最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用Scrapy的，但是遇到了下面两个问题:

前端页面是用JS模板引擎生成的

接口主要是用POST提交参数的

目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用Scrapy，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。

本文中的部分链接可能需要FQ。

参考资料：

一个爬虫的简单框架

一个简单的爬虫框架，主要就是处理网络请求，Scrapy使用的是Twisted(一个事件驱动网络框架，以非阻塞的方式对网络I/O进行异步处理)，这里不使用异步处理，等以后再研究这个框架。如果使用的是Python3.4及其以上版本，到可以使用asyncio这个标准库。

这个简单的爬虫使用多线程来处理网络请求，使用线程来处理URL队列中的url，然后将url返回的结果保存在另一个队列中，其它线程在读取这个队列中的数据，然后写到文件中去。

该爬虫主要用下面几个部分组成。

1 URL队列和结果队列

将将要爬去的url放在一个队列中，这里使用标准库Queue。访问url后的结果保存在结果队列中

初始化一个URL队列

from Queue import Queue

urls_queue = Queue()

out_queue = Queue()

2 请求线程

使用多个线程，不停的取URL队列中的url，并进行处理：

import threading

classThreadCrawl(threading.Thread):

def__init__(self, queue, out_queue):

threading.Thread.__init__(self)

self.queue = queue

self.out_queue = out_queue

defrun(self):

while True:

item = self.queue.get()

self.queue.task_down()

下面是部分标准库Queue的使用方法:

Queue.get([block[, timeout]])

Remove and return an item from the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available.

Queue.task_done()

Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumer threads. For each get() used to fetch a task, a subsequent call to task_done() tells the queue that the processing on the task is complete.

如果队列为空，线程就会被阻塞，直到队列不为空。处理队列中的一条数据后，就需要通知队列已经处理完该条数据。

处理线程

处理结果队列中的数据，并保存到文件中。如果使用多个线程的话，必须要给文件加上锁。

lock = threading.Lock()

f = codecs.open('out.txt', 'w', 'utf8')

当线程需要写入文件的时候，可以这样处理：

with lock:

f.write(something)

程序的执行结果

运行状态：

抓取结果：

源码

代码还不完善，将会持续修改中。

# coding: utf-8

'''

Author mr_zys

Email myzysv5@sina.com

'''

from Queue import Queue

import threading

import urllib2

import time

import json

import codecs

from bs4 import BeautifulSoup

urls_queue = Queue()

data_queue = Queue()

lock = threading.Lock()

f = codecs.open('out.txt', 'w', 'utf8')

class ThreadUrl(threading.Thread):

def __init__(self, queue):

threading.Thread.__init__(self)

self.queue = queue

def run(self):

pass

class ThreadCrawl(threading.Thread):

def __init__(self, url, queue, out_queue):

threading.Thread.__init__(self)

self.url = url

self.queue = queue

self.out_queue = out_queue

def run(self):

while True:

item = self.queue.get()

data = self._data_post(item)

try:

req = urllib2.Request(url=self.url, data=data)

res = urllib2.urlopen(req)

except urllib2.HTTPError, e:

raise e.reason

py_data = json.loads(res.read())

res.close()

item['first'] = 'false'

item['pn'] = item['pn'] + 1

success = py_data['success']

if success:

print 'Get success...'

else:

print 'Get fail....'

print 'pn is : %s' % item['pn']

result = py_data['content']['result']

if len(result) != 0:

self.queue.put(item)

print 'now queue size is: %d' % self.queue.qsize()

self.out_queue.put(py_data['content']['result'])

self.queue.task_done()

def _data_post(self, item):

pn = item['pn']

first = 'false'

if pn == 1:

first = 'true'

return 'first=' + first + '&pn=' + str(pn) + '&kd=' + item['kd']

def _item_queue(self):

pass

class ThreadWrite(threading.Thread):

def __init__(self, queue, lock, f):

threading.Thread.__init__(self)

self.queue = queue

self.lock = lock

self.f = f

def run(self):

while True:

item = self.queue.get()

self._parse_data(item)

self.queue.task_done()

def _parse_data(self, item):

for i in item:

l = self._item_to_str(i)

with self.lock:

print 'write %s' % l

self.f.write(l)

def _item_to_str(self, item):

positionName = item['positionName']

positionType = item['positionType']

workYear = item['workYear']

education = item['education']

jobNature = item['jobNature']

companyName = item['companyName']

companyLogo = item['companyLogo']

industryField = item['industryField']

financeStage = item['financeStage']

companyShortName = item['companyShortName']

city = item['city']

salary = item['salary']

positionFirstType = item['positionFirstType']

createTime = item['createTime']

positionId = item['positionId']

return positionName + ' ' + positionType + ' ' + workYear + ' ' + education + ' ' + \

jobNature + ' ' + companyLogo + ' ' + industryField + ' ' + financeStage + ' ' + \

companyShortName + ' ' + city + ' ' + salary + ' ' + positionFirstType + ' ' + \

createTime + ' ' + str(positionId) + '\n'

def main():

for i in range(4):

t = ThreadCrawl(

'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json', urls_queue, data_queue)

t.setDaemon(True)

t.start()

datas = [

{'first': 'true', 'pn': 1, 'kd': 'Java'}

#{'first': 'true', 'pn': 1, 'kd': 'Python'}

]

for d in datas:

urls_queue.put(d)

for i in range(4):

t = ThreadWrite(data_queue, lock, f)

t.setDaemon(True)

t.start()

urls_queue.join()

data_queue.join()

with lock:

f.close()

print 'data_queue siez: %d' % data_queue.qsize()

main()

总结

主要是熟悉使用Python的多线程编程，以及一些标准库的使用Queue、threading。