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python : 利用 asyncio 进行快速抓取

2017-1-4 22:07| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 20158| 评论: 0|原作者: 慕容老匹夫|来自: 伯乐在线

摘要: web数据抓取是一个经常在python的讨论中出现的主题。有很多方法可以用来进行web数据抓取,然而其中好像并没有一个最好的办法。有一些如scrapy这样十分成熟的框架,更多的则是像mechanize这样的轻量级库。DIY自己的解 ...
web数据抓取是一个经常在python的讨论中出现的主题。有很多方法可以用来进行web数据抓取,然而其中好像并没有一个最好的办法。有一些如scrapy这样十分成熟的框架,更多的则是像mechanize这样的轻量级库。DIY自己的解决方案同样十分流行:你可以使用requests、beautifulsoup或者pyquery来实现。

方法如此多样的原因在于,数据“抓取”实际上包括很多问题:你不需要使用相同的工具从成千上万的页面中抓取数据,同时使一些Web工作流自动化(例如填一些表单然后取回数据)。我喜欢DIY的原因在于其灵活性,但是却不适合用来做大量数据的抓取,因为需要请求同步,所以大量的请求意味着你不得不等待很长时间。

在本文中,我将会为你展示一个基于新的异步库(aiohttp)的请求的代替品。我使用它写了一些速度的确很快的小数据抓取器,下面我将会为你演示是如何做到的。

asyncio的基本概念
asyncio是在python3.4中被引进的异步IO库。你也可以通过python3.3的pypi来安装它。它相当的复杂,而且我不会介绍太多的细节。相反,我将会解释你需要知道些什么,以利用它来写异步的代码。

简而言之,有两件事情你需要知道:协同程序和事件循环。协同程序像是方法,但是它们可以在代码中的特定点暂停和继续。当在等待一个IO(比如一个HTTP请求),同时执行另一个请求的时候,可以用来暂停一个协同程序。我们使用关键字yield from来设定一个状态,表明我们需要一个协同程序的返回值。而事件循环则被用来安排协同程序的执行。

关于asyncio还有很多很多,但是以上是我们到目前为止需要知道的。可能你还有些不清楚,那么让我们来看一些代码吧。

aiohttp
aiohttp是一个利用asyncio的库,它的API看起来很像请求的API。到目前为止,相关文档还不健全。但是这里有一些非常有用的例子。我们将会演示它的基本用法。

首先,我们会定义一个协同程序用来获取页面,并打印出来。我们使用 asyncio.coroutine将一个方法装饰成一个协同程序。aiohttp.request是一个协同程序,所以它是一个可读方法,我们需要使用yield from来调用它们。除了这些,下面的代码看起来相当直观:

@asyncio.coroutine
def print_page(url):
    response = yield from aiohttp.request('GET', url)
    body = yield from response.read_and_close(decode=True)
    print(body)

如你所见,我们可以使用yield from从另一个协同程序中调用一个协同程序。为了从同步代码中调用一个协同程序,我们需要一个事件循环。我们可以通过asyncio.get_event_loop()得到一个标准的事件循环,之后使用它的run_until_complete()方法来运行协同程序。所以,为了使之前的协同程序运行,我们只需要做下面的步骤:

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(print_page('http://example.com'))

一个有用的方法是asyncio.wait,通过它可以获取一个协同程序的列表,同时返回一个将它们全包括在内的单独的协同程序,所以我们可以这样写:

loop.run_until_complete(asyncio.wait([print_page('http://example.com/foo'),
                                      print_page('http://example.com/bar')]))

另一个是asyncio.as_completed,通过它可以获取一个协同程序的列表,同时返回一个按完成顺序生成协同程序的迭代器,因此当你用它迭代时,会尽快得到每个可用的结果。

数据抓取
现在我们知道了如何做异步HTTP请求,因此我们可以来写一个数据抓取器了。我们仅仅还需要一些工具来读取html页面,我使用了beautifulsoup来做这个事情,其余的像 pyquery或lxml也可以实现。

在这个例子中,我们会写一个小数据抓取器来从海盗湾抓取一些Linux distributions的torrent 链路(海盗湾(英语:The Pirate Bay,缩写:TPB)是一个专门存储、分类及搜索Bittorrent种子文件的网站,并自称“世界最大的BitTorrent tracker(BT种子服务器)”,提供的BT种子除了有自由版权的收集外,也有不少被著作人声称拥有版权的音频、视频、应用软件与电子游戏等,为网络分享与下载的重要网站之一–译者注来自维基百科)

首先,需要一个辅助协同程序来获取请求:

@asyncio.coroutine
def get(*args, **kwargs):
    response = yield from aiohttp.request('GET', *args, **kwargs)
    return (yield from response.read_and_close(decode=True))

解析部分。本文并非介绍beautifulsoup的,所以这部分我会简写:我们获取了这个页面的第一个磁链。

def first_magnet(page):
    soup = bs4.BeautifulSoup(page)
    a = soup.find('a', title='Download this torrent using magnet')
    return a['href']

在这个协同程序中,url的结果通过种子的数量进行排序,所以排名第一的结果实际上是种子最多的:

@asyncio.coroutine
def print_magnet(query):
    url = 'http://thepiratebay.se/search/{}/0/7/0'.format(query)
    page = yield from get(url, compress=True)
    magnet = first_magnet(page)
    print('{}: {}'.format(query, magnet))

最后,用下面的代码来调用以上所有的方法。

distros = ['archlinux', 'ubuntu', 'debian']
loop = asyncio.get_event_loop()
f = asyncio.wait([print_magnet(d) for d in distros])
loop.run_until_complete(f)

结论
好了,现在我们来到了这个部分。你有了一个异步工作的小抓取器。这意味着多个页面可以同时被下载,所以这个例子要比使用请求的相同代码快3倍。现在你应该可以用相同的方法写出你自己的抓取器了。

你可以在这里(https://gist.github.com/madjar/9312452)找到生成的代码,也包括一些额外的建议。

你一旦熟悉了这一切,我建议你看一看asyncio的文档和aiohttp的范例,这些都能告诉你 asyncio拥有怎样的潜力。

这种方法(事实上是所有手动的方法)的一个局限在于,没有一个独立的库可以用来处理表单。机械化的方法拥有很多辅助工具,这使得提交表单变得十分简单,但是如果你不使用它们,你将不得不自己去处理这些事情。这可能会导致一些bug的出现,所以同时我可能会写一个这样的库(不过目前为止无需为此担心)。

额外的建议:不要敲打服务器

同时做3个请求很酷,但是同时做5000个就不那么好玩了。如果你打算同时做太多的请求,链接有可能会断掉。你甚至有可能会被禁止链接网络。

为了避免这些,你可以使用semaphore。这是一个可以被用来限制同时工作的协同程序数量的同步工具。我们只需要在建立循环之前创建一个semaphore ,同时把我们希望允许的同时请求的数量作为参数传给它既可:

sem = asyncio.Semaphore(5)

然后,我们只需要将下面

page = yield from get(url, compress=True)

替换成被semaphore 保护的同样的东西。

with (yield from sem):
    page = yield from get(url, compress=True)

这就可以保证同时最多有5个请求会被处理。

额外建议:进度条

这个东东是免费的哦:tqdm是一个用来生成进度条的优秀的库。这个协同程序就像asyncio.wait一样工作,不过会显示一个代表完成度的进度条。

@asyncio.coroutine
def wait_with_progress(coros):
    for f in tqdm.tqdm(asyncio.as_completed(coros), total=len(coros)):
        yield from f

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