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python爬蟲的演算法

發布時間: 2022-05-15 07:52:36

A. python爬蟲入門需要哪些基礎

現在之所以有這么多的小夥伴熱衷於爬蟲技術,無外乎是因為爬蟲可以幫我們做很多事情,比如搜索引擎、採集數據、廣告過濾等,以Python為例,Python爬蟲可以用於數據分析,在數據抓取方面發揮巨大的作用。
但是這並不意味著單純掌握一門Python語言,就對爬蟲技術觸類旁通,要學習的知識和規范還有喜很多,包括但不僅限於HTML 知識、HTTP/HTTPS 協議的基本知識、正則表達式、資料庫知識,常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規模爬蟲,還需要了解分布式的概念、消息隊列、常用的數據結構和演算法緩存,甚至還包括機器學習的應用,大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。
零基礎如何學爬蟲技術?對於迷茫的初學者來說,爬蟲技術起步學習階段,最重要的就是明確學習路徑,找准學習方法,唯有如此,在良好的學習習慣督促下,後期的系統學習才會事半功倍,游刃有餘。
用Python寫爬蟲,首先需要會Python,把基礎語法搞懂,知道怎麼使用函數、類和常用的數據結構如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說,需要了解 HTTP協議的基本原理,雖然 HTTP 規范用一本書都寫不完,但深入的內容可以放以後慢慢去看,理論與實踐相結合後期學習才會越來越輕松。關於爬蟲學習的具體步驟,我大概羅列了以下幾大部分,大家可以參考:
網路爬蟲基礎知識:
爬蟲的定義
爬蟲的作用
Http協議
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模塊實現爬蟲:
urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解
使用requests模塊 get 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊 post 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊獲取 ajax 動態頁面數據
使用requests模塊模擬登錄網站
使用Tesseract進行驗證碼識別
Scrapy框架與Scrapy-Redis:
Scrapy 爬蟲框架大體說明
Scrapy spider 類
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 類
通過Scrapy-Redis 實現分布式爬蟲
藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據:
Selenium + PhantomJS 說明及簡單實例
Selenium + PhantomJS 實現網站登錄
Selenium + PhantomJS 實現動態頁面數據爬取
爬蟲項目實戰:
分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎

B. 如何用python寫出爬蟲

先檢查是否有API

API是網站官方提供的數據介面,如果通過調用API採集數據,則相當於在網站允許的范圍內採集,這樣既不會有道德法律風險,也沒有網站故意設置的障礙;不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中,網站可以用來收費,可以用來限制訪問上限等。整體來看,如果數據採集的需求並不是很獨特,那麼有API則應優先採用調用API的方式。

數據結構分析和數據存儲

爬蟲需求要十分清晰,具體表現為需要哪些欄位,這些欄位可以是網頁上現有的,也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的,這些欄位如何構建表,多張表如何連接等。值得一提的是,確定欄位環節,不要只看少量的網頁,因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位,這既有可能是由於網站的問題,也可能是用戶行為的差異,只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情,如果遇上了那種臃腫、混亂的網站,可能坑非常多。

對於大規模爬蟲,除了本身要採集的數據外,其他重要的中間數據(比如頁面Id或者url)也建議存儲下來,這樣可以不必每次重新爬取id。

資料庫並沒有固定的選擇,本質仍是將Python里的數據寫到庫里,可以選擇關系型資料庫Mysql等,也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等;對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架,其引擎可與Pandas配套使用,把數據處理和數據存儲連接起來,一氣呵成。

數據流分析

對於要批量爬取的網頁,往上一層,看它的入口在哪裡;這個是根據採集范圍來確定入口,比如若只想爬一個地區的數據,那從該地區的主頁切入即可;但若想爬全國數據,則應更往上一層,從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主,找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。

值得注意的一點是,一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據,比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房,但是它只給100頁,每頁30個,如果直接這么切入只能訪問3000個,遠遠低於真實數據量;因此先切片,再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定,只要超過300個就只顯示100頁,因此可以通過其他的篩選條件不斷細分,只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏;最後把各種條件下的篩選結果集合在一起,就能夠盡可能地還原真實數據量。

明確了大規模爬蟲的數據流動機制,下一步就是針對單個網頁進行解析,然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁,採用抓包工具可以查看它的請求方式,是get還是post,有沒有提交表單,欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。

同樣的道理,不能只看一個頁面,要觀察多個頁面,因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律,以便可以自動構造;有的網站的url以及關鍵參數是加密的,這樣就悲劇了,不能靠著明顯的邏輯直接構造,這種情況下要批量爬蟲,要麼找到它加密的js代碼,在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程;要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。

數據採集

之前用R做爬蟲,不要笑,R的確可以做爬蟲工作;但在爬蟲方面,Python顯然優勢更明顯,受眾更廣,這得益於其成熟的爬蟲框架,以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架,直接往裡套用就好,比較適合新手學習;requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包,適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能,把網頁的源代碼給download下來。一般而言,只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數,就可以正常訪問,status_code為200,並成功得到網頁源代碼;但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站,這么直接訪問會被禁止;或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼,而是要求寫驗證碼的js腳本等。

下載到了源碼之後,如果數據就在源碼中,這種情況是最簡單的,這就表示已經成功獲取到了數據,剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有,然而源代碼里沒有的,就表示數據寫在其他地方,一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據,從XHR中找即可找到;如果這樣還找不到,那就需要去解析js腳本了。

解析工具

源碼下載後,就是解析數據了,常用的有兩種方法,一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析,另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。

BeautifulSoup比較簡單,支持Xpath和CSSSelector兩種途徑,而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了,直接復制即可。以CSSSelector為例,可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇,如果有id建議選id,因為根據HTML語法,一個id只能綁定一個標簽。

正則表達式很強大,但構造起來有點復雜,需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串,所以正則表達式可以大顯身手,而且處理速度很快。

對於HTML結構固定,即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同,採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案,但有的網站混亂,同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同,這種情況下BeautifulSoup就不太好使;如果數據本身格式固定,則用正則表達式更方便。比如以下的例子,這兩個都是深圳地區某個地方的經度,但一個頁面的class是long,一個頁面的class是longitude,根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個,但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數,就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。

數據整理

一般而言,爬下來的原始數據都不是清潔的,所以在入庫前要先整理;由於大部分都是字元串,所以主要也就是字元串的處理方式了。

字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求,比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等,replace可以將指定部分替換成需要的部分,split可以在指定部分分割然後截取一部分。

如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決,那就要請出正則表達式這個大殺器。

Pandas是Python中常用的數據處理模塊,雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算,還能夠整合成DataFrame,將採集的數據整合成一張表,呈現最終的存儲效果。

寫入資料庫

如果只是中小規模的爬蟲,可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表,最後導出成一張表格以便後續使用;但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲,再導出成一堆零散的表就不合適了,肯定還是要放在資料庫中,既方便存儲,也方便進一步整理。

寫入資料庫有兩種方法,一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法,好處是自動建表,對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式,不過值得一提的是,如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引,但若只有一行就要加索引否則報錯,雖然這個認為不太合理;另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句,這種情況下要先自己建表,雖然多了一步,但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據,結合起來使用效率更高。

C. 如何用Python做爬蟲

1)首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛,現在你被放到了互聯「網」上。那麼,你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢?沒問題呀,你就隨便從某個地方開始,比如說人民日報的首頁,這個叫initial pages,用$表示吧。

在人民日報的首頁,你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了,這樣你就已經爬完了倆頁面(首頁和國內新聞)!暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的,你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現, 在國內新聞這個頁面上,有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因為你已經看過了啊。所以,你需要用你的腦子,存下你已經看過的頁面地址。這樣,每次看到一個可能需要爬的新鏈接,你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過,那就別去了。

好的,理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話,那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢?
很簡單

import Queue

initial_page = "初始化頁"

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

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

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里,下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2)效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話,你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢?需要爬的網頁實在太多太多了,而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站,那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N),因為所有網頁要遍歷一次,而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK,OK,我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了,至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢?Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法,但是它的特點是,它可以使用固定的內存(不隨url的數量而增長)以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐,它的唯一問題在於,如果這個url不在set中,BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中,它會告訴你:這個url應該已經出現過,不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候,可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點,url如果被看過,那麼可能以小概率重復看一看(沒關系,多看看不會累死)。但是如果沒被看過,一定會被看一下(這個很重要,不然我們就要漏掉一些網頁了!)。 [IMPORTANT: 此段有問題,請暫時略過]

好,現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大,只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話,那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧!當然,我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程(python的話,多進程吧)。

3)集群化抓取
爬取豆瓣的時候,我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼,假設你現在有100台機器可以用,怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢?

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave,另外一台較大的機器叫作master,那麼回顧上面代碼中的url_queue,如果我們能把這個queue放到這台master機器上,所有的slave都可以通過網路跟master聯通,每當一個slave完成下載一個網頁,就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁,就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣,bloom filter也放到master上,但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里,而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里,這樣保證所有操作都是O(1)。(至少平攤是O(1),Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現:
在各台slave上裝好scrapy,那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave,在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的,其實你能想到,有人已經給你寫好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub

4)展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」,但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理,比如

有效地存儲(資料庫應該怎樣安排)

有效地判重(這里指網頁判重,咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍)

有效地信息抽取(比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來,「朝陽區奮進路中華道」),搜索引擎通常不需要存儲所有的信息,比如圖片我存來幹嘛...

及時更新(預測這個網頁多久會更新一次)

如你所想,這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此,
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以,不要問怎麼入門,直接上路就好了:)

D. python爬蟲是什麼

世界上80%的爬蟲是基於Python開發的,學好爬蟲技能,可為後續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
什麼是爬蟲?
網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,在FOAF社區中間,更經常的稱為網頁追逐者),是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。
其實通俗的講就是通過程序去獲取web頁面上自己想要的數據,也就是自動抓取數據
爬蟲可以做什麼?
你可以用爬蟲爬圖片,爬取視頻等等你想要爬取的數據,只要你能通過瀏覽器訪問的數據都可以通過爬蟲獲取。
爬蟲的本質是什麼?
模擬瀏覽器打開網頁,獲取網頁中我們想要的那部分數據
瀏覽器打開網頁的過程:
當你在瀏覽器中輸入地址後,經過DNS伺服器找到伺服器主機,向伺服器發送一個請求,伺服器經過解析後發送給用戶瀏覽器結果,包括html,js,css等文件內容,瀏覽器解析出來最後呈現給用戶在瀏覽器上看到的結果
所以用戶看到的瀏覽器的結果就是由HTML代碼構成的,我們爬蟲就是為了獲取這些內容,通過分析和過濾html代碼,從中獲取我們想要資源。

E. python爬蟲推薦演算法


url='https://movie.douban.com/'#需要爬數據的網址
page=requests.Session().get(url)
tree=html.fromstring(page.text)
result=tree.xpath('//td[@class="title"]//a/text()')#獲取需要的數據

F. python中有哪些簡單的演算法

首先謝謝邀請,

python中有的演算法還是比較多的?

python之所以火是因為人工智慧的發展,人工智慧的發展離不開演算法!

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版,只有紙質的。

這本書對於演算法從基本的入門到實現,循序漸進的介紹,比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。

第 1章從數學建模到人工智慧

1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter

第3章Python科學計算庫NumPy

3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存

第4章常用科學計算模塊快速入門

4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結

第6章Python數據存儲

6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語

第7章Python數據分析

7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結

第8章自然語言處理

8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰

第9章從回歸分析到演算法基礎

9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類看演算法調參

10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰

第11章 從決策樹看演算法升級

11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193

12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰

第13章 從推薦系統看演算法場景

13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結

第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅

14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰

希望對你有幫助!!!


貴在堅持,自己掌握一些,在工作中不斷打磨,高薪不是夢!!

G. python爬蟲都有哪些演算法

爬蟲不是演算法,爬蟲只是一個有邏輯的程序。python常用的開源爬蟲有很多,比如scrapy。

H. 如何入門 Python 爬蟲

「入門」是良好的動機,但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子里有一個項目,那麼實踐起來你會被目標驅動,而不會像學習模塊一樣慢慢學習。
另外如果說知識體系裡的每一個知識點是圖里的點,依賴關系是邊的話,那麼這個圖一定不是一個有向無環圖。因為學習A的經驗可以幫助你學習B。因此,你不需要學習怎麼樣「入門」,因為這樣的「入門」點根本不存在!你需要學習的是怎麼樣做一個比較大的東西,在這個過程中,你會很快地學會需要學會的東西的。當然,你可以爭論說需要先懂python,不然怎麼學會python做爬蟲呢?但是事實上,你完全可以在做這個爬蟲的過程中學習python :D看到前面很多答案都講的「術」——用什麼軟體怎麼爬,那我就講講「道」和「術」吧——爬蟲怎麼工作以及怎麼在python實現。
先長話短說總結一下。你需要學習:
基本的爬蟲工作原理
基本的http抓取工具,scrapy
Bloom Filter: Bloom
如果需要大規模網頁抓取,你需要學習分布式爬蟲的概念。其實沒那麼玄乎,你只要學會怎樣維護一個所有集群機器能夠有效分享的分布式隊列就好。最簡單的實現是python-rq: https: //github.com /nvie/rqrq和Scrapy的結合:darkrho/scrapy-redis · GitHub後續處理,網頁析取(grangier/python-goose · GitHub),存儲(Mongodb)以下是短話長說。說說當初寫的一個集群爬下整個豆瓣的經驗吧。
1)首先你要明白爬蟲怎樣工作
想像你是一隻蜘蛛,現在你被放到了互聯「網」上。那麼,你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢?沒問題呀,你就隨便從某個地方開始,比如說人民日報的首頁,這個叫initial pages,用$表示吧。
在人民日報的首頁,你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了,這樣你就已經爬完了倆頁面(首頁和國內新聞)!暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的,你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。
突然你發現, 在國內新聞這個頁面上,有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因為你已經看過了啊。所以,你需要用你的腦子,存下你已經看過的頁面地址。這樣,每次看到一個可能需要爬的新鏈接,你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過,那就別去了。
好的,理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話,那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。
那麼在python里怎麼實現呢?很簡單:
Python
import Queue
initial_page = "http:/ /www. renminribao. com"url_queue = Queue.Queue()seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的urlstore(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的urlif next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
import Queue
initial_page = "http:/ / www.renminribao .com"url_queue = Queue.Queue()seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的urlstore(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的urlif next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
寫得已經很偽代碼了。
所有的爬蟲的backbone都在這里,下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。
2)效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話,你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。
問題出在哪呢?需要爬的網頁實在太多太多了,而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站,那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N),因為所有網頁要遍歷一次,而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK,OK,我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了,至少內存使用效率不高。
通常的判重做法是怎樣呢?Bloom Filter。簡單講它仍然是一種hash的方法,但是它的特點是,它可以使用固定的內存(不隨url的數量而增長)以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐,它的唯一問題在於,如果這個url不在set中,BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中,它會告訴你:這個url應該已經出現過,不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候,可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example注意到這個特點,url如果被看過,那麼可能以小概率重復看一看(沒關系,多看看不會累死)。但是如果沒被看過,一定會被看一下(這個很重要,不然我們就要漏掉一些網頁了!)。 [IMPORTANT: 此段有問題,請暫時略過]
好,現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大,只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話,那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧!當然,我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程(python的話,多進程吧)。
3)集群化抓取
爬取豆瓣的時候,我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了…那麼,假設你現在有100台機器可以用,怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢?
我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave,另外一台較大的機器叫作master,那麼回顧上面代碼中的url_queue,如果我們能把這個queue放到這台master機器上,所有的slave都可以通過網路跟master聯通,每當一個slave完成下載一個網頁,就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁,就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣,bloom filter也放到master上,但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里,而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里,這樣保證所有操作都是O(1)。(至少平攤是O(1),Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)考慮如何用python實現:
在各台slave上裝好scrapy,那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave,在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。
代碼於是寫成:
Python
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www. renmingribao .com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www. renmingribao .com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的,其實你能想到,有人已經給你寫好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub4)展望及後處理雖然上面用很多「簡單」,但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。
但是如果附加上你需要這些後續處理,比如
有效地存儲(資料庫應該怎樣安排)
有效地判重(這里指網頁判重,咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍)有效地信息抽取(比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來,「朝陽區奮進路中華道」),搜索引擎通常不需要存儲所有的信息,比如圖片我存來幹嘛…及時更新(預測這個網頁多久會更新一次)如你所想,這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此,「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

I. Python爬蟲是什麼

爬蟲一般指網路資源的抓取,通過編程語言撰寫爬蟲工具,抓取自己想要的數據以及內容。而在眾多編程語言之中,Python有豐富的網路抓取模塊,因此成為撰寫爬蟲的首選語言,並引起了學習熱潮。
Python作為一門編程語言而純粹的自由軟體,以簡潔清晰的語法和強制使用空白符號進行語句縮進的特點受到程序員的喜愛。用不同編程語言完成一個任務,C語言一共要寫1000行代碼,Java要寫100行代碼,而Python只需要20行,用Python來完成編程任務代碼量更少,代碼簡潔簡短而且可讀性強。
Python非常適合開發網路爬蟲,因為對比其他靜態編程語言,Python抓取網頁文檔的介面更簡潔;對比其他腳本語言,Python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。
Python爬蟲的工作流程是什麼?
Python爬蟲通過URL管理器,判斷是否有待爬URL,如果有待爬URL,通過調度器進行傳遞給下載器,下載URL內容,通過調度器傳送給解釋器,解析URL內容,將有價值數據和新的URL列表通過調度器傳遞給應用程序,輸出價值信息的過程。
Python是一門非常適合開發網路爬蟲的語言,提供了urllib、re、json、pyquery等模塊,同時還有很多成型框架,比如說Scrapy框架、PySpider爬蟲系統等,代碼十分簡潔方便,是新手學習網路爬蟲的首選語言。

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