用python爬虫抓站的一些技巧总结
1.最基本的抓站
Python| 1 2 | import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() |
2.使用代理服務器
這在某些情況下比較有用,比如IP被封了,或者比如IP訪問的次數受到限制等等。
Python| 1 2 3 4 5 | import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() |
?
3.需要登錄的情況
登錄的情況比較麻煩我把問題拆分一下:
3.1 cookie的處理
Python| 1 2 3 4 5 | 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,如果想同時用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改為
Python
| 1 | opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) |
3.2 表單的處理
登錄必要填表,表單怎么填?首先利用工具截取所要填表的內容。
比如我一般用firefox+httpfox插件來看看自己到底發送了些什么包
這個我就舉個例子好了,以verycd為例,先找到自己發的POST請求,以及POST表單項:
可以看到verycd的話需要填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時間經過簡單的編碼生成的),需要從網頁獲取,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顧名思義可以隨便寫,login_submit是固定的,這從源碼可以看出。還有username,password那就很顯然了。
好的,有了要填寫的數據,我們就要生成postdata
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 | import urllib postdata=urllib.urlencode({ ????'username':'XXXXX', ????'password':'XXXXX', ????'continueURI':'http://www.verycd.com/', ????'fk':fk, ????'login_submit':'登錄' }) |
然后生成http請求,再發送請求:
Python| 1 2 3 4 5 | req = urllib2.Request( ????url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/', ????data = postdata ) result = urllib2.urlopen(req).read() |
?
3.3 偽裝成瀏覽器訪問
某些網站反感爬蟲的到訪,于是對爬蟲一律拒絕請求。這時候我們需要偽裝成瀏覽器,這可以通過修改http包中的header來實現:
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 | 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 ) |
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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里面,referer站點是不是他自己,所以我們只需要像3.3一樣,把headers的referer改成該網站即可,以黑幕著稱地cnbeta為例:
Python| 1 2 3 | headers = { ????'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles' } |
headers是一個dict數據結構,你可以放入任何想要的header,來做一些偽裝。例如,有些自作聰明的網站總喜歡窺人隱私,別人通過代理訪問,他偏偏要讀取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,可以改成隨便什么好玩的東東來欺負欺負他,呵呵。
3.5 終極絕招
有時候即使做了3.1-3.4,訪問還是會被據,那么沒辦法,老老實實把httpfox中看到的headers全都寫上,那一般也就行了。 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,只要瀏覽器可以做到的,那么它也可以做到。類似的還有pamie,watir,等等等等。
4.多線程并發抓取
單線程太慢的話,就需要多線程了,這里給個簡單的線程池模板 這個程序只是簡單地打印了1-10,但是可以看出是并發地。
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | from threading import Thread from Queue import Queue from time import sleep #q是任務隊列 #NUM是并發線程總數 #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 #這個是工作進程,負責不斷從隊列取數據并處理 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) #等待所有JOBS完成 q.join() |
?
5.驗證碼的處理
碰到驗證碼咋辦?這里分兩種情況處理:
- 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,這種還是有可能可以處理的,一般思路是旋轉的轉回來,噪音去掉,然后劃分單個字符,劃分好了以后再通過特征提取的方法(例如PCA)降維并生成特征庫,然后把驗證碼和特征庫進行比較。這個比較復雜,一篇博文是說不完的,這里就不展開了,具體做法請弄本相關教科書好好研究一下。
- 事實上有些驗證碼還是很弱的,這里就不點名了,反正我通過2的方法提取過準確度非常高的驗證碼,所以2事實上是可行的。
6 gzip/deflate支持
現在的網頁普遍支持gzip壓縮,這往往可以解決大量傳輸時間,以VeryCD的主頁為例,未壓縮版本247K,壓縮了以后45K,為原來的1/5。這就意味著抓取速度會快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里面寫明’accept-encoding’,然后讀取response后更要檢查header查看是否有’content-encoding’一項來判斷是否需要解碼,很繁瑣瑣碎。如何讓urllib2自動支持gzip, defalte呢?
其實可以繼承BaseHanlder類,然后build_opener的方式來處理:
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 | 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) |
然后就簡單了,
Python| 1 2 3 4 5 | encoding_support = ContentEncodingProcessor opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler ) #直接用opener打開網頁,如果服務器支持gzip/defalte則自動解壓縮 content = opener.open(url).read() |
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7. 更方便地多線程
總結一文的確提及了一個簡單的多線程模板,但是那個東東真正應用到程序里面去只會讓程序變得支離破碎,不堪入目。在怎么更方便地進行多線程方面我也動了一番腦筋。先想想怎么進行多線程調用最方便呢?
1、用twisted進行異步I/O抓取
事實上更高效的抓取并非一定要用多線程,也可以使用異步I/O法:直接用twisted的getPage方法,然后分別加上異步I/O結束時的callback和errback方法即可。例如可以這么干:
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | 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 # 批量抓取鏈接 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秒鐘后通知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的程序整個人都扭曲了,累得不得了,文檔等于沒有,必須得看源碼才知道怎么整,唉不提了。
如果要支持gzip/deflate,甚至做一些登陸的擴展,就得為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。
這篇講怎么用twisted來進行批量網址處理的文章不錯,由淺入深,深入淺出,可以一看。
2、設計一個簡單的多線程抓取類
還是覺得在urllib之類python“本土”的東東里面折騰起來更舒服。試想一下,如果有個Fetcher類,你可以這么調用
Python| 1 2 3 4 5 6 | f = Fetcher(threads=10) #設定下載線程數為10 for url in urls: ????f.push(url)??#把所有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 |
這么個多線程調用簡單明了,那么就這么設計吧,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”一文類似,push方法和pop方法都比較好處理,都是直接用Queue的方法,taskleft則是如果有“正在運行的任務”或者”隊列中的任務”則為是,也好辦,于是代碼如下:
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 | 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: #要保證該操作的原子性,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
1、連接池:
opener.open和urllib2.urlopen一樣,都會新建一個http請求。通常情況下這不是什么問題,因為線性環境下,一秒鐘可能也就新生成一個請求;然而在多線程環境下,每秒鐘可以是幾十上百個請求,這么干只要幾分鐘,正常的有理智的服務器一定會封禁你的。
然而在正常的html請求時,保持同時和服務器幾十個連接又是很正常的一件事,所以完全可以手動維護一個HttpConnection的池,然后每次抓取時從連接池里面選連接進行連接即可。
這里有一個取巧的方法,就是利用squid做代理服務器來進行抓取,則squid會自動為你維護連接池,還附帶數據緩存功能,而且squid本來就是我每個服務器上面必裝的東東,何必再自找麻煩寫連接池呢。
2、設定線程的棧大小
棧大小的設定將非常顯著地影響python的內存占用,python多線程不設置這個值會導致程序占用大量內存,這對openvz的vps來說非常致命。stack_size必須大于32768,實際上應該總要32768*2以上
Python| 1 2 | from threading import stack_size stack_size(32768*16) |
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3、設置失敗后自動重試
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | ????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、設置超時
Python| 1 2 | ????import socket ????socket.setdefaulttimeout(10) #設置10秒后連接超時 |
5、登陸
登陸更加簡化了,首先build_opener中要加入cookie支持,參考“總結”一文;如要登陸VeryCD,給Fetcher新增一個空方法login,并在init()中調用,然后繼承Fetcher類并override login方法:
Python| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | def login(self,username,password): ????import urllib ????data=urllib.urlencode({'username':username, ?????????????????????????? 'password':password, ?????????????????????????? 'continue':'http://www.verycd.com/', ?????????????????????????? 'login_submit':u'登錄'.encode('utf-8'), ?????????????????????????? 'save_cookie':1,}) ????url = 'http://www.verycd.com/signin' ????self.opener.open(url,data).read() |
于是在Fetcher初始化時便會自動登錄VeryCD網站。
9. 總結
如此,把上述所有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,自動登錄等功能;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。
之所以說和最終版差得不遠,是因為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,這就是另一個故事了。
轉載于:https://www.cnblogs.com/python2016/p/5751096.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的用python爬虫抓站的一些技巧总结的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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