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Python实现多线程抓取网页功能实例详解

2017-06-08 09:55 1296 查看

本文实例讲述了Python实现多线程抓取网页功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

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

'''
Created on 2012-3-13
Get Page using GET method
Default using HTTP Protocol , http port 80
@author: xiaojay
'''
import socket
import statistics
import datetime
import threading
socket.setdefaulttimeout(statistics.timeout)
class Error404(Exception):
'''Can not find the page.'''
pass
class ErrorOther(Exception):
'''Some other exception'''
def __init__(self,code):
#print 'Code :',code
pass
class ErrorTryTooManyTimes(Exception):
'''try too many times'''
pass
def downPage(hostname ,filename , trytimes=0):
try :
#To avoid too many tries .Try times can not be more than max_try_times
if trytimes >= statistics.max_try_times :
raise ErrorTryTooManyTimes
except ErrorTryTooManyTimes :
return statistics.RESULTTRYTOOMANY,hostname+filename
try:
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
#DNS cache
if statistics.DNSCache.has_key(hostname):
addr = statistics.DNSCache[hostname]
else:
addr = socket.gethostbyname(hostname)
statistics.DNSCache[hostname] = addr
#connect to http server ,default port 80
s.connect((addr,80))
msg = 'GET '+filename+' HTTP/1.0\r\n'
msg += 'Host: '+hostname+'\r\n'
msg += 'User-Agent:xiaojay\r\n\r\n'
code = ''
f = None
s.sendall(msg)
first = True
while True:
msg = s.recv(40960)
if not len(msg):
if f!=None:
f.flush()
f.close()
break
# Head information must be in the first recv buffer
if first:
first = False
headpos = msg.index("\r\n\r\n")
code,other = dealwithHead(msg[:headpos])
if code=='200':
#statistics.fetched_url += 1
f = open('pages/'+str(abs(hash(hostname+filename))),'w')
f.writelines(msg[headpos+4:])
elif code=='301' or code=='302':
#if code is 301 or 302 , try down again using redirect location
if other.startswith("http") :
hname, fname = parse(other)
downPage(hname,fname,trytimes+1)#try again
else :
downPage(hostname,other,trytimes+1)
elif code=='404':
raise Error404
else :
raise ErrorOther(code)
else:
if f!=None :f.writelines(msg)
s.shutdown(socket.SHUT_RDWR)
s.close()
return statistics.RESULTFETCHED,hostname+filename
except Error404 :
return statistics.RESULTCANNOTFIND,hostname+filename
except ErrorOther:
return statistics.RESULTOTHER,hostname+filename
except socket.timeout:
return statistics.RESULTTIMEOUT,hostname+filename
except Exception, e:
return statistics.RESULTOTHER,hostname+filename
def dealwithHead(head):
'''deal with HTTP HEAD'''
lines = head.splitlines()
fstline = lines[0]
code =fstline.split()[1]
if code == '404' : return (code,None)
if code == '200' : return (code,None)
if code == '301' or code == '302' :
for line in lines[1:]:
p = line.index(':')
key = line[:p]
if key=='Location' :
return (code,line[p+2:])
return (code,None)
def parse(url):
'''Parse a url to hostname+filename'''
try:
u = url.strip().strip('\n').strip('\r').strip('\t')
if u.startswith('http://') :
u = u[7:]
elif u.startswith('https://'):
u = u[8:]
if u.find(':80')>0 :
p = u.index(':80')
p2 = p + 3
else:
if u.find('/')>0:
p = u.index('/')
p2 = p
else:
p = len(u)
p2 = -1
hostname = u[:p]
if p2>0 :
filename = u[p2:]
else : filename = '/'
return hostname, filename
except Exception ,e:
print "Parse wrong : " , url
print e
def PrintDNSCache():
'''print DNS dict'''
n = 1
for hostname in statistics.DNSCache.keys():
print n,'\t',hostname, '\t',statistics.DNSCache[hostname]
n+=1
def dealwithResult(res,url):
'''Deal with the result of downPage'''
statistics.total_url+=1
if res==statistics.RESULTFETCHED :
statistics.fetched_url+=1
print statistics.total_url , '\t fetched :', url
if res==statistics.RESULTCANNOTFIND :
statistics.failed_url+=1
print "Error 404 at : ", url
if res==statistics.RESULTOTHER :
statistics.other_url +=1
print "Error Undefined at : ", url
if res==statistics.RESULTTIMEOUT :
statistics.timeout_url +=1
print "Timeout ",url
if res==statistics.RESULTTRYTOOMANY:
statistics.trytoomany_url+=1
print e ,"Try too many times at", url
if __name__=='__main__':
print 'Get Page using GET method'

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。

'''
Created on 2012-3-16
@author: xiaojay
'''
import fetchPage
import threadpool
import datetime
import statistics
import urllib2
'''one thread'''
def usingOneThread(limit):
urlset = open("input.txt","r")
start = datetime.datetime.now()
for u in urlset:
if limit <= 0 : break
limit-=1
hostname , filename = parse(u)
res= fetchPage.downPage(hostname,filename,0)
fetchPage.dealwithResult(res)
end = datetime.datetime.now()
print "Start at :\t" , start
print "End at :\t" , end
print "Total Cost :\t" , end - start
print 'Total fetched :', statistics.fetched_url
'''threadpoll and GET method'''
def callbackfunc(request,result):
fetchPage.dealwithResult(result[0],result[1])
def usingThreadpool(limit,num_thread):
urlset = open("input.txt","r")
start = datetime.datetime.now()
main = threadpool.ThreadPool(num_thread)
for url in urlset :
try :
hostname , filename = fetchPage.parse(url)
req = threadpool.WorkRequest(fetchPage.downPage,args=[hostname,filename],kwds={},callback=callbackfunc)
main.putRequest(req)
except Exception:
print Exception.message
while True:
try:
main.poll()
if statistics.total_url >= limit : break
except threadpool.NoResultsPending:
print "no pending results"
break
except Exception ,e:
print e
end = datetime.datetime.now()
print "Start at :\t" , start
print "End at :\t" , end
print "Total Cost :\t" , end - start
print 'Total url :',statistics.total_url
print 'Total fetched :', statistics.fetched_url
print 'Lost url :', statistics.total_url - statistics.fetched_url
print 'Error 404 :' ,statistics.failed_url
print 'Error timeout :',statistics.timeout_url
print 'Error Try too many times ' ,statistics.trytoomany_url
print 'Error Other faults ',statistics.other_url
main.stop()
'''threadpool and urllib2 '''
def downPageUsingUrlib2(url):
try:
req = urllib2.Request(url)
fd = urllib2.urlopen(req)
f = open("pages3/"+str(abs(hash(url))),'w')
f.write(fd.read())
f.flush()
f.close()
return url ,'success'
except Exception:
return url , None
def writeFile(request,result):
statistics.total_url += 1
if result[1]!=None :
statistics.fetched_url += 1
print statistics.total_url,'\tfetched :', result[0],
else:
statistics.failed_url += 1
print statistics.total_url,'\tLost :',result[0],
def usingThreadpoolUrllib2(limit,num_thread):
urlset = open("input.txt","r")
start = datetime.datetime.now()
main = threadpool.ThreadPool(num_thread)
for url in urlset :
try :
req = threadpool.WorkRequest(downPageUsingUrlib2,args=

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)
Start at :    2012-03-16 22:18:20.956054

End at :    2012-03-16 22:22:15.203018

Total Cost :    0:03:54.246964

Total url : 3001

Total fetched : 2442

Lost url : 559
下载页面的物理存储大小：84088kb
使用自己的getPageUsingGet ，usingThreadpool(3000,50)
Start at :    2012-03-16 22:23:40.206730

End at :    2012-03-16 22:26:26.843563

Total Cost :    0:02:46.636833

Total url : 3002

Total fetched : 2484

Lost url : 518

Error 404 : 94

Error timeout : 312

Error Try too many times  0

Error Other faults  112
下载页面的物理存储大小：87168kb
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。
附：demo源码点击此处本站下载" target=_blank>,kwds={},callback=writeFile)
main.putRequest(req)
except Exception ,e:
print e
while True:
try:
main.poll()
if statistics.total_url >= limit : break
except threadpool.NoResultsPending:
print "no pending results"
break
except Exception ,e:
print e
end = datetime.datetime.now()
print "Start at :\t" , start
print "End at :\t" , end
print "Total Cost :\t" , end - start
print 'Total url :',statistics.total_url
print 'Total fetched :', statistics.fetched_url
print 'Lost url :', statistics.total_url - statistics.fetched_url
main.stop()
if __name__ =='__main__':
'''too slow'''
#usingOneThread(100)
'''use Get method'''
#usingThreadpool(3000,50)
'''use urllib2'''
usingThreadpoolUrllib2(3000,50)
[/code]

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)
Start at :    2012-03-16 22:18:20.956054

End at :    2012-03-16 22:22:15.203018

Total Cost :    0:03:54.246964

Total url : 3001

Total fetched : 2442

Lost url : 559
下载页面的物理存储大小：84088kb
使用自己的getPageUsingGet ，usingThreadpool(3000,50)
Start at :    2012-03-16 22:23:40.206730

End at :    2012-03-16 22:26:26.843563

Total Cost :    0:02:46.636833

Total url : 3002

Total fetched : 2484

Lost url : 518

Error 404 : 94

Error timeout : 312

Error Try too many times  0

Error Other faults  112
下载页面的物理存储大小：87168kb
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。
附：demo源码点击此处[url=http://xiazai.jb51.net/201706/yuanma/fetchPages(jb51.net).rar]本站下载。
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《[url=https://www.jb51.net/Special/878.htm]Python进程与线程操作技巧总结》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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标签： Python 多线程抓取网页

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