此,很多规则的用与否其实取决于各大搜索引擎(比如Request-rate差不多没有搜索引擎认可了),robots协议的语法一直在变化当中。

    希望看到这里的读者也能够遵守robots协议,技术应该用在向上的地方。

    何时需要robots协议?

    很显然,需要的时候用。当你不希望某些爬虫访问某些页面时,robots协议就会派上用场。比如说百度的robots协议里其实禁止了360的爬虫(我大胆推测,因为写了很多爬虫就是没有写360,而且百度的robots.txt好像一年前就是这样了,360倒是写的很大方)。如果你希望爬虫爬取你网站的所有内容,最好直接不使用robots协议。

    查看4399.com的robots.txt

    4399的robots.txt文件如下所示:

    User-agent: *Disallow: /upload_pic/Disallow: /upload_swf/Disallow: /360/Disallow: /public/Disallow: /yxbox/Disallow: /360game/Disallow: /baidugame/Disallow: /loadimg/Disallow: /index_pc.htmDisallow: /flash/32979_pc.htmDisallow: /flash/35538_pc.htmDisallow: /flash/48399_pc.htmDisallow: /flash/seer_pc.htmDisallow: /flash/58739_pc.htmDisallow: /flash/78072_pc.htmDisallow: /flash/130396_pc.htmDisallow: /flash/80727_pc.htmDisallow: /flash/151038_pc.htmDisallow: /flash/10379_pc.htmDisallow: /flash/188528_pc.htmDisallow: /flash/*_pc.htmDisallow: /index_old.htmDisallow: /flash/188420_2.htmDisallow: /flash/188420.htmDisallow: /zzy/188420.htmDisallow: /flash/209902.htm

    第一行就可以看出4399的网站允许了所有爬虫,由于我们只爬取首页所以下面的Disallow不用详细看,没有/就行(事实上4399也没有拦截UA头,不知道有没有限定爬取频率,我猜没有)。

    所以我们可以开始分析4399的首页了。

    设定并分析目标

    2020年8月25日的4399网站首页如图所示,我们把目标暂且定为大红圈内部分,获取其中的文本内容和链接:

    c66230949d7edc697da3a731abda0b8c.png

    F12检查源码得出此范围的源码在上图的小方框内,其只有一个class为middle_2。而我们需要的所有内容都在叶子节点处的span内。分析本段代码的DOM,绘图如图所示。

    76baa4cf5df588ae06395031d0ad523d.png

    需要获取的DOM树

    代码

    urllib2&bs4

    def lib2_bs4():    from urllib.request import urlopen    from bs4 import BeautifulSoup    response=urlopen("https://www.4399.com")    html=response.read().decode("gb2312") #因为事先看过,直接指定编码    soup=BeautifulSoup(html,"lxml")    for i in soup.find_all("div",class_="middle_2"): #先获取最外面的,也就是主体内容        for m in i.find_all("span"): #我们事先查看过了,所有的span内容都需要获取            if(m.a['href'].find("http")==-1): #大多数网站对内链都用的是相对定位                print("https://www.4399.com"+m.a['href'])            else: #但是我们也不能排除有外部链                    print(m.a['href']) #获取href属性,也就是链接            print(m.a.string) #获取文字内容

    requests&lxml

    def reqs_lxml():    import requests    from lxml import etree    response=requests.get("https://www.4399.com")    response.encoding="gb2312" #同上    lhtml=etree.HTML(response.text)    for i in lhtml.xpath("//*[@class='middle_2']/div/div/div/span"):        if(i.xpath("a/b")!=[]): #为什么bs4里没有这个判断?因为这里仅仅有一个NavigableString(bs4里的对象)            print(i.xpath("a/b")[0].text)        else:                print(i.xpath("a")[0].text)        if(i.xpath("a/@href")[0].find("http")==-1):            print("https://www.4399.com",end="") #设置不换行        print(i.xpath("a/@href")[0])    for i in lhtml.xpath("//*[@class='middle_2']/div/div/span"): #仔细观察可以看到后面几排少了一个div嵌套            if(i.xpath("a/b")!=[]):            print(i.xpath("a/b")[0].text)        else:                print(i.xpath("a")[0].text)        if(i.xpath("a/@href")[0].find("http")==-1):            print("https://www.4399.com",end="")        print(i.xpath("a/@href")[0])  

    总结

    可以很明显的看出lxml对于路径精准度的要求更高一些,再加上之前我们说过lxml速度快的优点,可以在需要精准或大量获取数据的情况下使用lxml,在其他情况用bs4相对而言要更轻松一些。至于获取响应就随意吧。

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    Python连载(一):网络爬虫基础及pythpon环境搭建

     

    爬虫的对象较丰富:文字、图片、视频、任何结构化非结构化的数据爬虫。也衍生了一些爬虫类型:

    通用爬虫是搜索引擎抓取系统(百度、谷歌、搜狗等)的重要组成部分,把互联网上的所有网页下载下来,放到本地服务器里形成备份,在对这些网页做相关处理,主要是针对搜索引擎和web服务商提供的爬虫。工作流程:爬取网页——存储数据——内容处理——提供检索——排名服务。

    聚焦爬虫:是面向特定需求的一种网络爬虫程序,根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的连接来获取所需要的信息。通常是爬虫程序员写的针对某种内容的爬虫,而且保证内容需求尽可能相关。

    增量网络爬虫:对已经抓取的网页进行实时更新。

    深层网络爬虫:爬取一些需要用户提交关键词才能获得的Web页面。

    Python连载(一):网络爬虫基础及pythpon环境搭建

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    以下文章来源于腾讯云 作者:沈唁

    bd69d6108cd78f53a21429b469a766dd.png


    Python爬虫中Xpath的用法,相信每一个写爬虫、或者是做网页分析的人,都会因为在定位、获取XPath路径上花费大量的时间,在没有这些辅助工具的日子里,我们只能通过搜索HTML源代码,定位一些id,class属性去找到对应的位置,非常的麻烦,今天推荐一款插件Chrome中的一种爬虫网页解析工具:XPath Helper,使用了一下感觉很方便,所以希望能够帮助更多的Python爬虫爱好者和开发者

    插件简介

    XPath Helper插件是一款免费的Chrome爬虫网页解析工具,可以帮助用户解决在获取XPath路径时无法正常定位等问题

    安装了XPath Helper后就能轻松获取HTML元素的XPath,该插件主要能帮助我们在各类网站上查看的页面元素来提取查询其代码,同时我们还能对查询出来的代码进行编辑,而编辑出的结果将立即显示在旁边的结果框中,也很方便的帮助我们判断我们的XPath语句是否书写正确

    安装插件

    1、如果你能够打开Chrome的网上应用店,直接搜索XPath Helper就能找到这个插件,直接点击“添加至chrome”即可

    2、你没工具去打开Chrome的网上应用店的话,我将这个插件上传到了百度云网盘,你可以直接下载,将其直接拖拽到浏览器的“扩展程序”页面(设置-扩展程序)即 chrome://extensions 页面

    3、或者你直接在Github上进行下载,使用开发者模式进行打包,然后进行安装即可

    使用插件

    1、打开某个网站,我这以本站首页为例,获取腾讯云的这篇文章的标题,打开审查元素,找到拷贝目标元素的XPath获取目标元素的XPath

    91ff44b234f6909538a88023020586a2.png

    2、直接使用快捷键Ctrl+Shift+X,唤出来XPath辅助控制台,将这段XPath粘贴到左边的Query文本框,右边Result文本框就会输入获取的值,括号内是对应匹配到的次数,同时对应的值会显示米黄色

    df616351951605ef02df35af79d8fa13.png


    3、至此,你就可以在Query框中输入相应的XPath进行调试,提取到的结果都会被显示在旁边的Result文本框中

    注意事项

    虽然XPath Helper插件使用非常方便,但它也不是万能的,有两个问题:

    1、XPath Helper 自动提取的 XPath 都是从根路径开始的,这几乎必然导致 XPath 过长,不利于维护,我们可以使用//来处理

    2、当提取多条的列表数据时,XPath Helper是使用的下标来分别提取的列表中的每一条数据,这样并不适合程序批量处理,我们还是需要修改一些类似于*的标记来匹配任何元素节点等

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空空如也

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