python网络爬虫（10）分布式爬虫爬取静态数据

目的意义

爬虫应该能够快速高效的完成数据爬取和分析任务。使用多个进程协同完成一个任务，提高了数据爬取的效率。

以百度百科的一条为起点，抓取百度百科2000左右词条数据。

说明

参阅模仿了：https://book.douban.com/subject/27061630/。

作者说是简单的分布式爬虫（hh），在书中有详细的说明和注解。

这里只是补漏和梳理。

因为进程传递参数的问题，搞了几天还是放弃了在WIndows上跑，换用了Linux。

又因为各种各样的问题，弃用CentOS（它确实是安全可靠的，但是...我不会装QQ，输入法等），换用了软件容易安装的Ubuntu。然后才装了Eclipse等各种软件后，才开始多进程的调试。

构造

主节点和从节点的方案实现信息爬取。结构应该让各个节点高效工作。

从节点：

爬虫爬取速度受到网络延时的影响和网页信息解析的影响比较严重，所以使用多个从节点用来专门负责下载网页信息，解析网页信息。

则分为三个文件，爬取文件，下载网页文件，解析网页文件。

爬取文件接收来自主节点发送来的网页地址。然后调用下载网页文件并完成解析，将处理好的数据发送给主节点。

主节点：

主节点负责发送给从节点网页地址，并接收来自从节点的解析后的网页信息，将网页信息存储下来。

主节点任务分为分发网址，接收从节点的信息，存储网页三部分。在代码里，他建立了三个进程，来分别实现。

主节点任务中，存储信息，定义一套存储信息的方法。分发网址，定义一套分发网址过程中可能用到的方法。主文件中，设立三个函数，建立三个进程。

主节点设计

主节点的三个任务，分成三个进程，三个进程（分发网址，数据接收，数据存储），做一个类。

数据接收与分发网址，需要分布式进程。分布式进程需要使用队列Queue。这里一定是multiprocessing中的导入的队列。网址分发、数据接收分别使用一个队列。

注册，设定地址，秘钥，完成初始化过程，将url_q，result_q分别注册到网络中。

然后设立分发任务，传递队列给分发任务函数。分发任务使用url_q队列完成数据的发送。使用conn_q接收了新的网址，并进行存储，再次分发到url_q上。

数据接收任务，完成了数据的接收过程，接收以后需要及时将数据存储，在这里使用了两个队列conn_q，放置接收数据中的地址信息，store_q，放置接收数据中的网页信息。

数据存储任务，接收数据接收任务中的store_q队列信息，及时写入到磁盘中。

所有涉及到的文件如下：

NodeManager.py

import time
#import sys
#sys.path.append('/home')#if needed ,add path as package
from UrlManager import UrlManager
from multiprocessing import Process,Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from DataOutput import DataOutput
 
class NodeManager():
    def start_manager(self,url_q,result_q):
        BaseManager.register('get_task_queue', callable=lambda:url_q)
        BaseManager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_q)
        manager=BaseManager(address=('127.0.0.1',8001),authkey='baike'.encode('utf-8'))
        return manager
 
    def url_manager_proc(self,url_q,conn_q,root_url):
        #send url to queue and receive new urls for storing to object
        url_manager=UrlManager()
        url_manager.add_new_url(root_url)
        while True:
            while(url_manager.has_new_url()):
                new_url=url_manager.get_new_url()
                url_q.put(new_url)
                print('old url size:'+str(url_manager.old_url_size()))
                if(url_manager.old_url_size()>2000):
                    url_q.put('end')
                    url_manager.save_process('new_urls.txt',url_manager.new_urls)
                    url_manager.save_process('old_urls.txt',url_manager.old_urls)
                    print('finish url_manager_proc')
                    return
            try:
                urls=conn_q.get()
                url_manager.add_new_urls(urls)
                print('get:'+urls)
            except Exception:
                time.sleep(0.1)
 
    def result_solve_proc(self,result_q,conn_q,store_q):
        while True:
            if not result_q.empty():
                content=result_q.get(True)
                if content['new_urls']=='end':
                    print('finish result_solve_proc')
                    store_q.put('end')
                    return
                conn_q.put(content["new_urls"])
                store_q.put(content["data"])
            else:
                time.sleep(0.1)
 
    def store_proc(self,store_q):
        output=DataOutput()
        while True:
            if not store_q.empty():
                data=store_q.get()
                if data =='end':
                    print('finish store_proc')
                    output.output_end(output.path)
                    return
                output.store_data(data)
 
if __name__=='__main__':
    url_q=Queue()#send url to workers
    result_q=Queue()#receive url's analytical data from works
    store_q=Queue()#analytical data which is fresh is used for storing to disk for further extract
    conn_q=Queue()#urls which is fresh are used for storing to object for further extract
    nodeObject=NodeManager()
    manager=nodeObject.start_manager(url_q,result_q)
 
    root_url='https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB/5162711?fr=aladdin'
    url_manager=Process(target=nodeObject.url_manager_proc,args=(url_q,conn_q,root_url,))
    result_solve=Process(target=nodeObject.result_solve_proc,args=(result_q,conn_q,store_q,))
    store=Process(target=nodeObject.store_proc,args=(store_q,))
    url_manager.start()
    result_solve.start()
    store.start()
    manager.get_server().serve_forever()

UrlManager.py

import hashlib
import pickle
class UrlManager():
    def __init__(self):
        self.old_urls=self.load_process('new_urls.txt')
        self.new_urls=self.load_process('old_urls.txt')
        pass
 
    def has_new_url(self):
        return self.new_url_size()!=0
 
    def new_url_size(self):
        return len(self.new_urls)
 
    def old_url_size(self):
        return len(self.old_urls)
 
    def get_new_url(self):
        new_url=self.new_urls.pop()
        m=hashlib.md5()
        m.update(new_url.encode("utf8"))
        self.old_urls.add(m.hexdigest()[8:-8])
        return new_url
 
    def add_new_url(self,url):
        if url is None:
            return
        m=hashlib.md5()
        m.update(url.encode('utf-8'))
        url_md5=m.hexdigest()[8:-8]
        if url not in self.new_urls and url_md5 not in self.old_urls:
            self.new_urls.add(url)
 
    def add_new_urls(self,urls):
        if urls is None or len(urls) == 0:
            return
        for url in urls:
            self.add_new_url(url)
        pass
 
    def save_process(self,path,data):
        with open(path,'wb') as f:
            pickle.dump(data,f)
 
    def load_process(self,path):
        print('loading..')
        try:
            with open(path,'rb') as f:
                tmp=pickle.load(f)
                return tmp
        except:
            print('loading error maybe loading file not exist and will create it:'+path)
        newSet=set()
        self.save_process(path, newSet)
        return newSet

DataOutput.py

import codecs
from os.path import os
class DataOutput(object):
    def __init__(self):
        self.path='baike.html'
        self.output_head(self.path)
        self.datas=[]
 
    def store_data(self,data):
        if data is None:
            return
        self.datas.append(data)
        self.output_html(self.path,data)
 
    def output_head(self,path):
        if os.path.exists(path):
            return
        fout=codecs.open('baike.html', 'w', encoding='utf-8')
        fout.write("<html>")
        fout.write("<head><meta charset='urf-8'></head>")
        fout.write("<body>")
        fout.write("<table border='1' width=1800  style='word-break:break-all;word-wrap:break-word;'>")
        fout.write("<tr>")
        fout.write("<td width='20'>序号</td>")
        fout.write("<td width='300'>URL</td>")
        fout.write("<td width='100'>标题</td>")
        fout.write("<td width='1200'>释义</td>")
        fout.write("</tr>")
        fout.close()
 
    def output_end(self,path):
        fout=codecs.open(path, 'a', encoding='utf-8')
        fout.write("</table>")
        fout.write("</body>")
        fout.write("</html>")
        fout.close()       
 
    def output_html(self,path,data):
        fout=codecs.open(path, 'a', encoding='utf-8')
        fout.write("<tr>")
        fout.write("<td>%s</td>"%str(len(self.datas)))
        fout.write("<td><a href=%s>%s</a></td>"%(data['url'],data['url']))
        fout.write("<td>%s</td>"%data['title'])
        fout.write("<td>%s</td>"%data['summary'])
        fout.write("</tr>")
        fout.close()

从节点设计

从节点首先是连接到指定地址并验证秘钥。连接后获取url_q、result_q。

从url_q中获取发来的地址，调用HTML下载器下载数据，调动HTML解析器解析数据，然后把结果放到result_q队列上。

代码如下

SpiderWork.py

from multiprocessing.managers import BaseManager
from HtmlDownloader import HtmlDownloader
from HtmlParser import HtmlParser
class SpiderWork():
    def __init__(self):
        BaseManager.register('get_task_queue')
        BaseManager.register('get_result_queue')
        server_addr='127.0.0.1'
        print('connect'+server_addr)
        self.m=BaseManager(address=(server_addr,8001),authkey='baike'.encode('utf-8'))
        self.m.connect()
        self.task=self.m.get_task_queue()
        self.result=self.m.get_result_queue()
        print(self.task)
        self.downloader=HtmlDownloader()
        self.parser=HtmlParser()
        print('initial finish')
 
    def crawl(self):
        while (True):
            try:
                if not self.task.empty():
                    url=self.task.get()
                    if url == 'end':
                        print('stop spider1')
                        self.result.put({'new_urls':'end','data':'end'})
                        return
                    print('working:'+url)#url
                    content=self.downloader.download(url)
                    new_urls,data=self.parser.parser(url,content)
                    self.result.put({"new_urls":new_urls,"data":data})
            except Exception as e:
                print(e,url)
 
if __name__=="__main__":
    spider=SpiderWork()
    spider.crawl()

HtmlDownloader.py

import requests
import chardet
class HtmlDownloader(object):
    def download(self,url):
        if url is None:
            return None
        user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'
        headers={'User-Agent':user_agent}
        r=requests.get(url,headers=headers)
        if r.status_code is 200:
            r.encoding=chardet.detect(r.content)['encoding']
            return r.text
        return None

HtmlParser.py

import re
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
    def parser(self,page_url,html_cont):
        if page_url is None or html_cont is None:
            return
 
        soup=BeautifulSoup(html_cont,'lxml')
 
        new_urls=self.getNewUrls(page_url,soup)
 
        new_data=self.getNewData(page_url,soup)
        return new_urls,new_data
 
    def getNewUrls(self,page_url,soup):
        new_urls=set()
        links=soup.find_all('a',href=re.compile(r'/item/.*'))
        for link in links:
            new_url=link['href']
            new_full_url=parse.urljoin(page_url,new_url)
            new_urls.add(new_full_url)
        return new_urls
 
    def getNewData(self,page_url,soup):
        data={}
        data['url']=page_url
        title = soup.find('dd',class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
        data['title']=title.get_text()
        summary = soup.find('div',class_='lemma-summary')
        #获取到tag中包含的所有文版内容包括子孙tag中的内容,并将结果作为Unicode字符串返回
        data['summary']=summary.get_text()
        return data

结果

建立.sh文件如下：

#!/bin/bash
rm -rf log/*
rm -rf baike.html
rm -rf new_urls.txt
rm -rf old_urls.txt
python3 control/NodeManager.py &> log/control.log &
for ((i=1;i<=10;i++))
do
        python3 spider/SpiderWork.py &>log/spider$i.log &
done

启动主节点，然后启动10个从节点。将它们所产生的日志信息记录到log/下，并都是在后台运行的进程。

两分钟左右，完成约1900条的数据获取。

可能用到的命令：

kill -9 $(ps aux | grep python | awk '{print $2}')

!kill

等

可能用到的软件：

Eclipse的pydev进程调试。

最后

这代码里面真的有好多的细节文件，序列化操作与存储，md5的压缩方案等，都是值得思考的。