目标

https://opendev.org/openstack/neutron 是Openstack 中的一个网络组件项目，这次示例目标是爬取这个项目中所有文件的URL，有了URL再去检索内容，简单的就只剩下写写正则啦。

页面分析

用元素选择器定到目标位置，通过观察发现整个目标内容都包裹在<tbody>标签中。内容分为两种元素：文件和目录，它们都被包裹在<td class="name four wide">标签中。其中文件的<td>标签中包含了<span class="octicon-file-directory">标签，目录的<td>标签中包含了<span class="octicon-file-text">标签。如下表：

爷爷标签	父标签	子标签
tbody	<td class="name four wide">	<span class="octicon-file-directory">
-	-	<span class="octicon-file-text">

文件是末梢，目录下包含了目录和文件。点击文件超链接能进入内容呈现页面。点击目录的链接进入到它所包含内容的呈现页面。因此我们只需要一层层不断进入目录中，拿到该目录所包含的所有文件的URL，即算是完成目标。

tbody <span class="octicon-file-directory"> <span class="octicon-file-text">

爬取思路

我们把爬取的目标抽象成树型结构，先假设这是一颗无环的生成树，不对爬到的URL进行重复检测。因此只需要借助队列，对树进行层次遍历即可。

目录树

工具

爬网页用的两库已经很熟悉了，除此之外我还需要用到python自带的队列库queue。我要用到 queue.Queue() 类中提供了三个方法，入队put()、出队get()和判队空empty()。get()如果在空队列上操作，会一直阻塞等待新元素入队。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from queue import Queue

我准备设置两个队列，一个是用于暂存URL的cache，一个用于输出爬取成果的result。
处理流程如下：

处理流程

先来看看伪码的实现

def 爬取(url):
    html = 访问(url)
    for td in html:
        if 在<td>中找到了<span class="octicon octicon-file-directory">:
            cache.入队(td.url)
        elif 在<td>中找到了<span class="octicon octicon-file-text">:
            result.入队(td.url)

def 多线程处理result
    print(result.出队())

while 队列不为空:
    url = 首元素出队
    爬取（url）

完整代码：

from queue import Queue
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import threading


cache = Queue()
result = Queue()
link = 'https://opendev.org/openstack/neutron'
cache.put(link)

def find_links(url, queue1, queue2):
    try:
        html = requests.get(url, timeout=30)
        html.raise_for_status
        html.encoding = html.apparent_encoding
    except:
        html.text = ''
    soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
    tds = soup.find('tbody').find_all('td', class_='name four wide')
    for td in tds:
        if td.find('span', class_='octicon octicon-file-directory') is not None:
            # directory enqueue 'cache'
            href = 'https://opendev.org' + td.find('a')['href']
            queue1.put(href)
        elif td.find('span', class_='octicon octicon-file-text') is not None:
            # file enqueue 'result'
            href = 'https://opendev.org' + td.find('a')['href']
            queue2.put(href)

def process_result(queue):
    while True:
        url = queue.get()
        print('Result:{}'.format(url))

threading.Thread(target=process_result, args=(result,)).start()

while not cache.empty():
    url = cache.get_nowait()
    print('Accessing:{}'.format(url))
    find_links(url, cache, result)

处理result队列数据的函数是放在另外一个线程里跑的，面对这种异步的情况，我希望每当队列里的元素全部被取空之后，它就会停下来等待新元素入队。get()方法恰好就是为这种场景设计的，不过这里还有点小问题，因为它无法自己停下来，我放到后面完善这个地方。
处理cache队列的循环是同步的，即每次取一个URL拿给find_links去跑，跑完之后后再取下一个URL。因此它没有“停-等”的必要，get_nowait()方法恰好就是为这种场景设计的。

完善功能

前面的场景假设有点单纯，实际情况来看，网站中会存超链接指向闭环的情况（环路），还会有许多重复的链接。因此它们看起来更像一张由超连接组成的有向图。由于我们并不关注它是链接还是被链接（出入度），因此这张图可以化简成无向图。这样一来爬取整站的问题就变成了图中各节点的遍历。
防止环路爬取的有效办法是设置 visited 标识符、重复URL检测。我准备使用后一种方法，因为用Python实现这个很简单。
图的遍历有两种方法：深度优先和广度优先。前者使用递归的方法实现，后者依靠队列。我认为深度优先在处理层级数未知的情况，函数反复递归可能会出现意想不到的情况，并且很耗费内存。广度优先就很有意思了，因为它依靠队列，因此无论是使用外部存储或是增加处理节点，都会变的很容易扩展，再者就实现原理来讲，它更容易理解。

有向图 无向图

处理流程

处理流程

前面使用的队列库没有元素重复检测方法，因此我需要重新封装一个队列，实质上它就是一个list。

先看看伪码的实现：

def 爬取(url):
    html = 访问(url)
    for td in html:
        if 在<td>中找到了<span class="octicon octicon-file-directory">:
            if cache.重复检测(url):
                cache.入队(td.url)
        elif 在<td>中找到了<span class="octicon octicon-file-text">:
            if result.重复检测(url):
                result.入队(td.url)

def 多线程处理result:
    print(result.出队())

while 队列不为空:
    url = 首元素出队
    爬取（url）

完整代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import threading
import time

class LQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self.mutex = threading.Lock()
        self.condition = threading.Condition(self.mutex)

    def put(self, item):
        with self.condition:
            self._queue.append(item)
            self.condition.notify()

    def get(self, timeout=60):
        with self.condition:
            endtime = time.time() + timeout
            while True:
                if not self.empty():
                    return self._queue.pop(0)
                else:
                    remaining = endtime - time.time()
                    if remaining <= 0.0:
                        # 等待超时后，返回 None
                        return None
                    self.condition.wait(remaining)

    def get_nowait(self):
        with self.condition:
            try:
                return self._queue.pop(0)
            except:
                IndexError('Empty queue')

    def has(self, item):
        if item in self._queue:
            return True
        else:
            return False

    def empty(self):
        if self._queue.__len__() == 0:
            return True
        else:
            return False

cache = LQueue()
result = LQueue()
link = 'https://opendev.org/openstack/neutron'
cache.put(link)
single = True

def find_links(url, queue1, queue2):
    print('Accessing:{}'.format(url))
    try:
        html = requests.get(url, timeout=30)
        html.raise_for_status
        html.encoding = html.apparent_encoding
    except:
        html.text = ''
    soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
    tds = soup.find('tbody').find_all('td', class_='name four wide')
    for td in tds:
        if td.find('span', class_='octicon octicon-file-directory') is not None:
            # directory enqueue 'cache'
            href = 'https://opendev.org' + td.find('a')['href']
            if not queue1.has(href):
                queue1.put(href)
        elif td.find('span', class_='octicon octicon-file-text') is not None:
            # file enqueue 'result'
            href = 'https://opendev.org' + td.find('a')['href']
            if not queue2.has(href):
                queue2.put(href)

def process_result(queue):
    while True:
        # get()方法等待35秒后就会超时，在超时前依然没有新元素进入 cache 
        # 队列，就说明当所有链接都爬完了。这时候 get() 会返回None，判断返回值
        # 如果是None就结束任务。在这设置35秒的超时时间是由于我设置访问URL的超时时间为30。
        url = queue.get(35)
        if url is None:
            break
        print('Result:{}'.format(url))

threading.Thread(target=process_result, args=(result,)).start()

while not cache.empty():
    url = cache.get_nowait()
    find_links(url, cache, result)