python 多线程爬虫

最近，一直在做网络爬虫相关的东西。 看了一下开源C++写的larbin爬虫，仔细阅读了里面的设计思想和一些关键技术的实现。

1、larbin的URL去重用的很高效的bloom filter算法；
2、DNS处理，使用的adns异步的开源组件；
3、对于url队列的处理，则是用部分缓存到内存，部分写入文件的策略。
4、larbin对文件的相关操作做了很多工作
5、在larbin里有连接池，通过创建套接字，向目标站点发送HTTP协议中GET方法，获取内容，再解析header之类的东西
6、大量描述字，通过poll方法进行I/O复用，很高效
7、larbin可配置性很强
8、作者所使用的大量数据结构都是自己从最底层写起的，基本没用STL之类的东西
......
还有很多，以后有时间在好好写篇文章，总结下。

这两天，用python写了个多线程下载页面的程序，对于I/O密集的应用而言，多线程显然是个很好的解决方案。刚刚写过的线程池，也正好可以利用上了。其实用python爬取页面非常简单，有个urllib2的模块，使用起来很方便，基本两三行代码就可以搞定。虽然使用第三方模块，可以很方便的解决问题，但是对个人的技术积累而言没有什么好处，因为关键的算法都是别人实现的，而不是你自己实现的，很多细节的东西，你根本就无法了解。 我们做技术的，不能一味的只是用别人写好的模块或是api，要自己动手实现，才能让自己学习得更多。

我决定从socket写起，也是去封装GET协议，解析header，而且还可以把DNS的解析过程单独处理，例如DNS缓存一下，所以这样自己写的话，可控性更强，更有利于扩展。对于timeout的处理，我用的全局的5秒钟的超时处理，对于重定位（301or302）的处理是，最多重定位3次，因为之前测试过程中，发现很多站点的重定位又定位到自己，这样就无限循环了，所以设置了上限。具体原理，比较简单，直接看代码就好了。

自己写完之后，与urllib2进行了下性能对比，自己写的效率还是比较高的，而且urllib2的错误率稍高一些，不知道为什么。网上有人说urllib2在多线程背景下有些小问题，具体我也不是特别清楚。

先贴代码：

fetchPage.py 使用Http协议的Get方法，进行页面下载，并存储为文件

下面，我将利用上一篇的线程池作为辅助，实现多线程下的并行爬取，并用上面自己写的下载页面的方法和urllib2进行一下性能对比。

实验分析：

实验数据：larbin抓取下来的3000条url，经过Mercator队列模型（我用c++实现的，以后有机会发个blog）处理后的url集合，具有随机和代表性。使用50个线程的线程池。
实验环境：ubuntu10.04，网络较好，python2.6
存储：小文件，每个页面，一个文件进行存储
PS：由于学校上网是按流量收费的，做网络爬虫，灰常费流量啊！！！过几天，可能会做个大规模url下载的实验，用个几十万的url试试。

实验结果：

使用urllib2 ，usingThreadpoolUrllib2(3000,50)


使用自己的getPageUsingGet ，usingThreadpool(3000,50)


小结： 自己写的下载页面程序，效率还是很不错的，而且丢失的页面也较少。但其实自己考虑一下，还是有很多地方可以优化的，比如文件过于分散，过多的小文件创建和释放定会产生不小的性能开销，而且程序里用的是hash命名，也会产生很多的计算，如果有好的策略，其实这些开销都是可以省略的。另外DNS，也可以不使用python自带的DNS解析，因为默认的DNS解析都是同步的操作，而DNS解析一般比较耗时，可以采取多线程的异步的方式进行，再加以适当的DNS缓存很大程度上可以提高效率。不仅如此，在实际的页面抓取过程中，会有大量的url ，不可能一次性把它们存入内存，而应该按照一定的策略或是算法进行合理的分配。 总之，采集页面要做的东西以及可以优化的东西，还有很多很多。