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Python3 开发轻量级爬虫教程

发布：Python培训
来源：Python练习题库
时间：2018-02-27 11:58

爬虫又被称为网页蜘蛛，网络机器人。是一种按照一定的规则，自动地抓取互联网上信息的程序或者脚本。

一、爬虫算法

在写爬虫时候有两种常用的算法可使用，即深度优先算法、广度优先算法。

深度优先算法

对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。直到访问完成后再返回到最上层，然后重复上述步骤。

广度优先算法

从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。

负载均衡

当爬取量很大的话，需要负载到多台服务器同时运行（搜索引擎都是这么做的）。但这样会出现一个问题，当 A 服务器已经爬取完成的 URL，但 B 服务器并不知道 A 是否爬取完成，这样会造成资源的浪费，那怎么办呢？如何突破爬虫的瓶颈？

其中最简单的便是 URL 分类。举个栗子：现在有 A、B、C、D、X 五台服务器同时运行爬虫，X 为负载均衡服务器。所有的 URL 都要经过 X 服务器进行分配， X 服务器遇到域名是 .com 结尾的就分配给 A，遇到 .cn 结尾就分配给 B，遇到 .net 结尾就分配给 C，其他域名都分配给 D。这样就解决了爬虫瓶颈的问题，这个问题可是谷歌的面试题。

二、爬虫逻辑

爬虫可大致分为五个部分：

调度器：引擎，是爬虫逻辑实现的模块
管理器：URL 管理器，负责新增、删除、获取、存储、计数等功能，避免爬取重复的 URL。
下载器：HTML 下载器，将 URL 地址中的 HTML 内容获取到
解析器：HTML 解析器，将 HTML 获取到的内容进行分析
输出器：将分析完成后的数据进行输出、存储、利用等

爬虫逻辑可分解为如下几个部分：

查询管理器中是否有待爬取的 URL
调度器从管理器中获取一个待爬取 URL
将获取到的 URL 交给下载器处理
将下载器获取到的网页数据交给解析器处理
将解析器处理后的 URL 集合交给管理器
将解析器处理后的数据交给输出器
重复上述步骤

三、开发轻量级爬虫

1. 调度器

spider.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

#
# 【调度器】
#
# 调度器又称为引擎，是爬虫逻辑实现的模块。
#
# 爬虫逻辑可分解为如下几个部分：
#
# 1. 查询管理器中是否有待爬取的 URL
# 2. 调度器从管理器中获取一个待爬取 URL
# 3. 将获取到的 URL 交给下载器处理
# 4. 将下载器获取到的网页数据交给解析器处理
# 5. 将解析器处理后的 URL 集合交给管理器
# 6. 将解析器处理后的数据交给输出器
# 7. 重复上述步骤
# 


import manager, download, parser, output


class Spider(object):

    def __init__(self):

        # 实例化 管理器、下载器、解析器、输出器
        self.manager  = manager.Manager()
        self.download = download.Download()
        self.parser   = parser.Parser()
        self.output   = output.Output()

    def spider(self, url):

        # 爬虫计数器
        count = 0

        # 将第一个 URL 放入管理器中
        self.manager.add_url(url)

        # 判断管理器中 URL 的数量是否为 0
        while self.manager.num_url():

            try:

                # 从管理器中获取一个 URL
                new_url = self.manager.get_url()

                # 将获取到的 URL 交给下载器处理
                html_cont = self.download.download(new_url)

                # 将 URL 和 下载器处理后的网页数据交给解析器处理
                new_manager, new_data = self.parser.parser(new_url, html_cont)

                # 将解析器处理后的数据和新的 URL 分别交给管理器和输出器
                self.manager.add_urls(new_manager)
                self.output.add_data(new_data)

                # 最多爬取 100 次
                if count == 100:
                    break

                count += 1

                print('爬虫运行状态 ==> %d : %s' % (count, new_url))

            except:

                print('爬虫爬取失败')

        # 当爬虫爬取完所有数据后，输出器将数据输出到文件
        self.output.output()

if __name__ == '__main__':

    # URL 入口（爬虫爬取的第一个 URL）
    url = '#/peida/archive/2012/12/05/2803591.html'

    # 实例化调度器并启动爬虫
    run = Spider()
    run.spider(url)

2. 管理器

manager.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

#
# 【管理器】
#
# 对外提供四个方法：
#
# 1. add_url(url)
# 添加一个 URL，接收一个参数 URL
# 
# 2. add_urls(url)
# 批量添加 URL，接收一个参数 URL
#
# 3. num_url()
# 管理器中URL 的数量
# 
# 4. get_url()
# 从管理器中获取一个 URL
#


class Manager(object):

    def __init__(self):

        # 待爬取的 URL 集合
        self.new_urls = set()
        # 已爬取的 URL 集合
        self.old_urls = set()

    # 添加一个 URL
    def add_url(self, url):

        # 判断 url 是否为空，为空则返回 None
        if url is None:
            return

        # 判断 url 是否存在于【待爬取的 URL 集合】和【已爬取的 URL 集合】，如若都不在将新 url 添加到【待爬取的 URL 集合】中
        if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
            self.new_urls.add(url)

    # 批量添加 URL
    def add_urls(self, urls):

        if urls is None or len(urls) == 0:
            return

        for url in urls:
            # 将 URL 集合交给 add_url() 函数处理
            self.add_url(url)

    # 返回管理器中 URL 的数量
    def num_url(self):

        return len(self.new_urls) != 0

    # 从管理器中获取一个 URL
    def get_url(self):

        url = self.new_urls.pop()
        self.old_urls.add(url)

        return url

3. 下载器

download.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

#
# 【下载器】
#
# requests 模块需要安装
# sudo pip3 install requests
#
# 对外提供一个方法：
#
# download(url)
# 下载网页中的内容，接收一个参数 URL
#


import requests


class Download(object):

    def download(self, url):

        # 判断 URL 是否为空，为空直接返回 None
        if url is None:
            return None

        # 请求 URL
        response = requests.get(url = url)

        # 判断 URL 地址是否访问成功，若失败直接返回 None
        if response.status_code != 200:
            return None

        return response.text

4. 解析器

parser.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

#
# 【解析器】
#
# bs4 模块需要安装
# sudo pip3 install bs4
#
# 对外提供一个方法：
#
# 1. parser(url)
# BeautifulSoup DOM 树处理，接收两个参数 URL 和 html 内容
#
# 对内提供两个方法：
#
# 1. _get_urls(url, soup)
# 获取网页中的 URL，接收两个参数 URL 和 DOM 树
#
# 2. _get_data(url, soup)
# 获取网页中的数据，接收两个参数 URL 和 DOM 树
#


import re
from bs4 import BeautifulSoup


class Parser(object):

    def _get_urls(self, url, soup):

        urls = set()

        links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/peida/archive/*'))

        for link in links:

            new_url = link['href']
            urls.add(new_url)

        return urls

    def _get_data(self, url, soup):

        res_data = {}
        res_data['url'] = url
        title_node = soup.find('div', class_='post').find('a')
        res_data['title'] = title_node.get_text()

        return res_data

    def parser(self, url, html):

        # 判断 url 是否为空，或网页数据是否为空，为空则返回 None
        if url is None or html is None:
            return

        # 格式化 html 为 BeautifulSoup DOM 树
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

        # 获取网页中的 URL
        urls = self._get_urls(url, soup)
        # 获取网页中的数据
        data = self._get_data(url, soup)

        return urls, data

5. 输出器

output.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

#
# 【输出器】
#
# 对外提供两个方法：
#
# 1. add_data(data) 
# 存储网页数据，接收一个参数 data
# 
# 2. output()
# 将数据输出到 html 文件中
#


class Output(object):

    def __init__(self):

        self.datas = []

    def add_data(self, data):

        if data is None:
            return 

        self.datas.append(data)

    def output(self):

        head = '''

            <html>
            <meta charset="UTF-8">
            <body>
            <table>

        '''

        foot = '''

            </table>
            </body>
            </html>

        '''

        with open('CSDN.html', 'w') as f:

            f.write(head)

            for data in self.datas:

                f.write('<tr><td><a href =%s>%s</a></td>' % (data['url'], data['url']))
                f.write('<td>%s</td></tr>' % data['title'])

            f.write(foot)

运行结果：