python爬虫的学习总结
背景
基于django框架完成jira网页数据的爬取。由于对爬虫知识知道的太少，我开始了新的学习之旅。本文前半部分都是记录这一周主要的错误，如果想直接看最终成果，可以跳到本文“成功爬取”部分浏览。
学习爬虫知识
在知道了本项目可能需要爬虫后，我开始学习爬虫相关知识，通过对爬虫教程的阅读实践修改，我初步理解了一些相关的语法：
- 什么时候可以使用爬虫：但且仅当符合robots.txt时可以。
- 以get方式爬取：request.get(url)，返回response，使用response.text输出html文件
- 以post方式爬取：调用开发者模式，选取network，查找来往文件，取出url和formdata中的内容组成新的字典，request.post(url,formdata)，并用json解析，即可获得数据。
- 问题：原文中的链接已经不让爬取了，get的我是用baidu，post可以参考其他文章，将url中的_o去掉或者实时生成参数。
至此爬虫学习部分就暂时告一段落，截图就不放了，真正的困难还在后面
了解jira
jira，Atlassian公司出品的项目与事务跟踪工具，被广泛应用于缺陷跟踪、客户服务、需求收集、流程审批、任务跟踪、项目跟踪和敏捷管理等工作领域。我司主要用于测试提单的提交工作，但提单的数量十分庞大，一个一个查询十分不方便，因此我的任务就是爬取网站数据，并进行分析，存入数据库，并在我们自己的网页上更清晰明了的完成显示。
对API的尝试
和同事探讨了解jira后，我知道了jira有自己的API，只需要替换成我司的网站就可以爬取数据了，但很可惜，经过两天的尝试，除了几个API可以返回结果，其余的都是返回404或者json解析错误。没法得到数据。基于之前学习的一些爬虫知识，我开始转向打算使用正常原始的爬虫方法爬取数据，也就是本文的重点，也是一切问题的开始。。。
注：另一位成员则继续学习相关API，并发现python有更好封装的jira库，这个库已经证实可以爬取该网站，并且效率方面更优（因为正常爬取需要一条数据一条数据的爬取，自然不如直接查询数据库获得全部数据来的快，但基于本文方法更为通用，易于后人爬取其他网站，因此我们两个决定同步完成爬取代码的编写）
原始方法爬取
最开始的代码由于失败，已经找不到了，这也是一个教训吧，以后写代码的时候会注意按版本顺序编写，而不是失败后直接就覆盖掉。现在凭借记忆完成描述吧。
首先遇到的一大困难就是jira网站需要登录，这也是后续诸多问题的三大核心来源之一。直接爬取会出现直接跳转到登录界面，而无法获取信息。由于原始爬取的方法记忆性较差，因此在学习了cookie之后，我开始尝试使用cookie进行登录，参考模拟登录这篇文章，在真实登录过网站后，在开发者模式下选择network，查找来往文件，提取头部含有cookie的文件，复制cookie和user_agent，并将他们加入头部，很顺利的让我进入网站，获取了相关信息。但是好景不长，在第二天关机重启后，我再次运行，却发现cookie已经发生了改变，这种方式无法实现长久的登录，最终也只好放弃。（我后来也想过每次模拟登录一下获取cookie然后就可以了，但当时我已经知道了selenium，就没有费事搞了）
另一个核心问题就是jira网站的加载方式问题，访问首页时浏览器可以看到提单列表和提单内容，但爬虫爬不到这些数据，经过后期诸多尝试猜测，我认为这是由于加载顺序问题造成的，实际上，jira是分许多个文件依次加载各个模块，而一般原始爬虫代码在接受到一个response后就不会继续接受response了，也不会去拼接这些网站，所以无法爬到完整的数据，因为虽然以提单的id爬虫可以获取到对应的数据，但我却无法很好的获取我要爬的链表。也是因为如此，我开始新的一轮搜索，尝试找到如何应对这种多个response的情况，知道我在知乎上意外看到了selenium这个单词。
学习selenium
selenium是一个完全仿真用户真实运行的工具，可以完成链接的点击，文本框输入，读取数据，甚至拖拽等动作。如此岂不美哉嘛。那我还何必担心会出现登录问题，我直接代码帮我登录就好了嘛。
说干就干，我用两分钟扫了一眼别人的博客，复制运行一下代码完成简单的学习使用。这里我主要参考的是selenium实例，同时根据错误方法进行修改，符合我的环境的语法。有一个不太好的地方就是网上资源大都是针对Chrome或者火狐的，当然Edge经过实践也是完全可以用的，只不过参数需要自己调一下。比如它的options是要用
from selenium.webdriver.edge.options import Options
options = Options()
browser=webdriver.Edge(options = options)
很快我的第一个登录程序就写完了，这个代码还能找回来，就隐去一些信息放出来吧。
try:
browser=webdriver.Edge(options=options)
browser.get("要访问的网站")
input1=browser.find_element(By.ID,value="login-form-username")
input2=browser.find_element(By.ID,value="login-form-password")
input1.send_keys("your_user_name")
input2.send_keys("your_password")
button=browser.find_element(By.ID,value="login-form-submit")
button.click()
browser.implicitly_wait(10)
print(browser.find_element(By.XPATH,'要爬取数据的XPATH路径').text)
lis = browser.find_elements(By.CLASS_NAME,'splitview-issue-link')
finally:
browser.close()
就这样我分别通过id，class，xpath完成登录并精准获取第一个提单的提交信息和创建时间，但与此同时，我一直不敢面对的第三大核心问题也随之出现了。。。怎么访问近两个月的数据？ 相信有人肯定会说直接爬嘛，都知道提单列表了。但别忘了，两个月的提单，就单纯我们组就有数十个，一个一个爬取起码要一两分钟，绝对不可取的。另一个同学用jira API可以直接一次获得，我真实爬取却要依次进行，当然啦，其实也就第一次爬要这么久，以后都爬变化的就好了。但我还是抱有一丝侥幸，觉得多线程可以解决我的问题，在加上我还没有写过python的多线程，所以何不就此学学呢？哪知一入佛门深似海，让我仿佛一切都回到了原点。
多线程加速
最开始我决定参考这篇selenium多线程加速，于是改动代码先开一个线程去访问链表中的一个元素试试，但随后发现一个让我很不爽的问题，由于我要多线程操作多个界面，所以肯定是要开多个新的窗口去访问，可谁知开新的窗口居然不能保存登录状态，直接跳转到登录链接，这可不好啊，如果每次都要登录岂不是太过麻烦（可以开几个线程登录上，然后这几个线程分布访问一部分数据，当然这是后话，我当时想的首先就是保存登录信息）。那这个简单，认证我是不是登录过只需要我的cookie对就可以了嘛，因此我就在网上搜索添加cookie的方法。但不知道是版本原因还是什么情况，加上cookie依然不可以自动登录。我又尝试勾选浏览器自带的记住本电脑，但依然无果。我猜想可能是因为记住本电脑也只是去记录cookie，并不是记录电脑的信息，所以开新的网页时依然会发生要输入密码的问题。
保存浏览器信息
首先搜索的是这篇博客保存浏览器信息，亲测有效果但对于多线程很不友好，每次只能开一个窗口新打开的窗口覆盖原来的，如果开多线程的话会发生多个线程访问的是一个数据，但对于开多个端口的想法测试过，但目前还没有尝试完整，但只是在代码中开多线程启用cmd运行是不对的，最后会发生链接不上，用Telnet测试也是如此，只有某一个端口可以找到。
注：这里补充一些python运行cmd的知识，使用
import os
os.system(your_cmd)
这里要注意的是如果出现路径带有空格，cmd解析会出现问题，必须要把路径用引号引起来才可以。
成功爬取
经过一周的试错，我最终选择了一个目前来看最优的结果。首先创建若干个线程，让每个线程登录，并最终获取列表，在列表中给每个线程分配相同数量的链接任务，并各自打开对应链接的标签（如果是窗口会需要再次登录）。最后获取需要的数据。话不多说，上代码（本代码为安全保密起见，增加了一些数据的隐藏（所有中文部分），无法运行，主要是为了看思路，关键步骤已经增加了注释）
# -*- coding: utf-8 -*-
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.edge.options import Options
from selenium.webdriver.edge.service import Service
from threading import Thread
import subprocess,threading,time
import time,sys,os,copy
thread_list = []
process_list = []
thread_num = 2
process_num = 2
last_herf = "最后要爬取的数据（链接），也可以改变stop去停止程序运行"
stop = 0
create_list = []
lock = threading.RLock() #互斥锁
def create(href,browser):
href = 'window.open("' + href + '")'
print(href)
browser.execute_script(href) #打开新标签
browser.implicitly_wait(10)
browser.switch_to.window(browser.window_handles[-1])
temp = browser.find_element(By.XPATH,'要获取信息的路径').text
print(temp)
lock.acquire()
create_list.append(temp) #保存
lock.release()
browser.switch_to.window(browser.window_handles[0])
def get_jira(num):
try:
options = Options()
# 处理SSL证书错误问题
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
options.add_argument('--ignore-ssl-errors')
# 忽略无用的日志
options.add_experimental_option("excludeSwitches", ['enable-automation', 'enable-logging'])
options.add_argument('--no-sandbox')
options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
options.add_argument('--headless') #无窗口模式运行
options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false')
options.add_argument('--disable-gpu')
browser=webdriver.Edge(options=options)
browser.get("你首先要访问的网站（登录网站）")
browser.implicitly_wait(10)
input1=browser.find_element(By.ID,value="用户名标签")
input2=browser.find_element(By.ID,value="密码标签")
input1.send_keys("你的用户名")
input2.send_keys("你的密码")
button=browser.find_element(By.ID,value="登录标签")
button.click()
browser.implicitly_wait(10)
button=browser.find_element(By.XPATH,value='获取所有信息链接的路径')
button.click() #跳转以进入根网页
browser.implicitly_wait(10)
# print_log = open("printlog.html","w")
# sys.stdout = print_log
# print(browser.page_source)
lis = browser.find_elements(By.CLASS_NAME,'获取所有信息形成的链表') #链表用elements
for i in range(len(lis)):
# print(lis[i].get_attribute("href"),num)
if i%thread_num == num: #等额分配任务
create(lis[i].get_attribute("href"),browser)
if lis[i].get_attribute("href") == last_herf or stop:
break
finally:
browser.close()
def start_prog():
for i in range(thread_num): #创建线程
t = Thread(target=get_jira,args=(i,))
t.start()
thread_list.append(t)
for i in thread_list:
i.join()
if __name__ == '__main__':
time_start = time.time()
start_process()
for i in create_list:
print(i)
time_end = time.time()
time_c = time_end - time_start
print('time_cost', time_c, 's')
实际运行
经过我司网站实际爬取的成果显示，爬取32条数据时，使用2-4线程（进程）效果较好，这是因为虽然开多线程（进程）对IO密集型程序来说可以很好的提高速度，但是由于开多线程（进程）时，每次都需要登录（这是我最想取消的一步，但很可惜，始终没有找到一个完美的解决方案）会浪费大量时间。而且根据测试结果得出，jira服务器可能对多线程（进程）实现的不是很优良，以至于我在开多线程时，访问时间并不会明显缩短，相比于单线程，测试表现中，双线程可以节约1/3的时间，四线程可以节约接近1/2时间，8线程可以节约略多于1/2的时间。但开4线程以上的线程时，登录跳转时间已经可以占总运行时间一半以上。因此2-4线程时加速效果比较好，可以加速30%左右。当然，在爬取数据更多时，比如爬取100个数据，得到的结果是：相比于单线程，测试表现中，相比于单线程，双线程可以节约1/2时间，4线程可以节约2/3时间，6线程可以节约5/7时间，8线程可以节约约5/7时间。再计算进入登录过程的时间，可以得出6线程的性能略好于4线程，但性能差异不大。因此使用4-6线程对于爬取100数据来说效果较好。
综上所述，jira对于多线程（进程）有一定的实现，但效果不佳，存在瓶颈上限，当浏览线程数超过2时，性能提升度逐渐下降，4线程并不能达到4倍的提升速率，超过8时，浏览器无法正常运行。在我打开任务管理器进行监控时发现，2线程时的CPU占有率已经达到80%左右。之所以后期有所继续提升，应该是因为本程序介于IO密集型和CPU密集型程序吧。
进一步提速
由于爬虫最后是为了获取数据的，那么加载图片、css和JavaScript等用处就不是很大了，可以参考博客selenium加速爬取来完成加速，实测加速效果可以提速约1.2倍的样子。
当然这还没有结束，由于网页时分层加载的，所以不需要像上面代码所写的使用隐式等待，等到所有html都加载完毕才获取数据，可以使用显式等待。至此，爬虫的爬取速率已经得到了尽可能大的提升。
反思
本次项目至此已经完成了爬取核心部分，做一个简单的移植即可在已有框架中实现了。整个过程充满了跌宕起伏，但也学到了许多东西。对后来人也是一个很好的模板（例如多线程，多进程的使用，以后爬取时可以直接更换网页和对应的查找元素即可）。
怕什么真理无穷，进一寸有一寸欢喜。