Python 编写知乎爬虫实践

作者: 罗义的夏天 | 来源:发表于2017-06-20 09:24 被阅读775次

本文经作者授权发布。

文 | 程柳锋@Tencent

爬虫的基本流程

网络爬虫的基本工作流程如下：

首先选取一部分精心挑选的种子 URL
将种子 URL 加入任务队列
从待抓取 URL 队列中取出待抓取的 URL，解析 DNS，并且得到主机的 ip，并将 URL 对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些 URL 放进已抓取 URL 队列。
分析已抓取 URL 队列中的 URL，分析其中的其他 URL，并且将 URL 放入待抓取 URL 队列，从而进入下一个循环。
解析下载下来的网页，将需要的数据解析出来。
数据持久话，保存至数据库中。

爬虫的抓取策略

在爬虫系统中，待抓取 URL 队列是很重要的一部分。待抓取 URL 队列中的 URL 以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些 URL 排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：

深度优先策略(DFS)
深度优先策略是指爬虫从某个 URL 开始，一个链接一个链接的爬取下去，直到处理完了某个链接所在的所有线路，才切换到其它的线路。
此时抓取顺序为：A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J
广度优先策略(BFS)
宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取 URL 队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。
此时抓取顺序为：A -> B -> E -> G -> H -> I -> C -> F -> J -> D

了解了爬虫的工作流程和爬取策略后，就可以动手实现一个爬虫了！那么在 python 里怎么实现呢？

技术栈

requests 人性化的请求发送
Bloom Filter 布隆过滤器，用于判重
XPath 解析 HTML 内容
murmurhash
Anti crawler strategy 反爬虫策略
MySQL 用户数据存储

基本实现

下面是一个伪代码



import Queue



initial_page = "https://www.zhihu.com/people/gaoming623"



url_queue = Queue.Queue()

seen = set()



seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)



while(True): #一直进行

    if url_queue.size()>0:

        current_url = url_queue.get()              #拿出队例中第一个的 url

        store(current_url)                         #把这个 url 代表的网页存储好

        for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个 url 里链向的 url

            if next_url not in seen:      

                seen.put(next_url)

                url_queue.put(next_url)

    else:

        break

如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息，毕竟知乎有 6000 万月活跃用户。更别说 Google 这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里？

布隆过滤器

需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有 N 个网站，那么分析一下判重的复杂度就是 N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用 set 的话需要 log(N) 的复杂度。OK，我知道 python 的 set 实现是 hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种 hash 的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随 url 的数量而增长）以 O(1) 的效率判定 url 是否已经在 set 中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个 url 不在 set 中，BF 可以 100%确定这个 url 没有看过。但是如果这个 url 在 set 中，它会告诉你：这个 url 应该已经出现过，不过我有 2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。



# bloom_filter.py



BIT_SIZE = 5000000



class BloomFilter:



    def __init__(self):

        # Initialize bloom filter, set size and all bits to 0

        bit_array = bitarray(BIT_SIZE)

        bit_array.setall(0)



        self.bit_array = bit_array



    def add(self, url):

        # Add a url, and set points in bitarray to 1 (Points count is equal to hash funcs count.)

        # Here use 7 hash functions.

        point_list = self.get_postions(url)



        for b in point_list:

            self.bit_array[b] = 1



    def contains(self, url):

        # Check if a url is in a collection

        point_list = self.get_postions(url)



        result = True

        for b in point_list:

            result = result and self.bit_array[b]



        return result



    def get_postions(self, url):

        # Get points positions in bit vector.

        point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE

        point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE

        point3 = mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE

        point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE

        point5 = mmh3.hash(url, 45) % BIT_SIZE

        point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE

        point7 = mmh3.hash(url, 47) % BIT_SIZE





        return [point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7]

BF 详细的原理参考我之前写的文章：布隆过滤器(Bloom Filter) 的原理和实现

建表

用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。

用户信息存储的表结构如下：



CREATE DATABASE `zhihu_user` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;





-- User base information table

CREATE TABLE `t_user` (

  `uid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',                      

  `brief_info` varchar(400)  COMMENT '个人简介',

  `industry` varchar(50) COMMENT '所处行业',             

  `education` varchar(50) COMMENT '毕业院校',             

  `major` varchar(50) COMMENT '主修专业',

  `answer_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '回答数',

  `article_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '文章数',

  `ask_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '提问数',

  `collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '收藏数',

  `follower_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '被关注数',

  `followed_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注数',

  `follow_live_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注直播数',

  `follow_topic_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注话题数',

  `follow_column_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注专栏数',

  `follow_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注问题数',

  `follow_collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注收藏夹数',

  `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',   

  `gmt_modify` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后一次编辑',             

  PRIMARY KEY (`uid`)

) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户基本信息表';

网页下载后通过 XPath 进行解析，提取用户各个维度的数据，最后保存到数据库中。

反爬虫策略应对-Headers

一般网站会从几个维度来反爬虫：用户请求的 Headers，用户行为，网站和数据加载的方式。从用户请求的 Headers 反爬虫是最常见的策略，很多网站都会对 Headers 的 User-Agent 进行检测，还有一部分网站会对 Referer 进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测 Referer）。

如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加 Headers，将浏览器的 User-Agent 复制到爬虫的 Headers 中；或者将 Referer 值修改为目标网站域名。对于检测 Headers 的反爬虫，在爬虫中修改或者添加 Headers 就能很好的绕过。



cookies = {

    "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",

    "login": "NzM5ZDc2M2JkYzYwNDZlOGJlYWQ1YmI4OTg5NDhmMTY=|1480901173|9c296f424b32f241d1471203244eaf30729420f0",

    "n_c": "1",

    "q_c1": "395b12e529e541cbb400e9718395e346|1479808003000|1468847182000",

    "l_cap_id": "NzI0MTQwZGY2NjQyNDQ1NThmYTY0MjJhYmU2NmExMGY=|1480901160|2e7a7faee3b3e8d0afb550e8e7b38d86c15a31bc",

    "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",

    "cap_id": "N2U1NmQwODQ1NjFiNGI2Yzg2YTE2NzJkOTU5N2E0NjI=|1480901160|fd59e2ed79faacc2be1010687d27dd559ec1552a"

}



headers = {

    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.98 Safari/537.3",

    "Referer": "https://www.zhihu.com/"

}



r = requests.get(url, cookies = cookies, headers = headers)

反爬虫策略应对-代理 IP 池

还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一 IP 短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。

大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用 IP 代理就可以解决。这样的代理 ip 爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理 ip 后可以每请求几次更换一个 ip，这在 requests 或者 urllib2 中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。目前知乎已经对爬虫做了限制，如果是单个 IP 的话，一段时间系统便会提示异常流量，无法继续爬取了。因此代理 IP 池非常关键。网上有个免费的代理 IP API: http://api.xicidaili.com/free2016.txt



import requests

import random



class Proxy:



    def __init__(self):

        self.cache_ip_list = []



    # Get random ip from free proxy api url.

    def get_random_ip(self):

        if not len(self.cache_ip_list):

            api_url = 'http://api.xicidaili.com/free2016.txt'

            try:

                r = requests.get(api_url)

                ip_list = r.text.split('rn')

                self.cache_ip_list = ip_list

            except Exception as e:

                # Return null list when caught exception.

                # In this case, crawler will not use proxy ip.

                print e

                return {}



        proxy_ip = random.choice(self.cache_ip_list)

        proxies = {'http': 'http://'   proxy_ip}

        return proxies

后续

使用日志模块记录爬取日志和错误日志
分布式任务队列和分布式爬虫

爬虫源代码：zhihu-crawler 下载之后通过 pip 安装相关三方包后，运行$ python crawler.py 即可（喜欢的帮忙点个 star 哈，同时也方便看到后续功能的更新）

运行截图：

题图：pexels，CC0 授权。

点击阅读原文，查看更多 Python 教程和资源。

阅读原文：http://mp.weixin.qq.com/s?timestamp=1497843478&src=3&ver=1&signature=XXQSyCeSJ0xNs*If4kBdACDlNyWpt*WIxVK56I9oVlZaIJ9yTiOCIRmrU1LluyeYYfRk4v0PhP6laAN3TsI4Cs8AkiuPNHUMMSbL41YL2xvUph5-ejFPvpvJ7LtiC1UbPunEfUcMN2znh914fSeYk9kPKwWcTCJHi9Gl9MH31zw=&devicetype=Windows-QQBrowser&version=61030004&pass_ticket=qMx7ntinAtmqhVn+C23mCuwc9ZRyUp20kIusGgbFLi0=&uin=MTc1MDA1NjU1&ascene=1

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反爬虫策略应对-代理 IP 池

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