Python利用多线程来爬取网页信息的功能

来源：懂视网责编：小采时间：2020-11-27 14:23:17

Python利用多线程来爬取网页信息的功能

Python利用多线程来爬取网页信息的功能:这篇文章主要介绍了Python实现多线程抓取网页功能,结合具体实例形式详细分析了Python多线程编程的相关操作技巧与注意事项,并附带demo实例给出了多线程抓取网页的实现方法,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现多线程抓取网页功能。分享给大家供大家

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这篇文章主要介绍了Python实现多线程抓取网页功能,结合具体实例形式详细分析了Python多线程编程的相关操作技巧与注意事项,并附带demo实例给出了多线程抓取网页的实现方法,需要的朋友可以参考下

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
'
 msg += 'Host: '+hostname+'
'
 msg += 'User-Agent:xiaojay

'
 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("

")
 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('
').strip('
').strip('	')
 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,'	',hostname, '	',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 , '	 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 :	" , start
 print "End at :	" , end
 print "Total Cost :	" , 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 :	" , start
 print "End at :	" , end
 print "Total Cost :	" , 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,'	fetched :', result[0],
 else:
 statistics.failed_url += 1
 print statistics.total_url,'	Lost :',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 :	" , start
 print "End at :	" , end
 print "Total Cost :	" , 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。

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