1.爬虫Windows环境搭建
1.1安装需要的程序包
- Python3.4.3 > https://pan.baidu.com/s/1pK8KDcv
- pip9.0.1 > https://pan.baidu.com/s/1mhNdRN6
- 编辑器pycharm > https://pan.baidu.com/s/1i4Nkdk5
- pywin32 > http://pan.baidu.com/s/1pKZiZWZ
- pyOpenSSL > http://pan.baidu.com/s/1hsgOQJq
- windows_sdk > http://pan.baidu.com/s/1hrM6iRa
- phantomjs > http://pan.baidu.com/s/1nvHm5AD
1.2安装过程
1.2.1安装基础环境
- 安装Python安装包，一路Next
- 将Python的安装目录添加到环境变量Path中
- win + r 输入Cmd打开命令行窗口，输入Python 测试是否安装成功
1.2.2安装pip
pip的作用相当于linux的yum，安装之后可以采用命令行的方式在线安装一些依赖包 1. 解压pip压缩包到某一目录（推荐与Python基础环境目录同级） 2. cmd窗口进入pip解压目录 3. 输入 python setup.py install 进行安装，安装过程中将会在Python目录的scripts目录下进行 4. 将pip的安装目录 C:\Python34\Scripts; 配置到环境变量path中 5. cmd命令行输入pip list 或者 pip --version 进行检验
1.2.3安装Scrapy
Scrapy是一个比较成熟的爬虫框架，使用它可以进行网页内容的抓取，但是对于windows并不友好，我们需要一些类库去支持它 1. 安装pywin32: 一路next即可 2. 安装wheel：安装scrapy时需要一些whl文件的安装，whl文件的安装需要预先配置wheel文件。在cmd下使用pip安装 ： pip install wheel 3. 安装PyOpenSSL：下载完成PyOpenSSL后，进入下载所在目录，执行安装：pip install pyOpenSSl ( 注意，执行安装的wheel文件名一定要tab键自动弹出，不要手动敲入 ) 4. 安装lxml: 直接使用pip在线安装 pip install lxml 在Windows的安装过程中，一定会出现 “error: Microsoft Visual C++ 10.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat).”的问题，也就是无法找到相对应的编译包。一般的做法是下载VisualStudio来获得Complier，但是我们不这样做。
下载windows-sdk后，执行安装操作，如果安装成功，那么这个问题就解决了。如果失败，那么需要先把安装失败过程中的2个编译包卸载。他们分别为：Microsoft Visual C++ 2010 x86 Redistributable、Microsoft Visual C++ 2010 x64 Redistributable（可以使用360或者腾讯管家来卸载）
卸载完成之后，在安装确认过程中，不要勾选Visual C++ compiler，这样他第一次就能安装成功。安装成功之后，再次点击sdk进行安装，这时候又需要把Visual C++ compiler勾选上，再次执行安装。完成以上操作后，就不会出现Microsoft Visual C++ 10.0 is required的问题了。
如果在安装过程中出现“failed building wheel for xxx”的问题，那么需要手动下载wheel包进行安装，所有的安装文件都可以在 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 里找到，找到需要的包并下载完成后执行pip install xxxx即可。
- 安装Scrapy：pip install Scrapy, 安装完成后可以再命令行窗口输入Scrapy进行验证。
2.爬虫架构设计
为了更好的扩展性和爬虫工作的易于监控，爬虫项目分成3个子项目，分别是url提取、内容爬取、内容更新（包括更新线上内容和定时审核）
主要是采用 Python 编写的scrapy框架，scrapy是目前非常热门的一种爬虫框架，它把整个爬虫过程分为了多个独立的模块，并提供了多个基类可以供我们去自由扩展，让爬虫编写变得简单而有逻辑性。并且scrapy自带的多线程、异常处理、以及强大的自定义Settings也让整个数据抓取过程变得高效而稳定。
- scrapy-redis：一个三方的基于redis的分布式爬虫框架，配合scrapy使用，让爬虫具有了分布式爬取的功能。github地址： https://github.com/darkrho/scrapy-redis
- mongodb 、mysql 或其他数据库：针对不同类型数据可以根据具体需求来选择不同的数据库存储。结构化数据可以使用mysql节省空间，非结构化、文本等数据可以采用mongodb等非关系型数据提高访问速度。具体选择可以自行百度谷歌，有很多关于sql和nosql的对比文章。
其实对于已有的scrapy程序，对其扩展成分布式程序还是比较容易的。总的来说就是以下几步：
- 找一台高性能服务器，用于redis队列的维护以及数据的存储。
- 扩展scrapy程序，让其通过服务器的redis来获取start_urls，并改写pipeline里数据 存储部分，把存储地址改为服务器地址。
- 在服务器上写一些生成url的脚本，并定期执行。
3. url提取
3.1 分布式抓取的原理
采用scrapy-redis实现分布式，其实从原理上来说很简单，这里为描述方便，我们把自己的核心服务器称为master，而把用于跑爬虫程序的机器称为slave。
我们知道，采用scrapy框架抓取网页，我们需要首先给定它一些start_urls，爬虫首先访问start_urls里面的url，再根据我们的具体逻辑，对里面的元素、或者是其他的二级、三级页面进行抓取。而要实现分布式，我们只需要在这个starts_urls里面做文章就行了。
我们在master上搭建一个redis数据库（注意这个数据库只用作url的存储，不关心爬取的具体数据，不要和后面的mongodb或者mysql混淆），并对每一个需要爬取的网站类型，都开辟一个单独的列表字段。通过设置slave上scrapy-redis获取url的地址为master地址。这样的结果就是，尽管有多个slave，然而大家获取url的地方只有一个，那就是服务器master上的redis数据库。
并且，由于scrapy-redis自身的队列机制，slave获取的链接不会相互冲突。这样各个slave在完成抓取任务之后，再把获取的结果汇总到服务器上（这时的数据存储不再在是redis，而是mongodb或者 mysql等存放具体内容的数据库了）
这种方法的还有好处就是程序移植性强，只要处理好路径问题，把slave上的程序移植到另一台机器上运行，基本上就是复制粘贴的事情。
3.2 url的提取
首先明确一点，url是在master而不是slave上生成的。
对于每一个门类的urls（每一个门类对应redis下的一个字段，表示一个url的列表），我们可以单独写一个生成url的脚本。这个脚本要做的事很简单，就是按照我们需要的格式，构造除url并添加到redis里面。
对于slave，我们知道，scrapy可以通过Settings来让爬取结束之后不自动关闭，而是不断的去询问队列里有没有新的url，如果有新的url，那么继续获取url并进行爬取。利用这一特性，我们就可以采用控制url的生成的方法，来控制slave爬虫程序的爬取。
3.3 url的处理
1、判断URL指向网站的域名，如果指向外部网站，直接丢弃 2、URL去重，然后URL地址存入redis和数据库；
4 定时爬取
有了上面的介绍，定时抓取的实现就变得简单了，我们只需要定时的去执行url生成的脚本即可。这里推荐linux下的crontab指令，能够非常方便的制定定时任务，具体的介绍大家可以自行查看文档。
5 内容更新
5.1 表设计
sql
帖子爬取表：
id :自增主键
md5_url :md5加密URL
url :爬取目标URL
title :爬取文章标题
content :爬取文章内容（已处理）
user_id :随机发帖的用户ID
spider_name :爬虫名
site :爬取域名
gid :灌入帖子的ID
module :
status :状态 （1：已爬取；0：未爬取）
use_time :爬取时间
create_time :创建时间
CREATE TABLE `NewTable` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`md5_url` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`url` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`title` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` mediumtext CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`user_id` varchar(30) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`spider_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`site` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`gid` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`module` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT 0 ,
`use_time` datetime NOT NULL ,
`create_time` datetime NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
)
ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci
AUTO_INCREMENT=4120
ROW_FORMAT=COMPACT;
5 系统优化
5.1 防抓取方法
- 设置download_delay，这个方法基本上属于万能的，理论上只要你的delay足够长，网站服务器都没办法判断你是正常浏览还是爬虫。但它带来的副作用也是显然的：大量降低爬取效率。因此这个我们可能需要进行多次测试来得到一个合适的值。有时候download_delay可以设为一个范围随机值。
- 随机生成User-agent：更改User-agent能够防止一些403或者400的错误，基本上属于每个爬虫都会写的。这里我们可以重写scrapy 里的middleware，让程序每次请求都随机获取一个User-agent，增大隐蔽性。具体实现可以参考 http://www.sharejs.com/codes/python/8310
- 设置代理IP池：网上有很多免费或收费的代理池，可以借由他们作为中介来爬。一个问题是速度不能保证，第二个问题是，这些代理很多可能本来就没办法用。因此如果要用这个方法，比较靠谱的做法是先用程序筛选一些好用的代理，再在这些代理里面去随机、或者顺序访问。
- 设置好header里面的domian和host，有些网站，比如雪球网会根据这两项来判断请求来源，因此也是要注意的地方。
5.2 程序化管理、web管理
上述方法虽然能够实现一套完整的流程，但在具体操作过程中还是比较麻烦，可能的话还可以架构web服务器，通过web端来实现url的添加、爬虫状态的监控等，能够减轻非常大的工作量。这些内容如果要展开实在太多，这里就只提一下。
6 scrapy部署
6.1 安装python3.6
1、下载源代码
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz
2、解压文件
cp Python-3.6.1.tgz /usr/local/goldmine/
tar -xvf Python-3.6.1.tgz
3、编译
./configure --prefix=/usr/local
4、安装
make && make altinstall
注意：这里使用的是make altinstall ，如果使用make install，会在系统中有两个版本的Python在/usr/bin/目录中，可能会导致问题。
4.1 报错---zipimport.ZipImportError: can't decompress data; zlib not available
# http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar
=============================================
使用root用户：
wget http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar
tar -xvf zlib-1.2.11.tar.gz
cd zlib-1.2.11
./configure
make
sudo make install
=============================================
安装完zlib，重新执行 Python-3.6.1中的 make && make altinstall 即可安装成功；
7 服务安装虚拟环境【root安装】
安装virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境，使每个项目环境和其他的项目独立开来，保持环境的干净，解决包冲突。
7.1 安装virtualenv
```sh /usr/local/bin/pip3.6 install virtualenv
结果报错了，
pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available. Collecting virtualenv Could not fetch URL https://pypi.python.org/simple/virtualenv/: There was a problem confirming the ssl certificate: Can't connect to HTTPS URL because the SSL module is not available. - skipping =============== rpm -aq | grep openssl ,发现缺少 openssl-devel ； 【route add default gw 192.168.1.219】 yum install openssl-devel -y 然后，重新编译python，见 5.1 ； ```
7.2 创建新的虚拟环境
sh
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.6 python3.6-env
7.3 激活虚拟环境
```sh source python3.6-env/bin/active
5.2.3.1 虚拟环境中安装 python ```
7.4 退出虚拟环境
deactive
7.5安装配置redis
yum install redis
参考
- 1. 基于Python，scrapy，redis的分布式爬虫实现框架
- 2. 小白进阶之Scrapy第三篇（基于Scrapy-Redis的分布式以及cookies池）
- 3. CentOS中使用virtualenv搭建python3环境
- 4. CentOS使用virtualenv搭建独立的Python环境
- 5. python虚拟环境安装和配置
参考文献
- 基于网络爬虫的基金信息抽取与分析平台（华南理工大学·陈亮华）
- 基于社交的任务管理软件的设计与实现（北京交通大学·李甜甜）
- 基于社交的任务管理软件的设计与实现（北京交通大学·李甜甜）
- 自定义分布式网络爬虫的设计与实现（电子科技大学·杜凤媛）
- 基于微服务架构的通用爬虫系统的设计与实现（北京交通大学·杨红光）
- 数据挖掘技术在大型企业物流平台的应用研究（成都理工大学·沈哲）
- 基于Transformer的双向编码表征模型的语义关系抽取方法研究（河南大学·张雪凯）
- 基于社交的任务管理软件的设计与实现（北京交通大学·李甜甜）
- 基于Django和Celery框架的进度管理平台的设计与实现（华中科技大学·吴斌）
- 文本分析资源与任务管理系统的设计与实现（北京交通大学·宋奕文）
- 基于Quartz的分布式定时任务调度模块的设计与实现（南京大学·张康）
- 基于Transformer的双向编码表征模型的语义关系抽取方法研究（河南大学·张雪凯）
- 基于.NET的桌面提醒软件的设计与实现（中国海洋大学·王学科）
- 基于网络爬虫的信息采集分类系统设计与实现（厦门大学·周茜）
- 基于.NET的桌面提醒软件的设计与实现（中国海洋大学·王学科）
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