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用python爬虫抓站的一些技巧总结

学用python也有3个多月了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本,本来想写google music的抓取脚本的,结果有了强大的gmbox,也就不用写了。

作者:佚名来源:Python开发者|2018-01-09 18:06

年前最后一场技术盛宴 | 1月27日与京东、日志易技术大咖畅聊智能化运维发展趋势!


学用python也有3个多月了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本,本来想写google music的抓取脚本的,结果有了强大的gmbox,也就不用写了。

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,再加上simplecd这个半爬虫半网站的项目,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

  1. import urllib2 
  2.  
  3. 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。

  1. import urllib2 
  2.  
  3. proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) 
  4.  
  5. opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) 
  6.  
  7. urllib2.install_opener(opener) 
  8.  
  9. 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

  1. import urllib2, cookielib 
  2.  
  3. cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) 
  4.  
  5. opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 
  6.  
  7. urllib2.install_opener(opener) 
  8.  
  9. 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 

  1. 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

  1. import urllib 
  2.  
  3. postdata=urllib.urlencode({ 
  4.  
  5.     'username':'XXXXX'
  6.  
  7.     'password':'XXXXX'
  8.  
  9.     'continueURI':'http://www.verycd.com/'
  10.  
  11.     'fk':fk, 
  12.  
  13.     'login_submit':'登录' 
  14.  
  15. }) 

然后生成http请求,再发送请求:

  1. req = urllib2.Request( 
  2.  
  3.  
  4.  
  5.     url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/'
  6.  
  7.     data = postdata 
  8.  
  9.  
  10. 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:

  1. headers = { 
  2.  
  3.     'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6' 
  4.  
  5.  
  6. req = urllib2.Request( 
  7.  
  8.     url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/'
  9.  
  10.     data = postdata, 
  11.  
  12.     headers = headers 
  13.  

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:

  1. headers = { 
  2.  
  3.     'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles' 
  4.  

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。

  1. from threading import Thread 
  2.  
  3. from Queue import Queue 
  4.  
  5. from time import sleep 
  6.  
  7. #q是任务队列 
  8.  
  9. #NUM是并发线程总数 
  10.  
  11. #JOBS是有多少任务 
  12.  
  13. q = Queue() 
  14.  
  15. NUM = 2 
  16.  
  17. JOBS = 10 
  18.  
  19. #具体的处理函数,负责处理单个任务 
  20.  
  21. def do_somthing_using(arguments): 
  22.  
  23.     print arguments 
  24.  
  25. #这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理 
  26.  
  27. def working(): 
  28.  
  29.     while True
  30.  
  31.         arguments = q.get() 
  32.  
  33.         do_somthing_using(arguments) 
  34.  
  35.         sleep(1) 
  36.  
  37.         q.task_done() 
  38.  
  39. #fork NUM个线程等待队列 
  40.  
  41. for i in range(NUM): 
  42.  
  43.     t = Thread(target=working) 
  44.  
  45.     t.setDaemon(True
  46.  
  47.     t.start() 
  48.  
  49. #把JOBS排入队列 
  50.  
  51. for i in range(JOBS): 
  52.  
  53.     q.put(i) 
  54.  
  55. #等待所有JOBS完成 
  56.  
  57. 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:

  • google那种验证码,凉拌
  • 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:

  1. import urllib2 
  2.  
  3. from gzip import GzipFile 
  4.  
  5. from StringIO import StringIO 
  6.  
  7. class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler): 
  8.  
  9.   """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests """ 
  10.  
  11.   
  12.  
  13.   # add headers to requests 
  14.  
  15.   def http_request(self, req): 
  16.  
  17.     req.add_header("Accept-Encoding""gzip, deflate"
  18.  
  19.     return req 
  20.  
  21.   
  22.  
  23.   # decode 
  24.  
  25.   def http_response(self, req, resp): 
  26.  
  27.     old_resp = resp 
  28.  
  29.     # gzip 
  30.  
  31.     if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip"
  32.  
  33.         gz = GzipFile( 
  34.  
  35.                     fileobj=StringIO(resp.read()), 
  36.  
  37.                     mode="r" 
  38.  
  39.                   ) 
  40.  
  41.         resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code) 
  42.  
  43.         resp.msg = old_resp.msg 
  44.  
  45.     # deflate 
  46.  
  47.     if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate"
  48.  
  49.         gz = StringIO( deflate(resp.read()) ) 
  50.  
  51.         resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)  # 'class to add info() and 
  52.  
  53.         resp.msg = old_resp.msg 
  54.  
  55.     return resp 
  56.  
  57.   
  58.  
  59. # deflate support 
  60.  
  61. import zlib 
  62.  
  63. def deflate(data):   # zlib only provides the zlib compress format, not the deflate format; 
  64.  
  65.   try:               # so on top of all there's this workaround: 
  66.  
  67.     return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS) 
  68.  
  69.   except zlib.error: 
  70.  
  71.     return zlib.decompress(data) 

然后就简单了,

  1. encoding_support = ContentEncodingProcessor 
  2.  
  3. opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler ) 
  4.  
  5.   
  6.  
  7. #直接用opener打开网页,如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩 
  8.  
  9. 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:

  1. from twisted.web.client import getPage 
  2.  
  3. from twisted.internet import reactor  
  4.  
  5. links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ]  
  6.  
  7. def parse_page(data,url): 
  8.  
  9.     print len(data),url  
  10.  
  11. def fetch_error(error,url): 
  12.  
  13.     print error.getErrorMessage(),url  
  14.  
  15. # 批量抓取链接 
  16.  
  17. for url in links: 
  18.  
  19.     getPage(url,timeout=5) \ 
  20.  
  21.         .addCallback(parse_page,url) \ #成功则调用parse_page方法 
  22.  
  23.         .addErrback(fetch_error,url)     #失败则调用fetch_error方法 
  24.  
  25.   
  26.  
  27. reactor.callLater(5, reactor.stop) #5秒钟后通知reactor结束程序 
  28.  
  29. 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。

这篇讲怎么用twisted来进行批量网址处理的文章不错,由浅入深,深入浅出,可以一看。

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

  1. f = Fetcher(threads=10) #设定下载线程数为10 
  2.  
  3. for url in urls: 
  4.  
  5.     f.push(url)  #把所有url推入下载队列 
  6.  
  7. while f.taskleft(): #若还有未完成下载的线程 
  8.  
  9.     content = f.pop()  #从下载完成队列中取出结果 
  10.  
  11.     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:

  1. import urllib2 
  2.  
  3. from threading import Thread,Lock 
  4.  
  5. from Queue import Queue 
  6.  
  7. import time 
  8.  
  9.   
  10.  
  11. class Fetcher: 
  12.  
  13.     def __init__(self,threads): 
  14.  
  15.         self.opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPHandler) 
  16.  
  17.         self.lock = Lock() #线程锁 
  18.  
  19.         self.q_req = Queue() #任务队列 
  20.  
  21.         self.q_ans = Queue() #完成队列 
  22.  
  23.         self.threads = threads 
  24.  
  25.         for i in range(threads): 
  26.  
  27.             t = Thread(target=self.threadget) 
  28.  
  29.             t.setDaemon(True
  30.  
  31.             t.start() 
  32.  
  33.         self.running = 0 
  34.  
  35.   
  36.  
  37.     def __del__(self): #解构时需等待两个队列完成 
  38.  
  39.         time.sleep(0.5) 
  40.  
  41.         self.q_req.join() 
  42.  
  43.         self.q_ans.join() 
  44.  
  45.   
  46.  
  47.     def taskleft(self): 
  48.  
  49.         return self.q_req.qsize()+self.q_ans.qsize()+self.running 
  50.  
  51.   
  52.  
  53.     def push(self,req): 
  54.  
  55.         self.q_req.put(req) 
  56.  
  57.   
  58.  
  59.     def pop(self): 
  60.  
  61.         return self.q_ans.get() 
  62.  
  63.   
  64.  
  65.     def threadget(self): 
  66.  
  67.         while True
  68.  
  69.             req = self.q_req.get() 
  70.  
  71.             with self.lock: #要保证该操作的原子性,进入critical area 
  72.  
  73.                 self.running += 1 
  74.  
  75.             try: 
  76.  
  77.                 ans = self.opener.open(req).read() 
  78.  
  79.             except Exception, what: 
  80.  
  81.                 ans = '' 
  82.  
  83.                 print what 
  84.  
  85.             self.q_ans.put((req,ans)) 
  86.  
  87.             with self.lock: 
  88.  
  89.                 self.running -= 1 
  90.  
  91.             self.q_req.task_done() 
  92.  
  93.             time.sleep(0.1) # don't spam 
  94.  
  95.   
  96.  
  97. if __name__ == "__main__"
  98.  
  99.     links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ] 
  100.  
  101.     f = Fetcher(threads=10) 
  102.  
  103.     for url in links: 
  104.  
  105.         f.push(url) 
  106.  
  107.     while f.taskleft(): 
  108.  
  109.         url,content = f.pop() 
  110.  
  111.         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

  1. from threading import stack_size 
  2.  
  3. stack_size(32768*16) 

3、设置失败后自动重试

  1. def get(self,req,retries=3): 
  2.  
  3.         try: 
  4.  
  5.             response = self.opener.open(req) 
  6.  
  7.             data = response.read() 
  8.  
  9.         except Exception , what: 
  10.  
  11.             print what,req 
  12.  
  13.             if retries>0: 
  14.  
  15.                 return self.get(req,retries-1) 
  16.  
  17.             else
  18.  
  19.                 print 'GET Failed',req 
  20.  
  21.                 return '' 
  22.  
  23.         return data 

4、设置超时

  1. import socket 
  2.  
  3.     socket.setdefaulttimeout(10) #设置10秒后连接超时 

5、登陆

登陆更加简化了,首先build_opener中要加入cookie支持,参考“总结”一文;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:

  1. def login(self,username,password): 
  2.  
  3.     import urllib 
  4.  
  5.     data=urllib.urlencode({'username':username, 
  6.  
  7.                            'password':password
  8.  
  9.                            'continue':'http://www.verycd.com/'
  10.  
  11.                            'login_submit':u'登录'.encode('utf-8'), 
  12.  
  13.                            'save_cookie':1,}) 
  14.  
  15.     url = 'http://www.verycd.com/signin' 
  16.  
  17.     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,把上述所有小技巧都糅合起来就和我目前的私藏最终版的Fetcher类相差不远了,它支持多线程,gzip/deflate压缩,超时设置,自动重试,设置栈大小,自动登录等功能;代码简单,使用方便,性能也不俗,可谓居家旅行,杀人放火,咳咳,之必备工具。

之所以说和最终版差得不远,是因为最终版还有一个保留功能“马甲术”:多代理自动选择。看起来好像仅仅是一个random.choice的区别,其实包含了代理获取,代理验证,代理测速等诸多环节,这就是另一个故事了。

参考

  • http://obmem.info/?p=476
  • http://obmem.info/?p=753 

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