学习了一段时间的python爬虫，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
import urllib.request
content = urllib.request.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。
import urllib.request
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_support,urllib.request.HTTPHandler)
#把opener设为全局
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib.request.urlopen('http://XXXX').read()
#或者直接使用
content = opener.open('http://XXXX').read()
3.需要登录的情况
cookie的处理
import urllib.request
import http.cookiejar
cookie = cookiejar.MozillaCookieJar
hander_cookie = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(hander_cookie, urllib.request.HTTPHandler)
urllib.request.install_opener(opener)
content = urllib.request.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
opener =urllib2.build_opener(proxy_support,hander_cookie,urllib.request.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
import urllib
postdata=urllib.urlencode({
'username':'XXXXX',
'password':'XXXXX',
'continueURI':'http://www.verycd.com/',
'fk':fk,
'login_submit':'登录'
})
有的网站提交的数据需要编码程json，就需要响应的格式转换
然后生成http请求，再发送请求：
req =urllib.request.Request( url='http://secure.verycd.com/signin/*',data=postdata)
result=opener.open(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：
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 = urllib.request.Request(
url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
data = postdata,
headers = headers
)
response = opener.open(req)
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：
headers=
{
'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'
}
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。
from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
#q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数，负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
print arguments
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
def working():
while True:
arguments = q.get()
do_somthing_using(arguments)
sleep(1)
q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
t = Thread(target=working)
t.setDaemon(True)
t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
q.put(i)
#等待所有JOBS完成
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urllib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：
import urllib.request
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)
然后就简单了，
encoding_support = ContentEncodingProcessor
opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )
#直接用opener打开网页，如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩
content = opener.open(url).read()
- 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：
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
#
批量抓取链接
for url in links:
getPage(url,timeout=5).addCallback(parse_page,url)
\
#成功则调用parse_page方法
.addErrback(fetch_error,url)
#失败则调用fetch_error方法
reactor.callLater(5,
reactor.stop)
#5秒钟后通知reactor结束程序
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
f = Fetcher(threads=10) #设定下载线程数为10
for url in urls:
f.push(url) #把所有url推入下载队列
while f.taskleft(): #若还有未完成下载的线程
content = f.pop() #从下载完成队列中取出结果
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：
Python
import urllib.request
from threading import Thread,Lock
from Queue import Queue
import time
class Fetcher:
def __init__(self,threads):
self.opener=urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPHandler)
self.lock=Lock()
#线程锁
self.q_req=Queue()
#任务队列
self.q_ans=Queue()
#完成队列
self.threads=threads
for i in range(threads):
t=Thread(target=self.threadget)
t.setDaemon(True)
t.start()
self.running=0
def __del__(self):
#解构时需等待两个队列完成
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:
#要保证该操作的原子性，进入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
Python
1
2
from threading import stack_size
stack_size(32768*16)
3、设置失败后自动重试
Python
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
4、设置超时
Python
import socket
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：
Python
def
login(self,username,password):
import
urllib
data=urllib.urlencode({'username':username,
'password':password,
'continue':'http://www.verycd.com/',
'login_submit':u'登录'.encode('utf-8'),
'save_cookie':1,})
url
=
'http://www.verycd.com/signin'
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。
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今天的文章爬虫抓站技巧总结分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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