抓取新闻网站：异步爬虫实现的流程和细节

利用python写爬虫的人越来越多，这也表明了用python写爬虫相比其它语言用起来更方便一些。很多新闻网站都没有反爬虫的策略，所以爬取新闻网站的数据就更加方便。但是，新闻网站多如牛毛，我们该如何去爬呢？从哪里开爬呢？是我们需要首先考虑的问题。

你需要的是异步IO实现一个高效率的爬虫。

下面我们就来看看Python3 基于asyncio的新闻爬虫，我们如何去高效地实现它。

Python3.5开始，加入了新的语法，async和await这两个关键字，asyncio也成了标准库，这对于我们写异步IO的程序来说就是如虎添翼，让我们轻而易举的实现一个定向抓取新闻的异步爬虫。

1. 异步爬虫依赖的模块

1. asyncio: 标准异步模块，实现python的异步机制；
2. uvloop：一个用C开发的异步循环模块，大大提高异步机制的效率；
3. aiohttp: 一个异步http请求的模块，用于下载网页；
4. urllib.parse: 解析url网站的模块；
5. logging: 记录爬虫日志；
6. leveldb: Google的Key-Value数据库，用以记录url的状态；
7. farmhash： 对url进行hash计算作为url的唯一标识；
8. sanicdb: 对aiomysql的封装，更方便的进行数据库mysql操作；

2. 异步爬虫实现的流程

2.1 新闻源列表

本文要实现的异步爬虫是一个定向抓取新闻网站的爬虫，所以就需要管理一个定向源列表，这个源列表记录了很多我们想要抓取的新闻网站的url，这些url指向的网页叫做hub网页，它们有如下特点：

• 它们是网站首页、频道首页、最新列表等等；
• 它们包含非常多的新闻页面的链接；
• 它们经常被网站更新，以包含最新的新闻链接；
• 它们不是包含新闻内容的新闻页面；

Hub网页就是爬虫抓取的起点，爬虫从中提取新闻页面的链接再进行抓取。Hub网址可以保存在MySQL数据库中，运维可以随时添加、删除这个列表；爬虫定时读取这个列表来更新定向抓取的任务。这就需要爬虫中有一个循环来定时读取hub网址。

2.2 网址池

异步爬虫的所有流程不能单单用一个循环来完成，它是多个循环（至少两个）相互作用共同完成的。它们相互作用的桥梁就是“网址池”（用asyncio.Queue来实现）。

这个网址池就是我们比较熟悉的“生产者-消费者”模式。

一方面，hub网址隔段时间就要进入网址池，爬虫从网页提取到的新闻链接也有进入到网址池，这是生产网址的过程；

另一方面，爬虫要从网址池中取出网址进行下载，这个过程是消费过程；

两个过程相互配合，就有url不断的进进出出网址池。

2.3 数据库

这里面用到了两个数据库：MySQL和Leveldb。前者用于保存hub网址、下载的网页；后者用于存储所有url的状态（是否抓取成功）。

从网页提取到的很多链接可能已经被抓取过了，就不必再进行抓取，所以他们在进入网址池前就要被检查一下，通过leveldb可以快速查看其状态。

3. 异步爬虫的实现细节

前面的爬虫流程中提到两个循环：

循环一：定时更新hub网站列表

      async def loop_get_urls(self,):
          print('loop_get_urls() start')
          while 1:
              await self.get_urls() # 从MySQL读取hub列表并将hub url放入queue
              await asyncio.sleep(50)

循环二： 抓取网页的循环

      async def loop_crawl(self,):
          print('loop_crawl() start')
          last_rating_time = time.time()
          asyncio.ensure_future(self.loop_get_urls())
          counter = 0
          while 1:
              item = await self.queue.get()
              url, ishub = item
              self._workers += 1
              counter += 1
              asyncio.ensure_future(self.process(url, ishub))

              span = time.time() - last_rating_time
              if span > 3:
                  rate = counter / span
                  print('	loop_crawl2() rate:%s, counter: %s, workers: %s' % (round(rate, 2), counter, self._workers))
                  last_rating_time = time.time()
                  counter = 0
              if self._workers > self.workers_max:
                  print('====== got workers_max, sleep 3 sec to next worker =====')
                  await asyncio.sleep(3)              

4. asyncio 要点：

读读asyncio的文档就可以知道它的运行流程，这里分享一下使用时注意到的地方。

（1）使用loop.run_until_complete(self.loop_crawl())来启动整个程序的主循环；

（2）使用asyncio.ensure_future() 来异步调用一个函数，它相当于多进程的fork，gevent的spawn()，具体可以参考上述代码。

 

 

文章首发于我的技术博客猿人学Python基础教程