使用python asyncio实现了一个异步代理池,根据规则爬取代理网站上的免费代理,在验证其有效后存入redis中,定期扩展代理的数量并检验池中代理的有效性,移除失效的代理。同时用aiohttp实现了一个server,其他的程序可以通过访问相应的url来从代理池中获取代理。
源码
Github
环境
- Python 3.5+
- Redis
- PhantomJS(可选)
- Supervisord(可选)
因为代码中大量使用了asyncio的async和await语法,它们是在Python3.5中才提供的,所以最好使用Python3.5及以上的版本,我使用的是Python3.6。
依赖
- redis
- aiohttp
- bs4
- lxml
- requests
- selenium
selenium包主要是用来操作PhantomJS的。
下面来对代码进行说明。
1. 爬虫部分
核心代码
async def start(self): for rule in self._rules: parser = asyncio.ensure_future(self._parse_page(rule)) # 根据规则解析页面来获取代理 logger.debug('{0} crawler started'.format(rule.__rule_name__)) if not rule.use_phantomjs: await page_download(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages, self._stop_flag) # 爬取代理网站的页面 else: await page_download_phantomjs(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages, rule.phantomjs_load_flag, self._stop_flag) # 使用PhantomJS爬取 await self._pages.join() parser.cancel() logger.debug('{0} crawler finished'.format(rule.__rule_name__))
上面的核心代码实际上是一个用asyncio.Queue实现的生产-消费者模型,下面是该模型的一个简单实现:
import asyncio from random import random async def produce(queue, n): for x in range(1, n + 1): print('produce ', x) await asyncio.sleep(random()) await queue.put(x) # 向queue中放入item async def consume(queue): while 1: item = await queue.get() # 等待从queue中获取item print('consume ', item) await asyncio.sleep(random()) queue.task_done() # 通知queue当前item处理完毕 async def run(n): queue = asyncio.Queue() consumer = asyncio.ensure_future(consume(queue)) await produce(queue, n) # 等待生产者结束 await queue.join() # 阻塞直到queue不为空 consumer.cancel() # 取消消费者任务,否则它会一直阻塞在get方法处 def aio_queue_run(n): loop = asyncio.get_event_loop() try: loop.run_until_complete(run(n)) # 持续运行event loop直到任务run(n)结束 finally: loop.close() if __name__ == '__main__': aio_queue_run(5)
运行上面的代码,一种可能的输出如下:
produce 1 produce 2 consume 1 produce 3 produce 4 consume 2 produce 5 consume 3 consume 4 consume 5
爬取页面
async def page_download(urls, pages, flag): url_generator = urls async with aiohttp.ClientSession() as session: for url in url_generator: if flag.is_set(): break await asyncio.sleep(uniform(delay - 0.5, delay + 1)) logger.debug('crawling proxy web page {0}'.format(url)) try: async with session.get(url, headers=headers, timeout=10) as response: page = await response.text() parsed = html.fromstring(decode_html(page)) # 使用bs4来辅助lxml解码网页:http://lxml.de/elementsoup.html#Using only the encoding detection await pages.put(parsed) url_generator.send(parsed) # 根据当前页面来获取下一页的地址 except StopIteration: break except asyncio.TimeoutError: logger.error('crawling {0} timeout'.format(url)) continue # TODO: use a proxy except Exception as e: logger.error(e)
使用aiohttp实现的网页爬取函数,大部分代理网站都可以使用上面的方法来爬取,对于使用js动态生成页面的网站可以使用selenium控制PhantomJS来爬取——本项目对爬虫的效率要求不高,代理网站的更新频率是有限的,不需要频繁的爬取,完全可以使用PhantomJS。
解析代理
最简单的莫过于用xpath来解析代理了,使用Chrome浏览器的话,直接通过右键就能获得选中的页面元素的xpath:
安装Chrome的扩展“XPath Helper”就可以直接在页面上运行和调试xpath,十分方便:
BeautifulSoup不支持xpath,使用lxml来解析页面,代码如下:
async def _parse_proxy(self, rule, page): ips = page.xpath(rule.ip_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合 ports = page.xpath(rule.port_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合 if not ips or not ports: logger.warning('{2} crawler could not get ip(len={0}) or port(len={1}), please check the xpaths or network'. format(len(ips), len(ports), rule.__rule_name__)) return proxies = map(lambda x, y: '{0}:{1}'.format(x.text.strip(), y.text.strip()), ips, ports) if rule.filters: # 根据过滤字段来过滤代理,如“高匿”、“透明”等 filters = [] for i, ft in enumerate(rule.filters_xpath): field = page.xpath(ft) if not field: logger.warning('{1} crawler could not get {0} field, please check the filter xpath'. format(rule.filters[i], rule.__rule_name__)) continue filters.append(map(lambda x: x.text.strip(), field)) filters = zip(*filters) selector = map(lambda x: x == rule.filters, filters) proxies = compress(proxies, selector) for proxy in proxies: await self._proxies.put(proxy) # 解析后的代理放入asyncio.Queue中
爬虫规则
网站爬取、代理解析、滤等等操作的规则都是由各个代理网站的规则类定义的,使用元类和基类来管理规则类。基类定义如下:
class CrawlerRuleBase(object, metaclass=CrawlerRuleMeta): start_url = None page_count = 0 urls_format = None next_page_xpath = None next_page_host = '' use_phantomjs = False phantomjs_load_flag = None filters = () ip_xpath = None port_xpath = None filters_xpath = ()
各个参数的含义如下:
start_url
(必需)
爬虫的起始页面。
ip_xpath
(必需)
爬取IP的xpath规则。
port_xpath
(必需)
爬取端口号的xpath规则。
page_count
爬取的页面数量。
urls_format
页面地址的格式字符串,通过urls_format.format(start_url, n)来生成第n页的地址,这是比较常见的页面地址格式。
next_page_xpath
,next_page_host
由xpath规则来获取下一页的url(常见的是相对路径),结合host得到下一页的地址:next_page_host + url。
use_phantomjs
, phantomjs_load_flag
use_phantomjs用于标识爬取该网站是否需要使用PhantomJS,若使用,需定义phantomjs_load_flag(网页上的某个元素,str类型)作为PhantomJS页面加载完毕的标志。
filters
过滤字段集合,可迭代类型。用于过滤代理。
爬取各个过滤字段的xpath规则,与过滤字段按顺序一一对应。
元类CrawlerRuleMeta用于管理规则类的定义,如:如果定义use_phantomjs=True,则必须定义phantomjs_load_flag,否则会抛出异常,不在此赘述。
目前已经实现的规则有西刺代理、快代理、360代理、66代理和 秘密代理。新增规则类也很简单,通过继承CrawlerRuleBase来定义新的规则类YourRuleClass,放在proxypool/rules目录下,并在该目录下的__init__.py中添加from . import YourRuleClass(这样通过CrawlerRuleBase.__subclasses__()就可以获取全部的规则类了),重启正在运行的proxy pool即可应用新的规则。
2. 检验部分
免费的代理虽然多,但是可用的却不多,所以爬取到代理后需要对其进行检验,有效的代理才能放入代理池中,而代理也是有时效性的,还要定期对池中的代理进行检验,及时移除失效的代理。
这部分就很简单了,使用aiohttp通过代理来访问某个网站,若超时,则说明代理无效。
async def validate(self, proxies): logger.debug('validator started') while 1: proxy = await proxies.get() async with aiohttp.ClientSession() as session: try: real_proxy = 'http://' + proxy async with session.get(self.validate_url, proxy=real_proxy, timeout=validate_timeout) as resp: self._conn.put(proxy) except Exception as e: logger.error(e) proxies.task_done()
3. server部分
使用aiohttp实现了一个web server,启动后,访问http://host:port即可显示主页:
- 访问http://host:port/get来从代理池获取1个代理,如:'127.0.0.1:1080';
- 访问http://host:port/get/n来从代理池获取n个代理,如:"['127.0.0.1:1080', '127.0.0.1:443', '127.0.0.1:80']";
- 访问http://host:port/count来获取代理池的容量,如:'42'。
因为主页是一个静态的html页面,为避免每来一个访问主页的请求都要打开、读取以及关闭该html文件的开销,将其缓存到了redis中,通过html文件的修改时间来判断其是否被修改过,如果修改时间与redis缓存的修改时间不同,则认为html文件被修改了,则重新读取文件,并更新缓存,否则从redis中获取主页的内容。
返回代理是通过aiohttp.web.Response(text=ip.decode('utf-8'))
实现的,text要求str类型,而从redis中获取到的是bytes类型,需要进行转换。返回的多个代理,使用eval即可转换为list类型。
返回主页则不同,是通过aiohttp.web.Response(body=main_page_cache, content_type='text/html')
,这里body要求的是bytes类型,直接将从redis获取的缓存返回即可,conten_type='text/html'
必不可少,否则无法通过浏览器加载主页,而是会将主页下载下来——在运行官方文档中的示例代码的时候也要注意这点,那些示例代码基本上都没有设置content_type。
这部分不复杂,注意上面提到的几点,而关于主页使用的静态资源文件的路径,可以参考之前的博客《aiohttp之添加静态资源路径》。
4. 运行
将整个代理池的功能分成了3个独立的部分:
proxypool
定期检查代理池容量,若低于下限则启动代理爬虫并对代理检验,通过检验的爬虫放入代理池,达到规定的数量则停止爬虫。
proxyvalidator
用于定期检验代理池中的代理,移除失效代理。
proxyserver
启动server。
这3个独立的任务通过3个进程来运行,在Linux下可以使用supervisod来=管理这些进程,下面是supervisord的配置文件示例:
; supervisord.conf [unix_http_server] file=/tmp/supervisor.sock [inet_http_server] port=127.0.0.1:9001 [supervisord] logfile=/tmp/supervisord.log logfile_maxbytes=5MB logfile_backups=10 loglevel=debug pidfile=/tmp/supervisord.pid nodaemon=false minfds=1024 minprocs=200 [rpcinterface:supervisor] supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface [supervisorctl] serverurl=unix:///tmp/supervisor.sock [program:proxyPool] command=python /path/to/ProxyPool/run_proxypool.py redirect_stderr=true stdout_logfile=NONE [program:proxyValidator] command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyvalidator.py redirect_stderr=true stdout_logfile=NONE [program:proxyServer] command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyserver.py autostart=false redirect_stderr=true stdout_logfile=NONE
因为项目自身已经配置了日志,所以这里就不需要再用supervisord捕获stdout和stderr了。通过supervisord -c supervisord.conf启动supervisord,proxyPool和proxyServer则会随之自动启动,proxyServer需要手动启动,访问http://127.0.0.1:9001即可通过网页来管理这3个进程了:
supervisod的官方文档说目前(版本3.3.1)不支持python3,但是我在使用过程中没有发现什么问题,可能也是由于我并没有使用supervisord的复杂功能,只是把它当作了一个简单的进程状态监控和启停工具了。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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