大規模非同步新聞爬蟲：簡單的百度新聞爬蟲

王平發表於2018-12-02
非同步爬蟲

前面老猿我嘮叨了很多內容，都是為今天的實戰做鋪墊。小猿們可能已經等得有些不耐煩了，那麼我們就廢話不多說，馬上幹起來！

這個實戰例子是構建一個大規模的非同步新聞爬蟲，但要分幾步走，從簡單到複雜，循序漸進的來構建這個Python爬蟲。

本教程所有程式碼以Python 3.6實現，不兼顧Python 2，這也是強烈建議猿猿們使用Python 3的良苦用心啊，O(∩_∩)O哈哈哈~

人生苦短我用Python

要抓取新聞，首先得有新聞源，也就是抓取的目標網站。國內的新聞網站，從中央到地方，從綜合到垂直行業，大大小小有幾千家新聞網站。百度新聞（news.baidu.com）收錄的大約兩千多家。那麼我們先從百度新聞入手。

開啟百度新聞的網站首頁：news.baidu.com
我們可以看到這就是一個新聞聚合網頁，裡面列舉了很多新聞的標題及其原始連結。如圖所示：

百度新聞首頁

我們的目標就是從這裡提取那些新聞的連結並下載。流程比較簡單：

新聞爬蟲簡單流程圖

根據這個簡單流程，我們先實現下面的簡單程式碼：

#!/usr/bin/env python3
# Author: veelion


import re
import time
import requests
import tldextract


def save_to_db(url, html):
    # 儲存網頁到資料庫，我們暫時用列印相關資訊代替
    print('%s : %s' % (url, len(html)))


def crawl():
    # 1. download baidu news
    hub_url = 'http://news.baidu.com/'
    res = requests.get(hub_url)
    html = res.text

    # 2. extract news links
    ## 2.1 extract all links with 'href'
    links = re.findall(r'href=[\'"]?(.*?)[\'"\s]', html)
    print('find links:', len(links))
    news_links = []
    ## 2.2 filter non-news link
    for link in links:
        if not link.startswith('http'):
            continue
        tld = tldextract.extract(link)
        if tld.domain == 'baidu':
            continue
        news_links.append(link)

    print('find news links:', len(news_links))
    # 3. download news and save to database
    for link in news_links:
        html = requests.get(link).text
        save_to_db(link, html)
    print('works done!')


def main():
    while 1:
        crawl()
        time.sleep(300)


if __name__ == '__main__':
    main()

簡單解釋一下上面的程式碼：
1. 使用requests下載百度新聞首頁；
2. 先用正規表示式提取a標籤的href屬性，也就是網頁中的連結；然後找出新聞的連結，方法是：假定非百度的外鏈都是新聞連結；
3. 逐個下載找到的所有新聞連結並儲存到資料庫；儲存到資料庫的函式暫時用列印相關資訊代替。
4. 每隔300秒重複1-3步，以抓取更新的新聞。

以上程式碼能工作，但也僅僅是能工作，槽點多得也不是一點半點，那就讓我們一起邊吐槽邊完善這個爬蟲吧。

1. 增加異常處理

在寫爬蟲，尤其是網路請求相關的程式碼，一定要有異常處理。目標伺服器是否正常，當時的網路連線是否順暢（超時）等狀況都是爬蟲無法控制的，所以在處理網路請求時必須要處理異常。網路請求最好設定timeout，別在某個請求耗費太多時間。timeout 導致的識別，有可能是伺服器響應不過來，也可能是暫時的網路出問題。所以，對於timeout的異常，我們需要過段時間再嘗試。

2. 要對伺服器返回的狀態，如404,500等做出處理

伺服器返回的狀態很重要，這決定著我們爬蟲下一步該怎麼做。需要處理的常見狀態有：

  • 301， 該URL被永久轉移到其它URL，以後請求的話就請求被轉移的URL
  • 404，基本上是這個網站已經失效了，後面也就別試了
  • 500，伺服器內部出錯了，可能是暫時的，後面要再次請求試試

3. 管理好URL的狀態

記錄下此次失敗的URL，以便後面再試一次。對於timeout的URL，需要後面再次抓取，所以需要記錄所有URL的各種狀態，包括：

  • 已經下載成功
  • 下載多次失敗無需再下載
  • 正在下載
  • 下載失敗要再次嘗試

增加了對網路請求的各種處理，這個爬蟲就健壯多了，不會動不動就異常退出，給後面運維帶來很多的工作量。
下一節我們講對上面三個槽點結合程式碼一一完善。欲知詳情，請聽下回分解。

Python爬蟲知識點

本節中我們用到了Python的幾個模組，他們在爬蟲中的作用如下：
1. requests模組
它用來做http網路請求，下載URL內容，相比Python自帶的urllib.request，requests更加易用。GET，POST信手拈來：

import requests

res = requests.get(url, timeout=5, headers=my_headers)

res2 = requests.post(url, data=post_data, timeout=5, headers=my_headers)

get()和post()函式有很多引數可選，上面用到了設定timeout，自定義headers，更多引數可參考requests 文件。

requests無論get()還是post()都會返回一個Response物件，下載到的內容就透過這個物件獲取：

  • res.content 是得到的二進位制內容，其型別是bytes；
  • res.text 是二進位制內容content decode後的str內容；
    它先從response headers裡面找到encoding，沒找到就透過chardet自動判斷得到encoding，並賦值給res.encoding，最後把二進位制的content解密為str型別。

老猿經驗: res.text判斷中文編碼時有時候會出錯，還是自己透過cchardet（用C語言實現的chardet）獲取更準確。這裡，我們列舉一個例子：

In [1]: import requests

In [2]: r = requests.get('http://epaper.sxrb.com/')

In [3]: r.encoding
Out[3]: 'ISO-8859-1'

In [4]: import chardet

In [5]: chardet.detect(r.content)
Out[5]: {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8', 'language': ''}

上面是用ipython互動式直譯器（強烈推薦ipython，比Python自己的直譯器好太多）演示了一下。開啟的網址是山西日報數字報，手動檢視網頁原始碼其編碼是utf8，用chardet判斷得到的也是utf8。而requests自己判斷的encoding是ISO-8859-1，那麼它返回的text的中文也就會是亂碼。

requests還有個好用的就是Session，它部分類似瀏覽器，儲存了cookies，在後面需要登入和與cookies相關的爬蟲都可以用它的session來實現。

2. re模組
正規表示式主要是用來提取html中的相關內容，比如本例中的連結提取。更復雜的html內容提取，推薦使用lxml來實現。

3. tldextract模組
這是個第三方模組，需要pip install tldextract進行安裝。它的意思就是Top Level Domain extract，即頂級域名提取。前面我們講過URL的結構，news.baidu.com 裡面的news.baidu.com叫做host，它是註冊域名baidu.com的子域名，而com就是頂級域名TLD。它的結果是這樣的：

In [6]: import tldextract

In [7]: tldextract.extract('http://news.baidu.com/')
Out[7]: ExtractResult(subdomain='news', domain='baidu', suffix='com')

返回結構包含三部分：subdomain, domain, suffix

4. time模組
時間，是我們在程式中經常用到的概念，比如，在迴圈中停頓一段時間，獲取當前的時間戳等。而time模組就是提供時間相關功能的模組。同時還有另外一個模組datetime也是時間相關的，可以根據情況適當選擇來用。

記住這幾個模組，在今後的寫爬蟲生涯中將會受益匪淺。
下一篇俺們講:
大規模非同步新聞爬蟲之二

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