毕业论文基于python网络爬虫实战

1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = ()seen = set()(initial_page)(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if ()>0: current_url = () #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: (next_url) (next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成# = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): (next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)# = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = ""while(True): if request == 'GET': if ()>0: send(()) else: break elif request == 'POST': ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。

我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。

我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

具体步骤

#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

page = (url)

html = ()    return htmlhtml = getHtml("")print html

Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:

()方法用于打开一个URL地址。

read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

2.筛选页面中想要的数据

Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。

假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=””pic_ext=”jpeg”

修改代码如下：

import reimport urllibdef getHtml(url):

page = (url)

html = ()    return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html)    return imglist      html = getHtml("")print getImg(html)

我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：

() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.

() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。

运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。

3.将页面筛选的数据保存到本地

把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

page = (url)

html = ()    return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html)x = 0    for imgurl in imglist:(imgurl,'%' % x)x+=1html = getHtml("")print getImg(html)

这里的核心是用到了()方法，直接将远程数据下载到本地。

通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

挺简单的，我尝试过，就三步，用爬虫框架scrapy

看一看 疯狂python讲义 这本书，对学习python挺有帮助的

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