Python 多线程抓取网页
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 2012-3-13Get Page using GET methodDefault using HTTP Protocol , http port 80@author: xiaojay'''importsocketimportstatisticsimportdatetimeimportthreadingsocket.setdefaulttimeout(statistics.timeout)classError404(Exception):'''Can not find the page.'''passclassErrorOther(Exception):'''Some other exception'''def__init__(self,code):#print 'Code :',codepassclassErrorTryTooManyTimes(Exception):'''try too many times'''passdefdownPage(hostname ,filename , trytimes=0):try:#To avoid too many tries .Try times can not be more than max_try_timesiftrytimes >=statistics.max_try_times :raiseErrorTryTooManyTimesexceptErrorTryTooManyTimes :returnstatistics.RESULTTRYTOOMANY,hostname+filenametry:s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)#DNS cacheifstatistics.DNSCache.has_key(hostname):addr=statistics.DNSCache[hostname]else:addr=socket.gethostbyname(hostname)statistics.DNSCache[hostname]=addr#connect to http server ,default port 80s.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=Nones.sendall(msg)first=TruewhileTrue:msg=s.recv(40960)ifnotlen(msg):iff!=None:f.flush()f.close()break# Head information must be in the first recv bufferiffirst:first=Falseheadpos=msg.index("\r\n\r\n")code,other=dealwithHead(msg[:headpos])ifcode=='200':#statistics.fetched_url += 1f=open('pages/'+str(abs(hash(hostname+filename))),'w')f.writelines(msg[headpos+4:])elifcode=='301'orcode=='302':#if code is 301 or 302 , try down again using redirect locationifother.startswith("http") :hname, fname=parse(other)downPage(hname,fname,trytimes+1)#try againelse:downPage(hostname,other,trytimes+1)elifcode=='404':raiseError404else:raiseErrorOther(code)else:iff!=None:f.writelines(msg)s.shutdown(socket.SHUT_RDWR)s.close()returnstatistics.RESULTFETCHED,hostname+filenameexceptError404 :returnstatistics.RESULTCANNOTFIND,hostname+filenameexceptErrorOther:returnstatistics.RESULTOTHER,hostname+filenameexceptsocket.timeout:returnstatistics.RESULTTIMEOUT,hostname+filenameexceptException, e:returnstatistics.RESULTOTHER,hostname+filenamedefdealwithHead(head):'''deal with HTTP HEAD'''lines=head.splitlines()fstline=lines[0]code=fstline.split()[1]ifcode=='404':return(code,None)ifcode=='200':return(code,None)ifcode=='301'orcode=='302':forlineinlines[1:]:p=line.index(':')key=line[:p]ifkey=='Location':return(code,line[p+2:])return(code,None)defparse(url):'''Parse a url to hostname+filename'''try:u=url.strip().strip('\n').strip('\r').strip('\t')u=u[7:]u=u[8:]ifu.find(':80')>0:p=u.index(':80')p2=p+3else:ifu.find('/')>0:p=u.index('/')p2=pelse:p=len(u)p2=-1hostname=u[:p]ifp2>0:filename=u[p2:]else: filename='/'returnhostname, filenameexceptException ,e:"Parse wrong : ", urledefPrintDNSCache():'''print DNS dict'''n=1forhostnameinstatistics.DNSCache.keys():n,'\t',hostname,'\t',statistics.DNSCache[hostname]n+=1defdealwithResult(res,url):'''Deal with the result of downPage'''statistics.total_url+=1ifres==statistics.RESULTFETCHED :statistics.fetched_url+=1statistics.total_url ,'\t fetched :', urlifres==statistics.RESULTCANNOTFIND :statistics.failed_url+=1"Error 404 at : ", urlifres==statistics.RESULTOTHER :statistics.other_url+=1"Error Undefined at : ", urlifres==statistics.RESULTTIMEOUT :statistics.timeout_url+=1"Timeout ",urlifres==statistics.RESULTTRYTOOMANY:statistics.trytoomany_url+=1e ,"Try too many times at", urlif__name__=='__main__':'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'''importfetchPageimportthreadpoolimportdatetimeimportstatisticsimporturllib2'''one thread'''defusingOneThread(limit):urlset=open("input.txt","r")start=datetime.datetime.now()foruinurlset:iflimit <=0:breaklimit-=1hostname , filename=parse(u)res=fetchPage.downPage(hostname,filename,0)fetchPage.dealwithResult(res)end=datetime.datetime.now()"Start at :\t", start"End at :\t", end"Total Cost :\t", end-start'Total fetched :', statistics.fetched_url'''threadpoll and GET method'''defcallbackfunc(request,result):fetchPage.dealwithResult(result[0],result[1])defusingThreadpool(limit,num_thread):urlset=open("input.txt","r")start=datetime.datetime.now()main=threadpool.ThreadPool(num_thread)forurlinurlset :try:hostname , filename=fetchPage.parse(url)req=threadpool.WorkRequest(fetchPage.downPage,args=[hostname,filename],kwds={},callback=callbackfunc)main.putRequest(req)exceptException:Exception.messagewhileTrue:try:main.poll()ifstatistics.total_url >=limit :breakexceptthreadpool.NoResultsPending:"no pending results"breakexceptException ,e:eend=datetime.datetime.now()"Start at :\t", start"End at :\t", end"Total Cost :\t", end-start'Total url :',statistics.total_url'Total fetched :', statistics.fetched_url'Lost url :', statistics.total_url-statistics.fetched_url'Error 404 :',statistics.failed_url'Error timeout :',statistics.timeout_url'Error Try too many times ',statistics.trytoomany_url'Error Other faults ',statistics.other_urlmain.stop()'''threadpool and urllib2 '''defdownPageUsingUrlib2(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()returnurl ,'success'exceptException:returnurl ,NonedefwriteFile(request,result):statistics.total_url+=1ifresult[1]!=None:statistics.fetched_url+=1statistics.total_url,'\tfetched :', result[0],else:statistics.failed_url+=1statistics.total_url,'\tLost :',result[0],defusingThreadpoolUrllib2(limit,num_thread):urlset=open("input.txt","r")start=datetime.datetime.now()main=threadpool.ThreadPool(num_thread)forurlinurlset :try:req=threadpool.WorkRequest(downPageUsingUrlib2,args=[url],kwds={},callback=writeFile)main.putRequest(req)exceptException ,e:ewhileTrue:try:main.poll()ifstatistics.total_url >=limit :breakexceptthreadpool.NoResultsPending:"no pending results"breakexceptException ,e:eend=datetime.datetime.now()"Start at :\t", start"End at :\t", end"Total Cost :\t", end-start'Total url :',statistics.total_url'Total fetched :', statistics.fetched_url'Lost url :', statistics.total_url-statistics.fetched_urlmain.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。
附件下载:程序代码(水平有限,仅供参考)
 
                     
                    
                 
                    
                 
 
         
                
            
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