VB.net 2010 视频教程 VB.net 2010 视频教程 python基础视频教程
SQL Server 2008 视频教程 c#入门经典教程 Visual Basic从门到精通视频教程
当前位置:
首页 > 编程开发 > python爬虫 >

  • python编写知乎爬虫实践

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。

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

import Queue

initial_page = "https://www.zhihu.com/people/gaoming623"

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

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

while(True): #一直进行
    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

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。


# bloom_filter.py

BIT_SIZE = 5000000

class BloomFilter:
    
    def __init__(self):
        # Initialize bloom filter, set size and all bits to 0
        bit_array = bitarray(BIT_SIZE)
        bit_array.setall(0)

        self.bit_array = bit_array
        
    def add(self, url):
        # Add a url, and set points in bitarray to 1 (Points count is equal to hash funcs count.)
        # Here use 7 hash functions.
        point_list = self.get_postions(url)

        for b in point_list:
            self.bit_array[b] = 1

    def contains(self, url):
        # Check if a url is in a collection
        point_list = self.get_postions(url)

        result = True
        for b in point_list:
            result = result and self.bit_array[b]
    
        return result

    def get_postions(self, url):
        # Get points positions in bit vector.
        point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE
        point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE
        point3 = mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE
        point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE
        point5 = mmh3.hash(url, 45) % BIT_SIZE
        point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE
        point7 = mmh3.hash(url, 47) % BIT_SIZE


        return [point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7]

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：

CREATE DATABASE `zhihu_user` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;


-- User base information table
CREATE TABLE `t_user` (
  `uid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',                      
  `brief_info` varchar(400)  COMMENT '个人简介',
  `industry` varchar(50) COMMENT '所处行业',             
  `education` varchar(50) COMMENT '毕业院校',             
  `major` varchar(50) COMMENT '主修专业',
  `answer_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '回答数',
  `article_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '文章数',
  `ask_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '提问数',
  `collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '收藏数',
  `follower_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '被关注数',
  `followed_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注数',
  `follow_live_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注直播数',
  `follow_topic_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注话题数',
  `follow_column_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注专栏数',
  `follow_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注问题数',
  `follow_collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注收藏夹数',
  `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',   
  `gmt_modify` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后一次编辑',             
  PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户基本信息表';

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。

cookies = {
    "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",
    "login": "NzM5ZDc2M2JkYzYwNDZlOGJlYWQ1YmI4OTg5NDhmMTY=|1480901173|9c296f424b32f241d1471203244eaf30729420f0",
    "n_c": "1",
    "q_c1": "395b12e529e541cbb400e9718395e346|1479808003000|1468847182000",
    "l_cap_id": "NzI0MTQwZGY2NjQyNDQ1NThmYTY0MjJhYmU2NmExMGY=|1480901160|2e7a7faee3b3e8d0afb550e8e7b38d86c15a31bc",
    "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",
    "cap_id": "N2U1NmQwODQ1NjFiNGI2Yzg2YTE2NzJkOTU5N2E0NjI=|1480901160|fd59e2ed79faacc2be1010687d27dd559ec1552a"
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.98 Safari/537.3",
    "Referer": "https://www.zhihu.com/"
}

r = requests.get(url, cookies = cookies, headers = headers)

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

import requests
import random

class Proxy:

    def __init__(self):
        self.cache_ip_list = []

    # Get random ip from free proxy api url.
    def get_random_ip(self):
        if not len(self.cache_ip_list):
            api_url = 'http://api.xicidaili.com/free2016.txt'
            try:
                r = requests.get(api_url)
                ip_list = r.text.split('\r\n')
                self.cache_ip_list = ip_list
            except Exception as e:
                # Return null list when caught exception.
                # In this case, crawler will not use proxy ip.
                print e
                return {}

        proxy_ip = random.choice(self.cache_ip_list)
        proxies = {'http': 'http://' + proxy_ip}
        return proxies

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：

 

出处：https://www.cnblogs.com/cpselvis/p/7001137.html

相关教程