Python构建网页爬虫原理分析

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python实现简单爬虫功能的示例

python爬虫实战之最简单的网页爬虫教程

网络爬虫是当前应用最广泛的系统类型之一。最典型的案例是Google利用爬虫从全网收集信息。除搜索引擎外，新闻网站也依赖爬虫聚合数据源。可见，只要涉及海量信息聚合需求，爬虫都是值得考虑的技术方案。

构建网络爬虫需考量诸多因素，尤其在系统扩展场景下。正因如此，它已成为系统设计面试中的热门考题。本文将探讨从基础爬虫到大型分布式爬虫的完整主题，并分析面试中可能涉及的各类问题。

1 - 基本解决方案

如何构建基础网络爬虫？

在系统设计面试前，我们已在《系统设计面试之前需要知道的八件事》中提及，策略是从简单方案入手。让我们专注于构建运行于单线程的基础网页爬虫。基于此简单方案，可逐步进行优化。

抓取单个网页时，核心操作是向对应URL发起HTTP GET请求并解析响应数据。基于此，基础网络爬虫的工作流程如下：

初始化包含所有待抓取网站URL的URL池。

针对每个URL，发起HTTP GET请求以获取网页内容。

解析内容（通常为HTML），并提取其中潜在的可抓取URL。

将新发现的URL加入池中，并持续执行抓取操作。

具体实现取决于业务场景，有时可设立独立系统生成抓取URL。例如，程序可持续监听RSS订阅，每发现新文章即将该URL加入爬取池。

2 - 规模问题

众所周知，任何系统在扩展后都会面临一系列挑战。在网络爬虫中，将系统扩展至多台机器时，可能出现多种错误场景。

在跳转至下一节前，请思考分布式网络爬虫的瓶颈所在及其解决方案。本文后续部分将讨论解决这些主要问题的几种方案。

3 - 抓取频率

你多久爬一次网站？

这看似微不足道，除非系统达到一定规模且对内容新鲜度有极高要求。例如，若需获取上一小时的最新新闻，爬虫可能需要每小时不间断抓取新闻网站。但这会带来什么问题？

对于小型网站，其服务器可能无法承受如此频繁的请求。一种解决方法是遵循各站点的robot.txt文件。不了解robot.txt的人需注意，这是网站与爬虫交互的标准协议，可指定禁止抓取的文件路径，大多数爬虫均遵循此配置。此外，可为不同网站设置差异化抓取频率。通常，仅少数网站需高频抓取。

4 - 去重

在单机环境中，可将URL池保留在内存中并删除重复条目。但在分布式系统中，情况更为复杂。基本而言，多个爬虫可能从不同网页提取相同URL，并均希望将其加入URL池。显然，多次抓取同一页面毫无意义。那么，如何对URL进行去重？

一种常用方法是使用布隆过滤器（Bloom Filter）。简言之，布隆过滤器是一种节省空间的系统，用于测试元素是否存在于集合中。但它可能存在误报。换言之，布隆过滤器可告知URL绝对不在池中，或可能在池中。

简要解释布隆过滤器的工作原理：空布隆过滤器是一个包含m位（全0）的位数组，以及k个哈希函数，将每个元素映射至m位中的特定位。当向布隆过滤器添加新元素（URL）时，通过k个哈希函数得到k个位，并将它们全部置为1。因此，检查元素存在性时，先获取k个位，若其中任一不为1，则立即判定该元素不存在。但若所有k位均为1，则可能由其他几个元素的组合导致。

布隆过滤器是一项广泛应用的技术，也是网络爬虫中URL去重的完美解决方案。

5 - 解析

从网站获取响应数据后，下一步是解析数据（通常为HTML）以提取关注信息。这听起来简单，但使其健壮性可能极具挑战。

我们面临的挑战在于，HTML代码中总会出现奇怪的标记、URL等，难以覆盖所有边界情况。例如，当HTML包含非Unicode字符时，需处理编码解码问题。此外，网页若包含图片、视频甚至PDF文件，也会引发异常行为。

另外，部分网页通过JavaScript（如AngularJS）动态渲染，爬虫可能无法获取任何内容。

可以说，不存在万能方案，无法为所有网页构建完美且健壮的爬虫。你需要进行大量健壮性测试，以确保其按预期工作。

总结

还有许多未涉及的有趣话题，但我想提及其中一些供你思考。例如检测循环。许多网站包含类似A->B->C->A的链接结构，爬虫可能会无限运行。思考如何解决此问题？

另一个问题是DNS查找。当系统扩展至一定水平时，DNS查找可能成为瓶颈，你可能需要建立自己的DNS服务器。

与许多其他系统类似，扩展型网络爬虫比构建单机版本困难得多，且在系统设计面试中可讨论诸多细节。尝试从朴素方案开始并持续优化，可使事情比看起来更容易。

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