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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