时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:21人阅读
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=[url],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)
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。
以上就是Python利用多线程来爬取网页信息的功能的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!