學用python也有3個多月了，用得最多的還是各類爬蟲腳本：寫過抓代理本機驗證的腳本，寫過在discuz論壇中自動登錄自動發貼的腳本，寫過自動收郵件的腳本，寫過簡單的驗證碼識別的腳本，本來想寫google music的抓取腳本的，結果有了強大的gmbox，也就不用寫了。
這些腳本有一個共性，都是和web相關的，總要用到獲取鏈接的一些方法，再加上simplecd這個半爬蟲半網站的項目，累積不少爬蟲抓站的經驗，在此總結一下，那么以后做東西也就不用重復勞動了。
1.最基本的抓站
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。
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
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
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
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：
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，於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：
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 )
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：
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.多線程並發抓取
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，但是可以看出是並發地。
from threading import Thread from Queue import Queue from time import sleep #q是任務隊列 #NUM是並發線程總數 #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並處理 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：
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google那種驗證碼，涼拌
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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，然后划分單個字符，划分好了以后再通過特征提取的方法(例如PCA)降維並生成特征庫，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。
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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的方法提取過准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。這就意味着抓取速度會快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：
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，
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()
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並非一定要用多線程，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：
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秒鍾后通知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，文檔等於沒有，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
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，於是代碼如下：
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，一秒鍾可能也就新生成一個請求；然而在多線程環境下，每秒鍾可以是幾十上百個請求，這么干只要幾分鍾，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必須大於32768，實際上應該總要32768*2以上
from threading import stack_size stack_size(32768*16)
3、設置失敗后自動重試
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
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，並在init()中調用，然后繼承Fetcher類並override login方法：
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()
於是在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。