python非同步爬蟲
Ⅰ python 爬蟲網路不穩定怎麼辦
在HTTP請求上設置好超時時間,最好設定sockect的超時,這樣更底層一些。
在上層做一個檢測機制,定時輪詢線程是否正常,如果遇到不響應的直接kill掉。
Ⅱ Python之爬蟲框架概述
丨綜述
爬蟲入門之後,我們有兩條路可以走。
一個是繼續深入學習,以及關於設計模式的一些知識,強化Python相關知識,自己動手造輪子,繼續為自己的爬蟲增加分布式,多線程等功能擴展。另一條路便是學習一些優秀的框架,先把這些框架用熟,可以確保能夠應付一些基本的爬蟲任務,也就是所謂的解決溫飽問題,然後再深入學習它的源碼等知識,進一步強化。
就個人而言,前一種方法其實就是自己動手造輪子,前人其實已經有了一些比較好的框架,可以直接拿來用,但是為了自己能夠研究得更加深入和對爬蟲有更全面的了解,自己動手去多做。後一種方法就是直接拿來前人已經寫好的比較優秀的框架,拿來用好,首先確保可以完成你想要完成的任務,然後自己再深入研究學習。第一種而言,自己探索的多,對爬蟲的知識掌握會比較透徹。第二種,拿別人的來用,自己方便了,可是可能就會沒有了深入研究框架的心情,還有可能思路被束縛。
不過個人而言,我自己偏向後者。造輪子是不錯,但是就算你造輪子,你這不也是在基礎類庫上造輪子么?能拿來用的就拿來用,學了框架的作用是確保自己可以滿足一些爬蟲需求,這是最基本的溫飽問題。倘若你一直在造輪子,到最後都沒造出什麼來,別人找你寫個爬蟲研究了這么長時間了都寫不出來,豈不是有點得不償失?所以,進階爬蟲我還是建議學習一下框架,作為自己的幾把武器。至少,我們可以做到了,就像你拿了把槍上戰場了,至少,你是可以打擊敵人的,比你一直在磨刀好的多吧?
丨框架概述
博主接觸了幾個爬蟲框架,其中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。就個人而言,pyspider上手更簡單,操作更加簡便,因為它增加了 WEB 界面,寫爬蟲迅速,集成了phantomjs,可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高,比 PySpider更底層一些,適合學習研究,需要學習的相關知識多,不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
在這里博主會一一把自己的學習經驗寫出來與大家分享,希望大家可以喜歡,也希望可以給大家一些幫助。
丨PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是:
· 抓取、更新調度多站點的特定的頁面
· 需要對頁面進行結構化信息提取
· 靈活可擴展,穩定可監控
而這也是絕大多數python爬蟲的需求 —— 定向抓取,結構化化解析。但是面對結構迥異的各種網站,單一的抓取模式並不一定能滿足,靈活的抓取控制是必須的。為了達到這個目的,單純的配置文件往往不夠靈活,於是,通過腳本去控制抓取是最後的選擇。
而去重調度,隊列,抓取,異常處理,監控等功能作為框架,提供給抓取腳本,並保證靈活性。最後加上web的編輯調試環境,以及web任務監控,即成為了這套框架。
pyspider的設計基礎是:以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
· 通過python腳本進行結構化信息的提取,follow鏈接調度抓取控制,實現最大的靈活性
· 通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
· 抓取環模型成熟穩定,模塊間相互獨立,通過消息隊列連接,從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider-arch
pyspider的架構主要分為 scheler(調度器), fetcher(抓取器), processor(腳本執行):
· 各個組件間使用消息隊列連接,除了scheler是單點的,fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制。
· 任務由 scheler 發起調度,fetcher 抓取網頁內容, processor 執行預先編寫的python腳本,輸出結果或產生新的提鏈任務(發往 scheler),形成閉環。
· 每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析,使用框架API控制下一步抓取動作,通過設置回調控制解析動作。
丨Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據,提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘,信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的, 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛,可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy 使用了 Twisted 非同步網路庫來處理網路通訊。整體架構大致如下
Scrapy主要包括了以下組件:
· 引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
· 調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL(抓取網頁的網址或者說是鏈接)的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
· 下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
· 爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
· 項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體,主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後,將被發送到項目管道,並經過幾個特定的次序處理數據。
· 下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架,主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
· 爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架,主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
· 調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件,從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下:
· 首先,引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
· 引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器,下載器把資源下載下來,並封裝成應答包(Response)
· 然後,爬蟲解析Response
· 若是解析出實體(Item),則交給實體管道進行進一步的處理。
· 若是解析出的是鏈接(URL),則把URL交給Scheler等待抓取。 文 | 崔慶才 來源 | 靜覓
Ⅲ Python中的爬蟲框架有哪些呢
實現爬蟲技術的編程環境有很多種,Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲,為什麼呢?因為Python確實很適合做爬蟲,豐富的第三方庫十分強大,簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的,Python也是數據挖掘和分析的好能手。那麼,Python爬蟲一般用什麼框架比較好?
一般來講,只有在遇到比較大型的需求時,才會使用Python爬蟲框架。這樣的做的主要目的,是為了方便管理以及擴展。本文我將向大家推薦十個Python爬蟲框架。
1、Scrapy:Scrapy是一個為了爬取網站數據,提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘,信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架,可以滿足簡單的頁面爬取,比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面,如weibo的頁面信息,這個框架就滿足不了需求了。它的特性有:HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持;提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders),對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley:高速爬取對應網站的內容,支持關系和非關系資料庫,數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia:是一個開源可視化爬蟲工具,可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站!簡單地注釋自己感興趣的頁面,Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講,它是基於scrapy內核;可視化爬取內容,不需要任何開發專業知識;動態匹配相同模板的內容。
4、newspaper:可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程,支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感,使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose:Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup:名氣大,整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize:它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點,比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法,還是勉強能用的。
8、selenium:這是一個調用瀏覽器的driver,通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作,比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具,它支持各種瀏覽器,包括 Chrome,Safari,Firefox等主流界面式瀏覽器,如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件,可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用來渲染解析JS,Selenium 用來驅動以及與Python的對接,Python進行後期的處理。
9、cola:是一個分布式的爬蟲框架,對於用戶來說,只需編寫幾個特定的函數,而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上,整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟,模塊間耦合度較高。
10、PySpider:一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫,分布式架構,支持多種資料庫後端,強大的WebUI支持腳本編輯器,任務監視器,項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制,可以用任何你喜歡的html解析包。