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Python | 爬虫抓站技巧

计算机与网络安全 • 1 周前 • 65 次点击  

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一、最基本的抓站

import urllib2

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()


二、使用代理服务器

这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。


import urllib2

proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})

opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

三、需要登录的情况


登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下:


1、cookie的处理

import urllib2, cookielib

cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())

opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()


是的没错,如果想同时用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改为 


opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)


2、表单的处理

登录必要填表,表单怎么填?首先利用工具截取所要填表的内容。

比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包

这个我就举个例子好了,以verycd为例,先找到自己发的POST请求,以及POST表单项:

可以看到verycd的话需要填username,password,continueURI,fk,login_submit这几项,其中fk是随机生成的(其实不太随机,看上去像是把epoch时间经过简单的编码生成的),需要从网页获取,也就是说得先访问一次网页,用正则表达式等工具截取返回数据中的fk项。continueURI顾名思义可以随便写,login_submit是固定的,这从源码可以看出。还有username,password那就很显然了。

好的,有了要填写的数据,我们就要生成postdata

import urllib

postdata=urllib.urlencode({

    'username':'XXXXX',

    'password':'XXXXX',

    'continueURI':'http://www.verycd.com/',

    'fk':fk,

    'login_submit':'登录'

})


然后生成http请求,再发送请求:

req = urllib2.Request(

    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',

    data = postdata

)

result = urllib2.urlopen(req).read()


3、伪装成浏览器访问

某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改http包中的header来实现:

headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'

}

req = urllib2.Request(

    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',

    data = postdata,

    headers = headers

)


4、反”反盗链”

某些站点有所谓的反盗链设置,其实说穿了很简单,就是检查你发送请求的header里面,referer站点是不是他自己,所以我们只需要像3.3一样,把headers的referer改成该网站即可,以黑幕著称地cnbeta为例:

headers = {

    'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'

}


headers是一个dict数据结构,你可以放入任何想要的header,来做一些伪装。例如,有些自作聪明的网站总喜欢窥人隐私,别人通过代理访问,他偏偏要读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP,没话说,那就直接把X-Forwarde-For改了吧,可以改成随便什么好玩的东东来欺负欺负他,呵呵。


5、终极绝招

有时候即使做了3.1-3.4,访问还是会被据,那么没办法,老老实实把httpfox中看到的headers全都写上,那一般也就行了。 再不行,那就只能用终极绝招了,selenium直接控制浏览器来进行访问,只要浏览器可以做到的,那么它也可以做到。类似的还有pamie,watir,等等等等。

四、多线程并发抓取

单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发地。

from threading import Thread

from Queue import Queue

from time import sleep

#q是任务队列

#NUM是并发线程总数

#JOBS是有多少任务

q = Queue()

NUM = 2

JOBS = 10

#具体的处理函数,负责处理单个任务

def do_somthing_using(arguments):

    print arguments

#这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理

def working():

    while True:

        arguments = q.get()

        do_somthing_using(arguments)

        sleep(1)

        q.task_done()

#fork NUM个线程等待队列

for i in range(NUM):

    t = Thread(target=working)

    t.setDaemon(True)

    t.start()

#把JOBS排入队列

for i in range(JOBS):

    q.put(i)

#等待所有JOBS完成

q.join()


五、验证码的处理


碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:

  • google那种验证码,凉拌

  • 简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,一篇博文是说不完的,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。

  • 事实上有些验证码还是很弱的,这里就不点名了,反正我通过2的方法提取过准确度非常高的验证码,所以2事实上是可行的。

六、gzip/deflate支持

现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。

然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一项来判断是否需要解码,很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢?

其实可以继承BaseHanlder类,然后build_opener的方式来处理:

import urllib2

from gzip import GzipFile

from StringIO import StringIO

class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler):

  """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests """

 

  # add headers to requests

  def http_request(self, req):

    req.add_header("Accept-Encoding", "gzip, deflate")

    return req

 

  # decode

  def http_response(self, req, resp):

    old_resp = resp

    # gzip

    if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip":

        gz = GzipFile(

                    fileobj=StringIO(resp.read()),

                    mode="r"

                  )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)

        resp.msg = old_resp.msg

    # deflate

    if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate":

        gz = StringIO( deflate(resp.read()) )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)  # 'class to add info() and

        resp.msg = old_resp.msg

    return resp

 

# deflate support

import zlib

def deflate(data):   # zlib only provides the zlib compress format, not the deflate format;

  try:               # so on top of all there's this workaround:

    return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS)

  except zlib.error:

    return zlib.decompress(data)


然后就简单了,


encoding_support = ContentEncodingProcessor

opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )

 

#直接用opener打开网页,如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩

content = opener.open(url).read()


七、更方便地多线程


总结一文的确提及了一个简单的多线程模板,但是那个东东真正应用到程序里面去只会让程序变得支离破碎,不堪入目。在怎么更方便地进行多线程方面我也动了一番脑筋。先想想怎么进行多线程调用最方便呢?

1、用twisted进行异步I/O抓取

事实上更高效的抓取并非一定要用多线程,也可以使用异步I/O法:直接用twisted的getPage方法,然后分别加上异步I/O结束时的callback和errback方法即可。例如可以这么干:

from twisted.web.client import getPage

from twisted.internet import reactor

 

links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ]

 

def parse_page(data,url):

    print len(data),url

 

def fetch_error(error,url):

    print error.getErrorMessage(),url

 

# 批量抓取链接

for url in links:

    getPage(url,timeout=5) \

        .addCallback(parse_page,url) \ #成功则调用parse_page方法

        .addErrback(fetch_error,url)     #失败则调用fetch_error方法

 

reactor.callLater(5, reactor.stop) #5秒钟后通知reactor结束程序

reactor.run()


twisted人如其名,写的代码实在是太扭曲了,非正常人所能接受,虽然这个简单的例子看上去还好;每次写twisted的程序整个人都扭曲了,累得不得了,文档等于没有,必须得看源码才知道怎么整,唉不提了。

如果要支持gzip/deflate,甚至做一些登陆的扩展,就得为twisted写个新的HTTPClientFactory类诸如此类,我这眉头真是大皱,遂放弃。有毅力者请自行尝试。

这篇讲怎么用twisted来进行批量网址处理的文章不错,由浅入深,深入浅出,可以一看。

2、设计一个简单的多线程抓取类

还是觉得在urllib之类python“本土”的东东里面折腾起来更舒服。试想一下,如果有个Fetcher类,你可以这么调用

f = Fetcher(threads=10) #设定下载线程数为10

for url in urls:

    f.push(url)  #把所有url推入下载队列

while f.taskleft()#若还有未完成下载的线程

    content = f.pop()  #从下载完成队列中取出结果

    do_with(content) # 处理content内容


这么个多线程调用简单明了,那么就这么设计吧,首先要有两个队列,用Queue搞定,多线程的基本架构也和“技巧总结”一文类似,push方法和pop方法都比较好处理,都是直接用Queue的方法,taskleft则是如果有“正在运行的任务”或者”队列中的任务”则为是,也好办,于是代码如下:

import urllib2

from threading import Thread,Lock

from Queue import Queue

import time

 

class Fetcher:

    def __init__(self,threads):

        self.opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPHandler)

        self.lock = Lock() #线程锁

        self.q_req = Queue() #任务队列

        self.q_ans = Queue() #完成队列

        self.threads = threads

        for i in range(threads):

            t = Thread(target=self.threadget)

            t.setDaemon(True)

            t.start()

        self.running = 0

 

    def __del__(self)#解构时需等待两个队列完成

        time.sleep(0.5)

        self.q_req.join()

        self.q_ans.join()

 

    def taskleft(self):

        return self.q_req.qsize()+self.q_ans.qsize()+self.running

 

    def push(self,req):

        self.q_req.put(req)

 

    def pop(self):

        return self.q_ans.get()

 

    def threadget(self):

        while True:

            req = self.q_req.get()

            with self.lock#要保证该操作的原子性,进入critical area

                self.running += 1

            try:

                ans = self.opener.open(req).read()

            except Exception, what:

                ans = ''

                print what

            self.q_ans.put((req,ans))

            with self.lock:

                self.running -= 1

            self.q_req.task_done()

            time.sleep(0.1) # don't spam

 

if __name__ == "__main__":

    links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ]

    f = Fetcher(threads=10)

    for url in links:

        f.push(url)

    while f.taskleft():

        url,content = f.pop()

        print url,len(content)


八、 一些琐碎的经验

1、连接池

opener.open和urllib2.urlopen一样,都会新建一个http请求。通常情况下这不是什么问题,因为线性环境下,一秒钟可能也就新生成一个请求;然而在多线程环境下,每秒钟可以是几十上百个请求,这么干只要几分钟,正常的有理智的服务器一定会封禁你的。

然而在正常的html请求时,保持同时和服务器几十个连接又是很正常的一件事,所以完全可以手动维护一个HttpConnection的池,然后每次抓取时从连接池里面选连接进行连接即可。

这里有一个取巧的方法,就是利用squid做代理服务器来进行抓取,则squid会自动为你维护连接池,还附带数据缓存功能,而且squid本来就是我每个服务器上面必装的东东,何必再自找麻烦写连接池呢。

2、设定线程的栈大小

栈大小的设定将非常显著地影响python的内存占用,python多线程不设置这个值会导致程序占用大量内存,这对openvz的vps来说非常致命。stack_size必须大于32768,实际上应该总要32768*2以上

from threading import stack_size

stack_size(32768*16)


3、设置失败后自动重试

 def get(self,req,retries=3):

        try:

            response = self.opener.open(req)

            data = response.read()

        except Exception , what:

            print what,req

            if retries>0:

                return self.get(req,retries-1)

            else:

                print 'GET Failed',req

                return ''

        return data


4、设置超时

import socket

    socket.setdefaulttimeout(10) #设置10秒后连接超时


5、登陆


登陆更加简化了,首先build_opener中要加入cookie支持,参考“总结”一文;如要登陆VeryCD,给Fetcher新增一个空方法login,并在init()中调用,然后继承Fetcher类并override login方法:

def login(self,username,password):

    import urllib

    data=urllib.urlencode({'username':username,

                           'password':password,

                           'continue':'http://www.verycd.com/',

                           'login_submit':u'登录'.encode('utf-8'),

                           'save_cookie':1,})

    url = 'http://www.verycd.com/signin'

    self.opener.open(url,data).read()


于是在Fetcher初始化时便会自动登录VeryCD网站。

九、总结

如此,把上述所有小技巧都糅合起来就和我目前的私藏最终版的Fetcher类相差不远了,它支持多线程,gzip/deflate压缩,超时设置,自动重试,设置栈大小,自动登录等功能;代码简单,使用方便,性能也不俗,可谓居家旅行,杀人放火,咳咳,之必备工具。

之所以说和最终版差得不远,是因为最终版还有一个保留功能“马甲术”:多代理自动选择。看起来好像仅仅是一个random.choice的区别,其实包含了代理获取,代理验证,代理测速等诸多环节,这就是另一个故事了。


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