python多线程爬虫 爬取多个网页_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 2012-3-13

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 :\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)

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。