python用得最多的仍是各種爬蟲腳本：寫過抓代理本機驗證的腳本，寫過在discuz論壇中自動登陸自動發貼的腳本，寫過自動收郵件的腳本，寫過簡單的驗證碼識別的腳本，原本想寫google music的抓取腳本的，結果有了強大的gmbox，也就不用寫了。html
這些腳本有一個共性，都是和web相關的，總要用到獲取連接的一些方法，再加上simplecd這個半爬蟲半網站的項目，累積很多爬蟲抓站的經驗，在此總結一下，那麼之後作東西也就不用重複勞動了。python
1.最基本的抓站
import urllib2react
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()web
2.使用代理服務器
這在某些狀況下比較有用，好比IP被封了，或者好比IP訪問的次數受到限制等等。正則表達式
import urllib2瀏覽器
proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})緩存
opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)服務器
urllib2.install_opener(opener)微信
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()cookie
3.須要登陸的狀況
登陸的狀況比較麻煩我把問題拆分一下：
3.1 cookie的處理
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()
是的沒錯，若是想同時用代理和cookie，那就加入proxy_support而後operner改成
opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)
3.2 表單的處理
登陸必要填表，表單怎麼填？首先利用工具截取所要填表的內容。
好比我通常用firefox+httpfox插件來看看本身到底發送了些什麼包
這個我就舉個例子好了，以verycd爲例，先找到本身發的POST請求，以及POST表單項：
能夠看到verycd的話須要填username,password,continueURI,fk,login_submit這幾項，其中fk是隨機生成的（其實不太隨機，看上去像是把epoch時間通過簡單的編碼生成的），須要從網頁獲取，也就是說得先訪問一次網頁，用正則表達式等工具截取返回數據中的fk項。continueURI顧名思義能夠隨便寫，login_submit是固定的，這從源碼能夠看出。還有username，password那就很顯然了。
好的，有了要填寫的數據，咱們就要生成postdata
import urllib
postdata=urllib.urlencode({
'username':'XXXXX',
'password':'XXXXX',
'continueURI':'http://www.verycd.com/',
'fk':fk,
'login_submit':'登陸'
})
而後生成http請求，再發送請求：
req = urllib2.Request(
url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
data = postdata
)
result = urllib2.urlopen(req).read()
3.3 假裝成瀏覽器訪問
某些網站反感爬蟲的到訪，因而對爬蟲一概拒絕請求。這時候咱們須要假裝成瀏覽器，這能夠經過修改http包中的header來實現：
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/*/http://www.verycd.com/',
data = postdata,
headers = headers
)
3.4 反」反盜鏈」
某些站點有所謂的反盜鏈設置，其實說穿了很簡單，就是檢查你發送請求的header裏面，referer站點是否是他本身，因此咱們只須要像3.3同樣，把headers的referer改爲該網站便可，以黑幕著稱地cnbeta爲例：
headers = {
'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'
}
headers是一個dict數據結構，你能夠放入任何想要的header，來作一些假裝。例如，有些自做聰明的網站總喜歡窺人隱私，別人經過代理訪問，他恰恰要讀取header中的X-Forwarded-For來看看人家的真實IP，沒話說，那就直接把X-Forwarde-For改了吧，能夠改爲隨便什麼好玩的東東來欺負欺負他，呵呵。
3.5 終極絕招
有時候即便作了3.1-3.4，訪問仍是會被據，那麼沒辦法，老老實實把httpfox中看到的headers全都寫上，那通常也就好了。 再不行，那就只能用終極絕招了，selenium直接控制瀏覽器來進行訪問，只要瀏覽器能夠作到的，那麼它也能夠作到。相似的還有pamie，watir，等等等等。
4.多線程併發抓取
單線程太慢的話，就須要多線程了，這裏給個簡單的線程池模板 這個程序只是簡單地打印了1-10，可是能夠看出是併發地。
from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
#q是任務隊列
#NUM是併發線程總數
#JOBS是有多少任務
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具體的處理函數，負責處理單個任務
def do_somthing_using(arguments):
print arguments
#這個是工做進程，負責不斷從隊列取數據並處理
def working():
while True:
arguments = q.get()
do_somthing_using(arguments)
sleep(1)
q.task_done()
#fork NUM個線程等待隊列
for i in range(NUM):
t = Thread(target=working)
t.setDaemon(True)
t.start()
#把JOBS排入隊列
for i in range(JOBS):
q.put(i)
#等待全部JOBS完成
q.join()
5.驗證碼的處理
碰到驗證碼咋辦？這裏分兩種狀況處理：
google那種驗證碼，涼拌
簡單的驗證碼：字符個數有限，只使用了簡單的平移或旋轉加噪音而沒有扭曲的，這種仍是有可能能夠處理的，通常思路是旋轉的轉回來，噪音去掉，而後劃分單個字符，劃分好了之後再經過特徵提取的方法(例如PCA)降維並生成特徵庫，而後把驗證碼和特徵庫進行比較。這個比較複雜，一篇博文是說不完的，這裏就不展開了，具體作法請弄本相關教科書好好研究一下。
事實上有些驗證碼仍是很弱的，這裏就不點名了，反正我經過2的方法提取過準確度很是高的驗證碼，因此2事實上是可行的。
6 gzip/deflate支持
如今的網頁廣泛支持gzip壓縮，這每每能夠解決大量傳輸時間，以VeryCD的主頁爲例，未壓縮版本247K，壓縮了之後45K，爲原來的1/5。這就意味着抓取速度會快5倍。
然而python的urllib/urllib2默認都不支持壓縮，要返回壓縮格式，必須在request的header裏面寫明’accept-encoding’，而後讀取response後更要檢查header查看是否有’content-encoding’一項來判斷是否須要解碼，很繁瑣瑣碎。如何讓urllib2自動支持gzip, defalte呢？
其實能夠繼承BaseHanlder類，而後build_opener的方式來處理：
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)
而後就簡單了，
encoding_support = ContentEncodingProcessor
opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )
#直接用opener打開網頁，若是服務器支持gzip/defalte則自動解壓縮
content = opener.open(url).read()
7. 更方便地多線程
總結一文的確說起了一個簡單的多線程模板，可是那個東東真正應用到程序裏面去只會讓程序變得支離破碎，不堪入目。在怎麼更方便地進行多線程方面我也動了一番腦筋。先想一想怎麼進行多線程調用最方便呢？
一、用twisted進行異步I/O抓取
事實上更高效的抓取並不是必定要用多線程，也可使用異步I/O法：直接用twisted的getPage方法，而後分別加上異步I/O結束時的callback和errback方法便可。例如能夠這麼幹：
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
# 批量抓取連接
for url in links:
getPage(url,timeout=5) \
.addCallback(parse_page,url) \ #成功則調用parse_page方法
.addErrback(fetch_error,url) #失敗則調用fetch_error方法
reactor.callLater(5, reactor.stop) #5秒鐘後通知reactor結束程序
reactor.run()
twisted人如其名，寫的代碼實在是太扭曲了，非正常人所能接受，雖然這個簡單的例子看上去還好；每次寫twisted的程序整我的都扭曲了，累得不得了，文檔等於沒有，必須得看源碼才知道怎麼整，唉不提了。
若是要支持gzip/deflate，甚至作一些登錄的擴展，就得爲twisted寫個新的HTTPClientFactory類諸如此類，我這眉頭真是大皺，遂放棄。有毅力者請自行嘗試。
這篇講怎麼用twisted來進行批量網址處理的文章不錯，由淺入深，深刻淺出，能夠一看。
二、設計一個簡單的多線程抓取類
仍是以爲在urllib之類python「本土」的東東里面折騰起來更舒服。試想一下，若是有個Fetcher類，你能夠這麼調用
f = Fetcher(threads=10) #設定下載線程數爲10
for url in urls:
f.push(url) #把全部url推入下載隊列
while f.taskleft(): #若還有未完成下載的線程
content = f.pop() #從下載完成隊列中取出結果
do_with(content) # 處理content內容
這麼個多線程調用簡單明瞭，那麼就這麼設計吧，首先要有兩個隊列，用Queue搞定，多線程的基本架構也和「技巧總結」一文相似，push方法和pop方法都比較好處理，都是直接用Queue的方法，taskleft則是若是有「正在運行的任務」或者」隊列中的任務」則爲是，也好辦，因而代碼以下：
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() #線程鎖
self.q_req = Queue() #任務隊列
self.q_ans = Queue() #完成隊列
self.threads = threads
for i in range(threads):
t = Thread(target=self.threadget)
t.setDaemon(True)
t.start()
self.running = 0
def __del__(self): #解構時需等待兩個隊列完成
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: #要保證該操做的原子性，進入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. 一些瑣碎的經驗
一、鏈接池：
opener.open和urllib2.urlopen同樣，都會新建一個http請求。一般狀況下這不是什麼問題，由於線性環境下，一秒鐘可能也就新生成一個請求；然而在多線程環境下，每秒鐘能夠是幾十上百個請求，這麼幹只要幾分鐘，正常的有理智的服務器必定會封禁你的。
然而在正常的html請求時，保持同時和服務器幾十個鏈接又是很正常的一件事，因此徹底能夠手動維護一個HttpConnection的池，而後每次抓取時從鏈接池裏面選鏈接進行鏈接便可。
這裏有一個取巧的方法，就是利用squid作代理服務器來進行抓取，則squid會自動爲你維護鏈接池，還附帶數據緩存功能，並且squid原本就是我每一個服務器上面必裝的東東，何須再自找麻煩寫鏈接池呢。
二、設定線程的棧大小
棧大小的設定將很是顯著地影響python的內存佔用，python多線程不設置這個值會致使程序佔用大量內存，這對openvz的vps來講很是致命。stack_size必須大於32768，實際上應該總要32768*2以上
from threading import stack_size
stack_size(32768*16)
三、設置失敗後自動重試
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
四、設置超時
import socket
socket.setdefaulttimeout(10) #設置10秒後鏈接超時
五、登錄
登錄更加簡化了，首先build_opener中要加入cookie支持，參考「總結」一文；如要登錄VeryCD，給Fetcher新增一個空方法login，並在init()中調用，而後繼承Fetcher類並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'登陸'.encode('utf-8'),
'save_cookie':1,})
url = 'http://www.verycd.com/signin'
self.opener.open(url,data).read()
因而在Fetcher初始化時便會自動登陸VeryCD網站。
9. 總結
如此，把上述全部小技巧都糅合起來就和我目前的私藏最終版的Fetcher類相差不遠了，它支持多線程，gzip/deflate壓縮，超時設置，自動重試，設置棧大小，自動登陸等功能；代碼簡單，使用方便，性能也不俗，可謂居家旅行，殺人放火，咳咳，之必備工具。
之因此說和最終版差得不遠，是由於最終版還有一個保留功能「馬甲術」：多代理自動選擇。看起來好像僅僅是一個random.choice的區別，其實包含了代理獲取，代理驗證，代理測速等諸多環節，這就是另外一個故事了。
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