加速爬虫: 多进程分布式

学习资料:

• 本节学习代码
• 英文分布式爬虫扩展阅读
• 中文分布式爬虫扩展阅读
• Python 的 Multiprocessing 教程

当你看到这里的时候, 说明你已经不满足于自己的爬虫速度, 你想要最求更快, 更便捷的爬虫方法. 你常常会听到用爬虫的人说分布式爬虫. 这就是为了体现便捷和效率而出现的方法. 这一节内容, 我们简单地介绍一下我使用的分布式爬虫方法, 并且用 python 的 multiprocessing 模块编写一个分布式爬虫.

什么是分布式爬虫 ¶

分布式爬虫主要是为了非常有效率的抓取网页, 我们的程序一般是单线程跑的, 指令也是一条条处理的, 每执行完一条指令才能跳到下一条. 那么在爬虫的世界里, 这里存在着一个问题.

如果你已经顺利地执行过了前几节的爬虫代码, 你会发现, 有时候代码运行的时间大部分都花在了下载网页上. 有时候不到一秒能下载好一张网页的 HTML, 有时候却要几十秒. 而且非要等到 HTML 下载好了以后, 才能执行网页分析等步骤. 这非常浪费时间.

如果我们能合理利用计算资源, 在下载一部分网页的时候就已经开始分析另一部分网页了. 这将会大大节省整个程序的运行时间. 又或者, 我们能同时下载多个网页, 同时分析多个网页, 这样就有种事倍功半的效用. 分布式爬虫的体系有很多种, 处理优化的问题也是多样的. 这里有一篇博客可以当做扩展阅读, 来了解当今比较流行的分布式爬虫框架.

我们的分布式爬虫 ¶

而今天我们想搭建的这一个爬虫, 就是同时下载, 同时分析的这一种类型的分布式爬虫. 虽然算不上特别优化的框架, 但是概念理解起来比较容易. 我有尝试过徒手写高级一点的分布式爬虫, 但是写起来非常麻烦. 我琢磨了一下, 打算给大家介绍的这种分布式爬虫代码也较好写, 而且效率比普通爬虫快了3.5倍. 我也特地画了张图给大家解释一下要搭建的分布式爬虫.

主要来说, 我们最开始有一个网页, 比如说是莫烦Python的首页, 然后首页中有很多 url, 我们使用多进程 (Python多进程教程) 同时开始下载这些 url, 得到这些 url 的 HTML 以后, 同时开始解析 (比如 BeautifulSoup) 网页内容. 在网页中寻找这个网站还没有爬过的链接. 最终爬完整个 莫烦 Python 网站所有页面.

有了这种思路, 我们就可以开始写代码了. 你可以在我的 Github 一次性观看全部代码.

首先 import 全部要用的模块, 并规定一个主页. 注意, 我用这份代码测试我内网的网站(速度不受外网影响) 所以使用的 base_url 是 “http://127.0.0.1:4000/”, 如果你要爬 莫烦Python, 你的 base_url 要是 “https://morvanzhou.github.io/” (下载速度会受外网影响).

import multiprocessing as mp
import time
from urllib.request import urlopen, urljoin
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# base_url = "http://127.0.0.1:4000/"
base_url = 'https://morvanzhou.github.io/'

我们定义两个功能, 一个是用来爬取网页的(crawl), 一个是解析网页的(parse). 有了前几节内容的铺垫, 你应该能一言看懂下面的代码. crawl() 用 urlopen 来打开网页, 我用的内网测试, 所以为了体现下载网页的延迟, 添加了一个 time.sleep(0.1) 的下载延迟. 返回原始的 HTML 页面, parse() 就是在这个 HTML 页面中找到需要的信息, 我们用 BeautifulSoup 找 (BeautifulSoup 教程). 返回找到的信息.

def crawl(url):
    response = urlopen(url)
    # time.sleep(0.1)             # slightly delay for downloading
    return response.read().decode()


def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    urls = soup.find_all('a', {"href": re.compile('^/.+?/$')})
    title = soup.find('h1').get_text().strip()
    page_urls = set([urljoin(base_url, url['href']) for url in urls])   # 去重
    url = soup.find('meta', {'property': "og:url"})['content']
    return title, page_urls, url

网页中爬取中, 肯定会爬到重复的网址, 为了去除掉这些重复, 我们使用 python 的 set 功能. 定义两个 set, 用来搜集爬过的网页和没爬过的.

unseen = set([base_url,])
seen = set()

测试普通爬法 ¶

为了对比效果, 我们将在下面对比普通的爬虫和这种分布式的效果. 如果是普通爬虫, 我简化了一下接下来的代码, 将一些不影响的代码去除掉了, 如果你想看全部的代码, 请来到我的 Github. 我们用循环一个个 crawl unseen 里面的 url, 爬出来的 HTML 放到 parse 里面去分析得到结果. 接着就是更新 seen 和 unseen 这两个集合了.

特别注意: 任何网站都是有一个服务器压力的, 如果你爬的过于频繁, 特别是使用多进程爬取或异步爬取, 一次性提交请求给服务器太多次, 这将可能会使得服务器瘫痪, 你可能再也看不到莫烦 Python 了. 所以为了安全起见, 我限制了爬取数量(restricted_crawl=True). 因为我测试使用的是内网 “http://127.0.0.1:4000/” 所以不会有这种压力. 你在以后的爬网页中, 会经常遇到这样的爬取次数的限制 (甚至被封号). 我以前爬 github 时就被限制成一小时只能爬60页.

# DON'T OVER CRAWL THE WEBSITE OR YOU MAY NEVER VISIT AGAIN
if base_url != "http://127.0.0.1:4000/":
    restricted_crawl = True
else:
    restricted_crawl = False

while len(unseen) != 0:                 # still get some url to visit
    if restricted_crawl and len(seen) >= 20:
        break
    htmls = [crawl(url) for url in unseen]
    results = [parse(html) for html in htmls]

    seen.update(unseen)         # seen the crawled
    unseen.clear()              # nothing unseen

    for title, page_urls, url in results:
        unseen.update(page_urls - seen)     # get new url to crawl

使用这种单线程的方法, 在我的内网上面爬, 爬完整个 莫烦Python, 一共消耗 52.3秒. 接着我们把它改成多进程分布式.

测试分布式爬法 ¶

还是上一个 while 循环, 首先我们创建一个进程池(Pool). 不太懂进程池的朋友看过来. 然后我们修改得到 htmls 和 results 的两句代码. 其他都不变, 只将这两个功能给并行了. 我在这里写的都是简化代码, 你可以在这里 看到完整代码.

pool = mp.Pool(4)
while len(unseen) != 0:
    # htmls = [crawl(url) for url in unseen]
    # --->
    crawl_jobs = [pool.apply_async(crawl, args=(url,)) for url in unseen]
    htmls = [j.get() for j in crawl_jobs]

    # results = [parse(html) for html in htmls]
    # --->
    parse_jobs = [pool.apply_async(parse, args=(html,)) for html in htmls]
    results = [j.get() for j in parse_jobs]

    ...

还是在内网测试, 只用了 16.3秒!! 这可比上面的单线程爬虫快了3.5倍. 而且我还不是在外网测试的. 如果在外网, 爬取一张网页的时间更长, 使用多进程会更加有效率, 节省的时间更多.

看到这里, 你一定觉得多线程是爬虫的救星. 其实不然, 要不然我们的教程为什么还能继续. 哈哈. 下一节, 我们会讲到比多进程更加厉害的一种方法. 叫做异步爬取 (asyncio 模块).

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