這篇文章主要介紹了Python實現多線程抓取網頁功能,結合具體實例形式詳細分析了Python多線程編程的相關操作技巧與注意事項,並附帶demo實例給出了多線程抓取網頁的實作方法,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python實作多執行緒抓取網頁功能。分享給大家供大家參考,具體如下:
最近,一直在做網路爬蟲相關的東西。 看了一下開源C++寫的larbin爬蟲,仔細閱讀了裡面的設計想法和一些關鍵技術的實作。
1、larbin的URL去重複使用的很有效率的bloom filter演算法;
2、DNS處理,使用的adns非同步的開源元件;
3、對於url佇列的處理,則是用部分快取到內存,部分寫入檔案的策略。
4、larbin對文件的相關操作做了很多工作
5、在larbin裡有連接池,透過創建套接字,向目標站點發送HTTP協議中GET方法,獲取內容,再解析header之類別的東西
6、大量描述字,透過poll方法進行I/O復用,很有效率
7、larbin可配置性很強
8、作者所使用的大量資料結構都是自己從最底層寫起的,基本上沒用STL之類的東西
......
還有很多,以後有時間在好好寫篇文章,總結下。
這兩天,用python寫了個多線程下載頁面的程序,對於I/O密集的應用而言,多線程顯然是個很好的解決方案。剛剛寫過的線程池,也剛好可以利用了。其實實用python爬取頁面非常簡單,有個urllib2的模組,使用起來很方便,基本上兩三行程式碼就可以搞定。雖然使用第三方模組,可以很方便的解決問題,但是對個人的技術累積而言沒有什麼好處,因為關鍵的演算法都是別人實現的,而不是你自己實現的,很多細節的東西,你根本就無法了解。 我們做技術的,不能一味的只是用別人寫好的模組或api,要自己動手實現,才能讓自己學習得更多。
我決定從socket寫起,也是去封裝GET協議,解析header,而且還可以把DNS的解析過程單獨處理,例如DNS緩存一下,所以這樣自己寫的話,可控性更強,更有利於擴展。對於timeout的處理,我用的全局的5秒鐘的超時處理,對於重定位(301or302)的處理是,最多重定位3次,因為之前測試過程中,發現很多站點的重定位又定位到自己,這樣就無限循環了,所以就設定了上限。具體原理,比較簡單,直接看程式碼就好了。
自己寫完之後,與urllib2進行了下效能對比,自己寫的效率還是比較高的,而且urllib2的錯誤率稍高一些,不知道為什麼。網路上有人說urllib2在多執行緒背景下有些小問題,具體我也不是特別清楚。
先貼程式碼:
fetchPage.py 使用Http協定的Get方法,進行頁面下載,並儲存為文件
''' 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,我將利用上一篇的線程池作為輔助,實現多線程下的並行爬取,並用上面自己寫的下載頁面的方法和urllib2進行一下效能比較。
''' 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)
實驗分析:
實驗數據:larbin抓取下來的3000條url,經過Mercator隊列模型(我用c++實現的,以後有機會發個blog)處理後的url集合,具有隨機和代表性。使用50個執行緒的執行緒池。
實驗環境:ubuntu10.04,網路較好,python2.6
儲存:小文件,每個頁面,一個文件進行儲存
PS:由於學校上網是按流量收費的,做網路爬蟲,灰常費流量啊! ! !過幾天,可能會做個大規模url下載的實驗,用幾十萬的url試試。
實驗結果:
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
detchd url : 559
下載頁面的實體儲存大小:84088kb
#使用自己的getPageUsingGet ,usingThreadpool(3000,50)
Start at : 2012-03-16 22:#Start at : 2012-03-16 22:#Start at : 2012-03-16 22:#Start at : 2012-03-16 22:#Start at : 23:40.206730
End at : 2012-03-16 22:26:26.843563Total Cost : 0:02:46.6368333##Tod url 518
Error 404 : 94
Error timeout : 312
Error Try too many times 0
Error Other faults 112
#下載頁的實體儲存大小:87168kb#
小結: 自己寫的下載頁面程序,效率還是很不錯的,而且遺失的頁面也較少。但其實自己考慮一下,還是有很多地方可以優化的,例如檔案太分散,過多的小檔案創建和釋放定會產生不小的效能開銷,而且程式裡用的是hash命名,也會產生很多的計算,如果有好的策略,其實這些開銷都是可以省略的。另外DNS,也可以不使用python自帶的DNS解析,因為預設的DNS解析都是同步的操作,而DNS解析一般比較耗時,可以採取多執行緒的非同步的方式進行,再加以適當的DNS快取很大程度上可以提高效率。不僅如此,在實際的頁面抓取過程中,會有大量的url ,不可能一次性把它們存入內存,而應該按照一定的策略或是算法進行合理的分配。 總之,採集頁面要做的東西以及可以優化的東西,還有很多很多。
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