工程化爬蟲的寫法

布都御魂發表於2024-10-21
爬蟲

爬蟲工程化是指將爬蟲開發成一個穩定、可維護、可擴充套件的系統。這通常涉及到以下幾個方面：

  1. 模組化設計：將爬蟲分解為多個模組，例如資料抓取、資料解析、資料儲存、錯誤處理等。

  2. 配置管理：使用配置檔案來管理爬蟲的引數，如目標URL、請求頭、代理伺服器等。

  3. 異常處理：合理處理網路請求異常、資料解析異常等。

  4. 日誌記錄：記錄爬蟲的執行狀態，方便問題追蹤和除錯。

  5. 併發與分散式：使用多執行緒、多程序或分散式架構來提高爬取效率。

  6. 資料儲存：將爬取的資料儲存到合適的資料庫中，如MySQL、MongoDB等。

  7. 使用者代理和IP代理：模擬正常使用者行為，使用代理防止被封禁。

  8. 遵守Robots協議：尊重網站的爬蟲協議，合理合法地爬取資料。

下面是一個簡單的Python爬蟲工程化的示例程式碼，使用了requests和BeautifulSoup庫進行資料抓取和解析，logging庫進行日誌記錄：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 配置日誌
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 配置資訊
CONFIG = {
    'user_agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'headers': {
{        "User-Agent": CONFIG['user_agent']}
    },
    'max_retries': 3,
    'timeout': 10
}

def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=CONFIG['headers'], timeout=CONFIG['timeout'])
        response.raise_for_status()  # 將觸發異常的HTTP錯誤碼丟擲
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        logging.error(f'請求錯誤: {e}')
        return None

def parse_html(html):
    try:
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        # 假設我們要解析的資料在 <div class="data"> 中
        data = soup.find_all('div', class_='data')
        return [item.text.strip() for item in data]
    except Exception as e:
        logging.error(f'解析錯誤: {e}')
        return []

def save_data(data):
    # 這裡應該實現資料儲存邏輯，例如儲存到資料庫
    logging.info(f'儲存資料: {data}')

def crawl(url):
    html = fetch_url(url)
    if html:
        data = parse_html(html)
        save_data(data)

def main(urls):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        executor.map(crawl, urls)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com/data1', 'http://example.com/data2']  # 目標URL列表
    main(urls)
這只是一個非常基礎的示例。在實際的工程化爬蟲專案中，你可能需要考慮更多的因素，比如分散式爬蟲框架的選擇（如Scrapy、Apache Nutch等）、反爬蟲策略的應對、資料的清洗和驗證等。此外，還需要遵守相關法律法規，尊重目標網站的版權和隱私政策。

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