【转】爬虫入门一

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>>

基本的爬虫工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: 大规模数据处理利器(爬虫判重)
如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)

怎样对连接进行判重？

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。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis) 考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

#主、从代码于是写成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
    to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)


#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
    if request == 'GET':
        if distributed_queue.size()>0:
            send(distributed_queue.get())
        else:
            break
    elif request == 'POST':
        bf.put(request.url)

以上简要示例的具体开源项目：darkrho/scrapy-redis · GitHub

展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，不是上文的链接判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

作者：谢科
链接：https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/24923424
来源：知乎
著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2453047/blog/779249

标签

master

python爬虫

url