Python爬虫的N种姿势

问题的由来

  前几天，在微信公众号（python爬虫及算法）上有个人问了笔者一个问题，如何利用爬虫来实现如下的需求，需要爬取的网页如下（网址为：https://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0）：

  我们的需求为爬取红色框框内的名人（有500条记录，图片只展示了一部分）的 名字以及其介绍，关于其介绍，点击该名人的名字即可，如下图：

这就意味着我们需要爬取500个这样的页面，即500个http请求（暂且这么认为吧），然后需要提取这些网页中的名字和描述，当然有些不是名人，也没有描述，我们可以跳过。最后，这些网页的网址在第一页中的名人后面可以找到，如george washington的网页后缀为q23.
  爬虫的需求大概就是这样。

爬虫的n中姿势

  首先，分析来爬虫的思路：先在第一个网页（https://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0）中得到500个名人所在的网址，接下来就爬取这500个网页中的名人的名字及描述，如无描述，则跳过。
  接下来，我们将介绍实现这个爬虫的4种方法，并分析它们各自的优缺点，希望能让读者对爬虫有更多的体会。实现爬虫的方法为：

• 一般方法（同步，requests+beautifulsoup）
• 并发（使用concurrent.futures模块以及requests+beautifulsoup）
• 异步（使用aiohttp+asyncio+requests+beautifulsoup）
• 使用框架scrapy

一般方法

  一般方法即为同步方法，主要使用requests+beautifulsoup，按顺序执行。完整的python代码如下：

import requests
from bs4 import beautifulsoup
import time

# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/67.0.3396.87 safari/537.36'}
# 发送http请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
# 找到name和description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
    url = human.find('a')['href']
    urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 获取每个网页的name和description
def parser(url):
    req = requests.get(url)
    # 利用beautifulsoup将获取到的文本解析成html
    soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
    # 获取name和description
    name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
    desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
    if name is not none and desc is not none:
        print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

for url in urls:
    parser(url)

t2 = time.time() # 结束时间
print('一般方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)

输出的结果如下(省略中间的输出，以......代替)：

##################################################
george washington                       ,   first president of the united states
douglas adams                           ,   british author and humorist (1952–2001)
......
willoughby newton                       ,   politician from virginia, usa
mack wilberg                            ,   american conductor
一般方法，总共耗时：724.9654655456543
##################################################

使用同步方法，总耗时约725秒，即12分钟多。
  一般方法虽然思路简单，容易实现，但效率不高，耗时长。那么，使用并发试试看。

并发方法

  并发方法使用多线程来加速一般方法，我们使用的并发模块为concurrent.futures模块，设置多线程的个数为20个（实际不一定能达到，视计算机而定）。完整的python代码如下：

import requests
from bs4 import beautifulsoup
import time
from concurrent.futures import threadpoolexecutor, wait, all_completed

# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/67.0.3396.87 safari/537.36'}
# 发送http请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
# 找到name和description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
    url = human.find('a')['href']
    urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 获取每个网页的name和description
def parser(url):
    req = requests.get(url)
    # 利用beautifulsoup将获取到的文本解析成html
    soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
    # 获取name和description
    name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
    desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
    if name is not none and desc is not none:
        print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

# 利用并发加速爬取
executor = threadpoolexecutor(max_workers=20)
# submit()的参数： 第一个为函数， 之后为该函数的传入参数，允许有多个
future_tasks = [executor.submit(parser, url) for url in urls]
# 等待所有的线程完成，才进入后续的执行
wait(future_tasks, return_when=all_completed)

t2 = time.time() # 结束时间
print('并发方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)

输出的结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################
larry sanger                            ,   american former professor, co-founder of wikipedia, founder of citizendium and other projects
ken jennings                            ,   american game show contestant and writer
......
antoine de saint-exupery                ,   french writer and aviator
michael jackson                         ,   american singer, songwriter and dancer
并发方法，总共耗时：226.7499692440033
##################################################

使用多线程并发后的爬虫执行时间约为227秒，大概是一般方法的三分之一的时间，速度有了明显的提升啊！多线程在速度上有明显提升，但执行的网页顺序是无序的，在线程的切换上开销也比较大，线程越多，开销越大。
  关于多线程与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：python爬虫之多线程下载豆瓣top250电影图片。

异步方法

  异步方法在爬虫中是有效的速度提升手段，使用aiohttp可以异步地处理http请求，使用asyncio可以实现异步io，需要注意的是，aiohttp只支持3.5.3以后的python版本。使用异步方法实现该爬虫的完整python代码如下：

import requests
from bs4 import beautifulsoup
import time
import aiohttp
import asyncio

# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/67.0.3396.87 safari/537.36'}
# 发送http请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
# 找到name和description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
    url = human.find('a')['href']
    urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 异步http请求
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
        
# 解析网页
async def parser(html):
    # 利用beautifulsoup将获取到的文本解析成html
    soup = beautifulsoup(html, "lxml")
    # 获取name和description
    name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
    desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
    if name is not none and desc is not none:
        print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

# 处理网页，获取name和description
async def download(url):
    async with aiohttp.clientsession() as session:
        try:
            html = await fetch(session, url)
            await parser(html)
        except exception as err:
            print(err)

# 利用asyncio模块进行异步io处理
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]
tasks = asyncio.gather(*tasks)
loop.run_until_complete(tasks)

t2 = time.time() # 结束时间
print('使用异步，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)

输出结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################
frédéric taddeï                         ,   french journalist and tv host
gabriel gonzáles videla                 ,   chilean politician
......
denmark                                 ,   sovereign state and scandinavian country in northern europe
usain bolt                              ,   jamaican sprinter and soccer player
使用异步，总共耗时：126.9002583026886
##################################################

显然，异步方法使用了异步和并发两种提速方法，自然在速度有明显提升，大约为一般方法的六分之一。异步方法虽然效率高，但需要掌握异步编程，这需要学习一段时间。
  关于异步方法与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：。
  如果有人觉得127秒的爬虫速度还是慢，可以尝试一下异步代码（与之前的异步代码的区别在于：仅仅使用了正则表达式代替beautifulsoup来解析网页，以提取网页中的内容）：

import requests
from bs4 import beautifulsoup
import time
import aiohttp
import asyncio
import re

# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {
    'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/67.0.3396.87 safari/537.36'}
# 发送http请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
# 找到name和description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
    url = human.find('a')['href']
    urls.append('https://www.wikidata.org' + url)

# 异步http请求
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

# 解析网页
async def parser(html):
    # 利用正则表达式解析网页
    try:
        name = re.findall(r'<span class="wikibase-title-label">(.+?)</span>', html)[0]
        desc = re.findall(r'<span class="wikibase-descriptionview-text">(.+?)</span>', html)[0]
        print('%-40s,\t%s' % (name, desc))
    except exception as err:
        pass

# 处理网页，获取name和description
async def download(url):
    async with aiohttp.clientsession() as session:
        try:
            html = await fetch(session, url)
            await parser(html)
        except exception as err:
            print(err)

# 利用asyncio模块进行异步io处理
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]
tasks = asyncio.gather(*tasks)
loop.run_until_complete(tasks)

t2 = time.time()  # 结束时间
print('使用异步（正则表达式），总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)

输出的结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################
dejen gebremeskel                       ,   ethiopian long-distance runner
erik kynard                             ,   american high jumper
......
buzz aldrin                             ,   american astronaut
egon krenz                              ,   former general secretary of the socialist unity party of east germany
使用异步（正则表达式），总共耗时：16.521944999694824
##################################################

16.5秒，仅仅为一般方法的43分之一，速度如此之快，令人咋舌（感谢某人提供的尝试）。笔者虽然自己实现了异步方法，但用的是beautifulsoup来解析网页，耗时127秒，没想到使用正则表达式就取得了如此惊人的效果。可见，beautifulsoup解析网页虽然快，但在异步方法中，还是限制了速度。但这种方法的缺点为，当你需要爬取的内容比较复杂时，一般的正则表达式就难以胜任了，需要另想办法。

爬虫框架scrapy

  最后，我们使用著名的python爬虫框架scrapy来解决这个爬虫。我们创建的爬虫项目为wikidatascrapy，项目结构如下：

在settings.py中设置“robotstxt_obey = false”. 修改items.py，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

class wikidatascrapyitem(scrapy.item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.field()
    desc = scrapy.field()

然后，在spiders文件夹下新建wikispider.py，代码如下:

import scrapy.cmdline
from wikidatascrapy.items import wikidatascrapyitem
import requests
from bs4 import beautifulsoup

# 获取请求的500个网址，用requests+beautifulsoup搞定
def get_urls():
    url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=special:whatlinkshere/q5&limit=500&from=0"
    # 请求头部
    headers = {
        'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/67.0.3396.87 safari/537.36'}
    # 发送http请求
    req = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = beautifulsoup(req.text, "lxml")
    # 找到name和description所在的记录
    human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

    urls = []
    # 获取网址
    for human in human_list:
        url = human.find('a')['href']
        urls.append('https://www.wikidata.org' + url)

    # print(urls)
    return urls

# 使用scrapy框架爬取
class bookspider(scrapy.spider):
    name = 'wikiscrapy'  # 爬虫名称
    start_urls = get_urls()  # 需要爬取的500个网址

    def parse(self, response):
        item = wikidatascrapyitem()
        # name and description
        item['name'] = response.css('span.wikibase-title-label').xpath('text()').extract_first()
        item['desc'] = response.css('span.wikibase-descriptionview-text').xpath('text()').extract_first()

        yield item

# 执行该爬虫，并转化为csv文件
scrapy.cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', 'wikiscrapy', '-o', 'wiki.csv', '-t', 'csv'])

输出结果如下（只包含最后的scrapy信息总结部分）：

{'downloader/request_bytes': 166187,
 'downloader/request_count': 500,
 'downloader/request_method_count/get': 500,
 'downloader/response_bytes': 18988798,
 'downloader/response_count': 500,
 'downloader/response_status_count/200': 500,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 49, 15, 761487),
 'item_scraped_count': 500,
 'log_count/debug': 1001,
 'log_count/info': 8,
 'response_received_count': 500,
 'scheduler/dequeued': 500,
 'scheduler/dequeued/memory': 500,
 'scheduler/enqueued': 500,
 'scheduler/enqueued/memory': 500,
 'start_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 48, 44, 58673)}

可以看到，已成功爬取500个网页，耗时31秒，速度也相当ok。再来看一下生成的wiki.csv文件，它包含了所有的输出的name和description，如下图：

可以看到，输出的csv文件的列并不是有序的。至于如何解决scrapy输出的csv文件有换行的问题，请参考*上的回答： 。

  scrapy来制作爬虫的优势在于它是一个成熟的爬虫框架，支持异步，并发，容错性较好（比如本代码中就没有处理找不到name和description的情形），但如果需要频繁地修改中间件，则还是自己写个爬虫比较好，而且它在速度上没有超过我们自己写的异步爬虫，至于能自动导出csv文件这个功能，还是相当实在的。

总结

  本文内容较多，比较了4种爬虫方法，每种方法都有自己的利弊，已在之前的陈述中给出，当然，在实际的问题中，并不是用的工具或方法越高级就越好，具体问题具体分析嘛~
  本文到此结束，感谢阅读哦~

 

注意：本人现已开通微信公众号： python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape）， 欢迎大家关注哦~~