python破解知乎爬虫技术架构

原创

孔雀

修改于 2020-04-02 14:31:00

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修改于 2020-04-02 14:31:00

文章被收录于专栏：爬虫技术爬虫技术

去年自己开发了一个知乎爬虫系统，我现将整个技术思路和架构整理出来分享给大家，希望对大家有帮助。

爬虫的基本流程

网络爬虫的基本工作流程如下：

首先选取一部分精心挑选的种子URL

将种子URL加入任务队列

从待抓取URL队列中取出待抓取的URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。

分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。

解析下载下来的网页，将需要的数据解析出来。

数据持久话，保存至数据库中。

爬虫的抓取策略

在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：

深度优先策略(DFS)

深度优先策略是指爬虫从某个URL开始，一个链接一个链接的爬取下去，直到处理完了某个链接所在的所有线路，才切换到其它的线路。

此时抓取顺序为：A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J

广度优先策略(BFS)

宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。

此时抓取顺序为：A -> B -> E -> G -> H -> I -> C -> F -> J -> D

了解了爬虫的工作流程和爬取策略后，就可以动手实现一个爬虫了！那么在python里怎么实现呢？

技术栈

requests 人性化的请求发送

Bloom Filter 布隆过滤器，用于判重

XPath 解析HTML内容

murmurhash

Anti crawler strategy 反爬虫策略

MySQL 用户数据存储

基本实现

下面是一个伪代码

import Queue

initial_page = "https://www.zhihu.com/people/gaoming623"

url_queue = Queue.Queue()

seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行

if url_queue.size()>0:

current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url

store(current_url) #把这个url代表的网页存储好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url

if next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息，毕竟知乎有6000万月活跃用户。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里？

布隆过滤器

需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。

# bloom_filter.py

BIT_SIZE = 5000000

class BloomFilter:

def __init__(self):

# Initialize bloom filter, set size and all bits to 0

bit_array = bitarray(BIT_SIZE)

bit_array.setall(0)

self.bit_array = bit_array

def add(self, url):

# Add a url, and set points in bitarray to 1 (Points count is equal to hash funcs count.)

# Here use 7 hash functions.

point_list = self.get_postions(url)

for b in point_list:

self.bit_array[b] = 1

def contains(self, url):

# Check if a url is in a collection

point_list = self.get_postions(url)

result = True

for b in point_list:

result = result and self.bit_array[b]

return result

def get_postions(self, url):

# Get points positions in bit vector.

point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE

point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE

point3 = mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE

point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE

point5 = mmh3.hash(url, 45) % BIT_SIZE

point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE

point7 = mmh3.hash(url, 47) % BIT_SIZE

return [point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7]

BF详细的原理参考我之前写的文章：布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

建表

用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。

用户信息存储的表结构如下：

CREATE DATABASE `zhihu_user` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;

-- User base information table

CREATE TABLE `t_user` (

`uid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',

`brief_info` varchar(400) COMMENT '个人简介',

`industry` varchar(50) COMMENT '所处行业',

`education` varchar(50) COMMENT '毕业院校',

`major` varchar(50) COMMENT '主修专业',

`answer_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '回答数',

`article_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '文章数',

`ask_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '提问数',

`collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '收藏数',

`follower_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '被关注数',

`followed_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注数',

`follow_live_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注直播数',

`follow_topic_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注话题数',

`follow_column_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注专栏数',

`follow_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注问题数',

`follow_collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注收藏夹数',

`gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',

`gmt_modify` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后一次编辑',

PRIMARY KEY (`uid`)

) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户基本信息表';

网页下载后通过XPath进行解析，提取用户各个维度的数据，最后保存到数据库中。

反爬虫策略应对-Headers

一般网站会从几个维度来反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站和数据加载的方式。从用户请求的Headers反爬虫是最常见的策略，很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。

如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

cookies = {

"d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",

"login": "NzM5ZDc2M2JkYzYwNDZlOGJlYWQ1YmI4OTg5NDhmMTY=|1480901173|9c296f424b32f241d1471203244eaf30729420f0",

"n_c": "1",

"q_c1": "395b12e529e541cbb400e9718395e346|1479808003000|1468847182000",

"l_cap_id": "NzI0MTQwZGY2NjQyNDQ1NThmYTY0MjJhYmU2NmExMGY=|1480901160|2e7a7faee3b3e8d0afb550e8e7b38d86c15a31bc",

"d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",

"cap_id": "N2U1NmQwODQ1NjFiNGI2Yzg2YTE2NzJkOTU5N2E0NjI=|1480901160|fd59e2ed79faacc2be1010687d27dd559ec1552a"

}

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.98 Safari/537.3",

"Referer": "https://www.zhihu.com/"

}

r = requests.get(url, cookies = cookies, headers = headers)

反爬虫策略应对-代理IP池

还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。

大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。这样的代理ip爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。目前知乎已经对爬虫做了限制，如果是单个IP的话，一段时间系统便会提示异常流量，无法继续爬取了。因此代理IP池非常关键。网上有个免费的代理IP API: http://api.xicidaili.com/free2016.txt

import requests

import random

class Proxy:

def __init__(self):

self.cache_ip_list = []

# Get random ip from free proxy api url.

def get_random_ip(self):

if not len(self.cache_ip_list):

api_url = 'http://api.xicidaili.com/free2016.txt'

try:

r = requests.get(api_url)

ip_list = r.text.split('\r\n')