Python3 基于asyncio的新闻爬虫思路

∟文章首发于我的个人博客：Python教程

Python写爬虫是非常方便的，爬取的目标不同，实现的方式也有很大不同。新闻爬虫的方便之处是，新闻网站几乎没有反爬虫策略，不好的地方是你想要爬取的新闻网站非常非常多。这个时候，效率就是你首要考虑的问题。

同步循环的效率在这里相形见绌，你需要的是异步IO实现一个高效率的爬虫。

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

asyncio: 标准异步模块，实现python的异步机制；

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；

aiohttp: 一个异步http请求的模块，用于下载网页；

urllib.parse: 解析url网站的模块；

logging: 记录爬虫日志；

leveldb: Google的Key-Value数据库，用以记录url的状态；

farmhash： 对url进行hash计算作为url的唯一标识；

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   zhua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('\tloop_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。

Python

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