Python实现基于协程的异步爬虫

一、课程介绍

1. 课程来源

本课程核心部分来自《500 lines or less》项目，作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum。项目代码使用 MIT 协议，项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议。

课程内容在原文档基础上做了稍许修改，增加了部分原理介绍，步骤的拆解分析及源代码注释。

2. 内容简介

传统计算机科学往往将大量精力放在如何追求更有效率的算法上。但如今大部分涉及网络的程序，它们的时间开销主要并不是在计算上，而是在维持多个Socket连接上。亦或是它们的事件循环处理的不够高效导致了更多的时间开销。对于这些程序来说，它们面临的挑战是如何更高效地等待大量的网络事件并进行调度。目前流行的解决方式就是使用异步I/O。

本课程将探讨几种实现爬虫的方法，从传统的线程池到使用协程，每节课实现一个小爬虫。另外学习协程的时候，我们会从原理入手，以ayncio协程库为原型，实现一个简单的异步编程模型。

本课程实现的爬虫为爬一个整站的爬虫，不会爬到站点外面去，且功能较简单，主要目的在于学习原理，提供实现并发与异步的思路，并不适合直接改写作为日常工具使用。

3. 课程知识点

本课程项目完成过程中，我们将学习：

线程池实现并发爬虫

回调方法实现异步爬虫

协程技术的介绍

一个基于协程的异步编程模型

协程实现异步爬虫

二、实验环境

本课程使用Python 3.4，所以本课程内运行py脚本都是使用python3命令。

打开终端，进入 Code 目录，创建 crawler 文件夹, 并将其作为我们的工作目录。

$ cd Code

$ mkdir crawler && cd crawler

环保起见，测试爬虫的网站在本地搭建。

我们使用 Python 2.7 版本官方文档作为测试爬虫用的网站

wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/574/python-doc.zip

unzip python-doc.zip

安装serve，一个用起来很方便的静态文件服务器：

sudo npm install -g serve

启动服务器：

serve python-doc

如果访问不了npm的资源，也可以用以下方式开启服务器：

ruby -run -ehttpd python-doc -p 3000

访问localhost:3000查看网站：

三、实验原理

什么是爬虫？

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫的工作流程

网络爬虫基本的工作流程是从一个根URL开始，抓取页面，解析页面中所有的URL，将还没有抓取过的URL放入工作队列中，之后继续抓取工作队列中的URL，重复抓取、解析，将解析到的url放入工作队列的步骤，直到工作队列为空为止。

线程池、回调、协程

我们希望通过并发执行来加快爬虫抓取页面的速度。一般的实现方式有三种：

线程池方式：开一个线程池，每当爬虫发现一个新链接，就将链接放入任务队列中，线程池中的线程从任务队列获取一个链接，之后建立socket，完成抓取页面、解析、将新连接放入工作队列的步骤。

回调方式：程序会有一个主循环叫做事件循环，在事件循环中会不断获得事件，通过在事件上注册解除回调函数来达到多任务并发执行的效果。缺点是一旦需要的回调操作变多，代码就会非常散，变得难以维护。

协程方式：同样通过事件循环执行程序，利用了Python 的生成器特性，生成器函数能够中途停止并在之后恢复，那么原本不得不分开写的回调函数就能够写在一个生成器函数中了，这也就实现了协程。

四、实验一：线程池实现爬虫

使用socket抓取页面需要先建立连接，之后发送GET类型的HTTP报文，等待读入，将读到的所有内容存入响应缓存。

def fetch(url):

sock = socket.socket()

sock.connect(('localhost.com', 3000))

request = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: localhost\r\n\r\n'.format(url)

sock.send(request.encode('ascii'))

response = b''

chunk = sock.recv(4096)

while chunk:

response += chunk

chunk = sock.recv(4096)

links = parse_links(response)

q.add(links)

默认的socket连接与读写是阻塞式的，在等待读入的这段时间的CPU占用是被完全浪费的。

多线程

默认这部分同学们都是学过的，所以就粗略记几个重点，没学过的同学可以直接参考廖雪峰的教程：廖雪峰的官方网站-Python多线程

导入线程库：

import threading

开启一个线程的方法：

t = 你新建的线程

t.start() #开始运行线程

t.join() #你的当前函数就阻塞在这一步直到线程运行完

建立线程的两种方式：

#第一种:通过函数创建线程

def 函数a():

pass

t = threading.Thread(target=函数a,name=自己随便取的线程名字)

#第二种:继承线程类

class Fetcher(threading.Thread):

def __init__(self):

Thread.__init__(self):

#加这一步后主程序中断退出后子线程也会跟着中断退出

self.daemon = True

def run(self):

#线程运行的函数

pass

t = Fetcher()

线程同时操作一个全局变量时会产生线程竞争所以需要锁：

lock = threading.Lock()

lock.acquire() #获得锁

#..操作全局变量..

lock.release() #释放锁

多线程同步－队列

多线程同步就是多个线程竞争一个全局变量时按顺序读写，一般情况下要用锁，但是使用标准库里的Queue的时候它内部已经实现了锁，不用程序员自己写了。

导入队列类：

from queue import Queue

创建一个队列：

q = Queue(maxsize=0)

maxsize为队列大小，为0默认队列大小可无穷大。

队列是先进先出的数据结构：

q.put(item) #往队列添加一个item，队列满了则阻塞

q.get(item) #从队列得到一个item，队列为空则阻塞

还有相应的不等待的版本，这里略过。

队列不为空，或者为空但是取得item的线程没有告知任务完成时都是处于阻塞状态

q.join() #阻塞直到所有任务完成

线程告知任务完成使用task_done

q.task_done() #在线程内调用

实现线程池

创建thread.py文件作为爬虫程序的文件。

我们使用seen_urls来记录已经解析到的url地址：

seen_urls = set(['/'])

创建Fetcher类：

class Fetcher(Thread):

def __init__(self, tasks):

Thread.__init__(self)

#tasks为任务队列

self.tasks = tasks

self.daemon = True

self.start()

def run(self):

while True:

url = self.tasks.get()

print(url)

sock = socket.socket()

sock.connect(('localhost', 3000))

get = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: localhost\r\n\r\n'.format(url)

sock.send(get.encode('ascii'))

response = b''

chunk = sock.recv(4096)

while chunk:

response += chunk

chunk = sock.recv(4096)

#解析页面上的所有链接

links = self.parse_links(url, response)

lock.acquire()

#得到新链接加入任务队列与seen_urls中

for link in links.difference(seen_urls):

self.tasks.put(link)

seen_urls.update(links)

lock.release()

#通知任务队列这个线程的任务完成了

self.tasks.task_done()

使用正则库与url解析库来解析抓取的页面，这里图方便用了正则，同学也可以用Beautifulsoup等专门用来解析页面的Python库：

import urllib.parse

import re

在Fetcher中实现parse_links解析页面:

def parse_links(self, fetched_url, response):

if not response:

print('error: {}'.format(fetched_url))

return set()

if not self._is_html(response):

return set()

#通过href属性找到所有链接

urls = set(re.findall(r'''(?i)href=["']?([^\s"'<>]+)''',

self.body(response)))

links = set()

for url in urls:

#可能找到的url是相对路径，这时候就需要join一下，绝对路径的话就还是会返回url

normalized = urllib.parse.urljoin(fetched_url, url)

#url的信息会被分段存在parts里

parts = urllib.parse.urlparse(normalized)

if parts.scheme not in ('', 'http', 'https'):

continue

host, port = urllib.parse.splitport(parts.netloc)

if host and host.lower() not in ('localhost'):

continue

#有的页面会通过地址里的#frag后缀在页面内跳转，这里去掉frag的部分

defragmented, frag = urllib.parse.urldefrag(parts.path)

links.add(defragmented)

return links

#得到报文的html正文

def body(self, response):

body = response.split(b'\r\n\r\n', 1)[1]

return body.decode('utf-8')

def _is_html(self, response):

head, body = response.split(b'\r\n\r\n', 1)

headers = dict(h.split(': ') for h in head.decode().split('\r\n')[1:])

return headers.get('Content-Type', '').startswith('text/html')

实现线程池类与main的部分：

class ThreadPool:

def __init__(self, num_threads):

self.tasks = Queue()

for _ in range(num_threads):

Fetcher(self.tasks)

def add_task(self, url):

self.tasks.put(url)

def wait_completion(self):

self.tasks.join()

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

#开4个线程

pool = ThreadPool(4)

#从根地址开始抓取页面

pool.add_task("/")

pool.wait_completion()

print('{} URLs fetched in {:.1f} seconds'.format(len(seen_urls),time.time() - start))

运行效果

这里先贴出完整代码：

from queue import Queue

from threading import Thread, Lock

import urllib.parse

import socket

import re

import time

seen_urls = set(['/'])

lock = Lock()

class Fetcher(Thread):

def __init__(self, tasks):

Thread.__init__(self)

self.tasks = tasks

self.daemon = True

self.start()

def run(self):

while True:

url = self.tasks.get()

print(url)

sock = socket.socket()

sock.connect(('localhost', 3000))

get = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: localhost\r\n\r\n'.format(url)

sock.send(get.encode('ascii'))

response = b''

chunk = sock.recv(4096)

while chunk:

response += chunk

chunk = sock.recv(4096)

links = self.parse_links(url, response)

lock.acquire()

for link in links.difference(seen_urls):

self.tasks.put(link)

seen_urls.update(links)

lock.release()

self.tasks.task_done()

def parse_links(self, fetched_url, response):

if not response:

print('error: {}'.format(fetched_url))

return set()

if not self._is_html(response):

return set()

urls = set(re.findall(r'''(?i)href=["']?([^\s"'<>]+)''',

self.body(response)))

links = set()

for url in urls:

normalized = urllib.parse.urljoin(fetched_url, url)

parts = urllib.parse.urlparse(normalized)

if parts.scheme not in ('', 'http', 'https'):

continue

host, port = urllib.parse.splitport(parts.netloc)

if host and host.lower() not in ('localhost'):

continue

defragmented, frag = urllib.parse.urldefrag(parts.path)

links.add(defragmented)

return links

def body(self, response):

body = response.split(b'\r\n\r\n', 1)[1]

return body.decode('utf-8')

def _is_html(self, response):

head, body = response.split(b'\r\n\r\n', 1)

headers = dict(h.split(': ') for h in head.decode().split('\r\n')[1:])

return headers.get('Content-Type', '').startswith('text/html')

class ThreadPool:

def __init__(self, num_threads):

self.tasks = Queue()

for _ in range(num_threads):

Fetcher(self.tasks)

def add_task(self, url):

self.tasks.put(url)

def wait_completion(self):

self.tasks.join()

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

pool = ThreadPool(4)

pool.add_task("/")

pool.wait_completion()

print('{} URLs fetched in {:.1f} seconds'.format(len(seen_urls),time.time() - start))

运行python3 thread.py命令查看效果(记得先开网站服务器)：

使用标准库中的线程池

线程池直接使用multiprocessing.pool中的ThreadPool：

代码更改如下：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

#...省略中间部分...

#...去掉Fetcher初始化中的self.start()

#...删除自己实现的ThreadPool...

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

pool = ThreadPool()

tasks = Queue()

tasks.put("/")

Workers = [Fetcher(tasks) for i in range(4)]

pool.map_async(lambda w:w.run(), Workers)

tasks.join()

pool.close()

print('{} URLs fetched in {:.1f} seconds'.format(len(seen_urls),time.time() - start))

使用ThreadPool时，它处理的对象可以不是线程对象，实际上Fetcher的线程部分ThreadPool根本用不到。因为它自己内部已开了几个线程在等待任务输入。这里偷个懒就只把self.start()去掉了。可以把Fetcher的线程部分全去掉，效果是一样的。

ThreadPool活用了map函数，这里它将每一个Fetcher对象分配给线程池中的一个线程，线程调用了Fetcher的run函数。这里使用map_async是因为不希望它在那一步阻塞，我们希望在任务队列join的地方阻塞，那么到队列为空且任务全部处理完时程序就会继续执行了。

运行python3 thread.py命令查看效果：

线程池实现的缺陷

我们希望爬虫的性能能够进一步提升，但是我们没办法开太多的线程，因为线程的内存开销很大，每创建一个线程可能需要占用50k的内存。以及还有一点，网络程序的时间开销往往花在I/O上，socket I/O 阻塞时的那段时间是完全被浪费了的。那么要如何解决这个问题呢？

下节课你就知道啦，下节课见～