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          一文學(xué)會(huì)爬蟲(chóng)技巧

          共 9532字,需瀏覽 20分鐘

           ·

          2020-12-18 17:27

          ?△點(diǎn)擊上方Python貓”關(guān)注 ,回復(fù)“1”領(lǐng)取電子書(shū)

          作者:碼海

          來(lái)源:碼海

          前言

          作為冷數(shù)據(jù)啟動(dòng)和豐富數(shù)據(jù)的重要工具,爬蟲(chóng)在業(yè)務(wù)發(fā)展中承擔(dān)著重要的作用,我們業(yè)務(wù)在發(fā)展過(guò)程中積累了不少爬蟲(chóng)使用的經(jīng)驗(yàn),在此分享給大家,希望能對(duì)之后的業(yè)務(wù)發(fā)展提供一些技術(shù)選型方向上的思路,以更好地促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展

          我們將會(huì)從以下幾點(diǎn)來(lái)分享我們的經(jīng)驗(yàn)

          • 爬蟲(chóng)的應(yīng)用場(chǎng)景
          • 爬蟲(chóng)的技術(shù)選型
          • 實(shí)戰(zhàn)詳解:復(fù)雜場(chǎng)景下的爬蟲(chóng)解決方案
          • 爬蟲(chóng)管理平臺(tái)

          爬蟲(chóng)的應(yīng)用場(chǎng)景

          在生產(chǎn)上,爬蟲(chóng)主要應(yīng)用在以下幾種場(chǎng)景

          1. 搜索引擎,Google,百度這種搜索引擎公司每天啟動(dòng)著無(wú)數(shù)的爬蟲(chóng)去抓取網(wǎng)頁(yè)信息,才有了我們使用搜索引擎查詢資料的便捷,全面,高效(關(guān)于搜索引擎工作原理,在這篇文章作了詳細(xì)的講解,建議大家看看)
          2. 冷數(shù)據(jù)啟動(dòng)時(shí)豐富數(shù)據(jù)的主要工具,新業(yè)務(wù)開(kāi)始時(shí),由于剛起步,所以沒(méi)有多少數(shù)據(jù),此時(shí)就需要爬取其他平臺(tái)的數(shù)據(jù)來(lái)填充我們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),比如說(shuō)如果我們想做一個(gè)類(lèi)似大眾點(diǎn)評(píng)這樣的平臺(tái),一開(kāi)始沒(méi)有商戶等信息,就需要去爬取大眾,美團(tuán)等商家的信息來(lái)填充數(shù)據(jù)
          3. 數(shù)據(jù)服務(wù)或聚合的公司,比如天眼查,企查查,西瓜數(shù)據(jù)等等
          4. 提供橫向數(shù)據(jù)比較,聚合服務(wù),比如說(shuō)電商中經(jīng)常需要有一種比價(jià)系統(tǒng),從各大電商平臺(tái),如拼多多,淘寶,京東等抓取同一個(gè)商品的價(jià)格信息,以給用戶提供最實(shí)惠的商品價(jià)格,這樣就需要從各大電商平臺(tái)爬取信息。
          5. 黑產(chǎn),灰產(chǎn),風(fēng)控等,比如我們要向某些資金方申請(qǐng)授信,在資金方這邊首先要部署一道風(fēng)控,來(lái)看你的個(gè)人信息是否滿足授信條件,這些個(gè)人信息通常是某些公司利用爬蟲(chóng)技術(shù)在各個(gè)渠道爬取而來(lái)的,當(dāng)然了這類(lèi)場(chǎng)景還是要慎用,不然正應(yīng)了那句話「爬蟲(chóng)用的好,監(jiān)控進(jìn)得早」

          爬蟲(chóng)的技術(shù)選型

          接下來(lái)我們就由淺入深地為大家介紹爬蟲(chóng)常用的幾種技術(shù)方案

          簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)

          說(shuō)起爬蟲(chóng),大家可能會(huì)覺(jué)得技術(shù)比較高深,會(huì)立刻聯(lián)想到使用像 Scrapy 這樣的爬蟲(chóng)框架,這類(lèi)框架確實(shí)很強(qiáng)大,那么是不是一寫(xiě)爬蟲(chóng)就要用框架呢?非也!要視情況而定,如果我們要爬取的接口返回的只是很簡(jiǎn)單,固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如JSON),用 Scrapy 這類(lèi)框架的話有時(shí)無(wú)異于殺雞用牛刀,不太經(jīng)濟(jì)!

          舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,業(yè)務(wù)中有這么一個(gè)需求:需要抓取育學(xué)園中準(zhǔn)媽媽從「孕4周以下」~「孕36個(gè)月以上」每個(gè)階段的數(shù)據(jù)

          對(duì)于這種請(qǐng)求,bash 中的 curl 足堪大任!

          首先我們用 charles 等抓包工具抓取此頁(yè)面接口數(shù)據(jù),如下

          通過(guò)觀察,我們發(fā)現(xiàn)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)中只有 month 的值(代表孕幾周)不一樣,所以我們可以按以下思路來(lái)爬取所有的數(shù)據(jù):

          1、 找出所有「孕4周以下」~「孕36個(gè)月以上」對(duì)應(yīng)的 month 的值,構(gòu)建一個(gè) month 數(shù)組 2、 構(gòu)建一個(gè)以 month 值為變量的 curl 請(qǐng)求,在 charles 中 curl 請(qǐng)求我們可以通過(guò)如下方式來(lái)獲取

          3、 依次遍歷步驟 ?1 中的 ?month,每遍歷一次,就用步驟 2 中的 curl 和 month 變量構(gòu)建一個(gè)請(qǐng)求并執(zhí)行,將每次的請(qǐng)求結(jié)果保存到一個(gè)文件中(對(duì)應(yīng)每個(gè)孕期的 month 數(shù)據(jù)),這樣之后就可以對(duì)此文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析分析。

          示例代碼如下,為了方便演示,中間 curl 代碼作了不少簡(jiǎn)化,大家明白原理就好

          #!/bin/bash

          #
          #?獲取所有孕周對(duì)應(yīng)的?month,這里為方便演示,只取了兩個(gè)值
          month=(21?24)
          ##?遍歷所有?month,組裝成?curl?請(qǐng)求
          for?month?in?${month[@]};
          do
          ????curl?-H?'Host:?yxyapi2.drcuiyutao.com'?
          ????-H?'clientversion:?7.14.1'?
          ????????...
          ????-H?'birthday:?2018-08-07?00:00:00'??
          ????--data?"body=month%22%3A$month"??##?month作為變量構(gòu)建?curl?請(qǐng)求
          ????--compressed?'http://yxyapi2.drcuiyutao.com/yxy-api-gateway/api/json/tools/getBabyChange'?>?$var.log?##?將?curl?請(qǐng)求結(jié)果輸出到文件中以便后續(xù)分析
          done

          前期我們業(yè)務(wù)用 PHP 的居多,不少爬蟲(chóng)請(qǐng)求都是在 PHP 中處理的,在 PHP 中我們也可以通過(guò)調(diào)用 libcurl 來(lái)模擬 bash 中的 curl 請(qǐng)求,比如業(yè)務(wù)中有一個(gè)需要抓取每個(gè)城市的天氣狀況的需求,就可以用 PHP 調(diào)用 curl,一行代碼搞定!

          看了兩個(gè)例子,是否覺(jué)得爬蟲(chóng)不過(guò)如此,沒(méi)錯(cuò),業(yè)務(wù)中很多這種簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)可以應(yīng)付絕大多數(shù)場(chǎng)景的需求!

          腦洞大開(kāi)的爬蟲(chóng)解決思路

          按以上介紹的爬蟲(chóng)思路可以解決日常多數(shù)的爬蟲(chóng)需求,但有時(shí)候我們需要一些腦洞大開(kāi)的思路,簡(jiǎn)單列舉兩個(gè)

          1、 去年運(yùn)營(yíng)同學(xué)給了一個(gè)天貓精選的有關(guān)奶粉的 url 的鏈接

          https://m.tmall.com/mblist/de_9n40_AVYPod5SU93irPS-Q.html,他們希望能提取此文章的信息,同時(shí)找到天貓精選中所有提到奶粉關(guān)鍵字的文章并提取其內(nèi)容, 這就需要用到一些搜索引擎的高級(jí)技巧了, 我們注意到,天貓精選的 url 是以以下形式構(gòu)成的

          https://m.tmall.com/mblist/de_?+?每篇文章獨(dú)一無(wú)二的簽名

          利用搜索引擎技巧我們可以輕松搞定運(yùn)營(yíng)的這個(gè)需求

          對(duì)照?qǐng)D片,步驟如下:

          1. 首先我們用在百度框輸入高級(jí)查詢語(yǔ)句「奶粉 site:m.tmall.com inurl:mblist/de_」,點(diǎn)擊搜索,就會(huì)顯示出此頁(yè)中所有天貓精選中包含奶粉的文章 title
          2. 注意地址欄中瀏覽器已經(jīng)生成了搜索的完整 url,拿到這個(gè) url 后,我們就可以去請(qǐng)求此 url,此時(shí)會(huì)得到上圖中包含有 3, 4 這兩塊的 html 文件
          3. 拿到步驟 2 中獲取的 html 文件后,在區(qū)域 3 每一個(gè)標(biāo)題其實(shí)對(duì)應(yīng)著一個(gè) url(以 ..... )的形式存在,根據(jù)正則表達(dá)式就可以獲取每個(gè)標(biāo)題對(duì)應(yīng)的 url,再請(qǐng)求這些 url 即可獲取對(duì)應(yīng)的文章信息。
          4. 同理,拿到步驟 2 中獲取的 html 文件后,我們可以獲取區(qū)域 4 每一頁(yè)對(duì)應(yīng)的 url,再依次請(qǐng)求這些 url,然后重復(fù)步驟 2,即可獲取每一頁(yè)天貓精選中包含有奶粉的文章

          通過(guò)這種方式我們也巧妙地實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)的需求,這種爬蟲(chóng)獲取的數(shù)據(jù)是個(gè) html 文件,不是 JSON 這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),我們需要從 html 中提取出相應(yīng)的 url 信息(存在 標(biāo)簽里),可以用正則,也可以用 xpath 來(lái)提取。

          比如 html 中有如下 div 元素

          <div?id="test1">大家好!div>

          可以用以下的 xpath 來(lái)提取

          data?=?selector.xpath('//div[@id="test1"]/text()').extract()[0]

          就可以把「大家好!」提取出來(lái),需要注意的是在這種場(chǎng)景中,「依然不需要使用 Scrapy 這種復(fù)雜的框架」,在這種場(chǎng)景下,由于數(shù)據(jù)量不大,使用單線程即可滿足需求,在實(shí)際生產(chǎn)上我們用 php 實(shí)現(xiàn)即可滿足需求

          2、 某天運(yùn)營(yíng)同學(xué)又提了一個(gè)需求,想爬取美拍的視頻

          通過(guò)抓包我們發(fā)現(xiàn)美拍每個(gè)視頻的 url 都很簡(jiǎn)單,輸入到瀏覽器查看也能正常看視頻,于是我們想當(dāng)然地認(rèn)為直接通過(guò)此 url 即可下載視頻,但實(shí)際我們發(fā)現(xiàn)此 url 是分片的(m3u8,為了優(yōu)化加載速度而設(shè)計(jì)的一種播放多媒體列表的檔案格式),下載的視頻不完整,后來(lái)我們發(fā)現(xiàn)打開(kāi)`http://www.flvcd.com/`網(wǎng)站

          輸入美拍地址轉(zhuǎn)化一下就能拿到完整的視頻下載地址

          「如圖示:點(diǎn)擊「開(kāi)始GO!」后就會(huì)開(kāi)始解析視頻地址并拿到完整的視頻下載地址」

          進(jìn)一步分析這個(gè)「開(kāi)始GO!」按鈕對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求是「http://www.flvcd.com/parse.php?format=&kw= + 視頻地址」,所以只要拿到美拍的視頻地址,再調(diào)用 flvcd 的視頻轉(zhuǎn)換請(qǐng)求即可拿到完整的視頻下載地址,通過(guò)這種方式我們也解決了無(wú)法拿到美拍完整地址的問(wèn)題。

          復(fù)雜的爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)

          上文我們要爬取的數(shù)據(jù)相對(duì)比較簡(jiǎn)單, 數(shù)據(jù)屬于拿來(lái)即用型,實(shí)際上我們要爬取的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(html 網(wǎng)頁(yè)等),需要對(duì)這些數(shù)據(jù)做進(jìn)一步地處理(爬蟲(chóng)中的數(shù)據(jù)清洗階段),而且每個(gè)我們爬取的數(shù)據(jù)中也很有可能包含著大量待爬取網(wǎng)頁(yè)的 url,也就是說(shuō)需要有 url 隊(duì)列管理,另外請(qǐng)求有時(shí)候還需求登錄,每個(gè)請(qǐng)求也需要添加 Cookie,也就涉及到 Cookie 的管理,在這種情況下考慮 Scrapy 這樣的框架是必要的!不管是我們自己寫(xiě)的,還是類(lèi)似 Scrapy 這樣的爬蟲(chóng)框架,基本上都離不開(kāi)以下模塊的設(shè)計(jì)

          可以看到,像以上的爬蟲(chóng)框架,如果待爬取 URL 很多,要下載,解析,入庫(kù)的工作就很大(比如我們有個(gè)類(lèi)似大眾點(diǎn)評(píng)的業(yè)務(wù),需要爬取大眾點(diǎn)評(píng)的數(shù)據(jù),由于涉及到幾百萬(wàn)量級(jí)的商戶,評(píng)論等爬取,數(shù)據(jù)量巨大!),就會(huì)涉及到多線程,分布式爬取,用 PHP 這種單線程模型的語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)就不合適了,Python 由于其本身支持多線程,協(xié)程等特性,來(lái)實(shí)現(xiàn)這些比較復(fù)雜的爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)就綽綽有余了,同時(shí)由于 Python 簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法特性,吸引了一大波人寫(xiě)了很多成熟的庫(kù),各種庫(kù)拿來(lái)即用,很是方便,大名鼎鼎的 Scrapy 框架就是由于其豐富的插件,易用性俘獲了大批粉絲,我們的大部分爬蟲(chóng)業(yè)務(wù)都是用的scrapy來(lái)實(shí)現(xiàn)的,所以接下來(lái)我們就簡(jiǎn)要介紹一下 Scrapy,同時(shí)也來(lái)看看一個(gè)成熟的爬蟲(chóng)框架是如何設(shè)計(jì)的。

          我們首先要考慮一下爬蟲(chóng)在爬取數(shù)據(jù)過(guò)程中會(huì)可能會(huì)碰到的一些問(wèn)題,這樣才能明白框架的必要性以后我們自己設(shè)計(jì)框架時(shí)該考慮哪些點(diǎn)

          從以上的幾個(gè)點(diǎn)我們可以看出寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)框架還是要費(fèi)不少功夫的,幸運(yùn)的是,scrapy 幫我們幾乎完美地解決了以上問(wèn)題,讓我們只要專(zhuān)注于寫(xiě)具體的解析入庫(kù)邏輯即可, 來(lái)看下它是如何實(shí)現(xiàn)以上的功能點(diǎn)的

          可以看到 Scrapy 解決了以上提到的主要問(wèn)題,在爬取大量數(shù)據(jù)時(shí)能讓我們專(zhuān)注于寫(xiě)爬蟲(chóng)的業(yè)務(wù)邏輯,無(wú)須關(guān)注 Cookie 管理,多線程管理等細(xì)節(jié),極大地減輕了我們的負(fù)擔(dān),很容易地做到事半功倍!

          (注意! Scrapy 雖然可以使用 Selenium + PhantomJs 來(lái)抓取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),但隨著 Google 推出的 puppeter 的橫空出世,PhantomJs 已經(jīng)停止更新了,因?yàn)?Puppeter 比 PhantomJS 強(qiáng)大太多,所以如果需要大量地抓取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),需要考慮性能方面的影響,Puppeter 這個(gè) Node 庫(kù)絕對(duì)值得一試,Google 官方出品,強(qiáng)烈推薦)

          理解了 Scrapy 的主要設(shè)計(jì)思路與功能,我們?cè)賮?lái)看下如何用 Scrapy 來(lái)開(kāi)發(fā)我們某個(gè)音視頻業(yè)務(wù)的爬蟲(chóng)項(xiàng)目,來(lái)看一下做一個(gè)音視頻爬蟲(chóng)會(huì)遇到哪些問(wèn)題

          音視頻爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)

          一、先從幾個(gè)方面來(lái)簡(jiǎn)單介紹我們音視頻爬蟲(chóng)項(xiàng)目的體系

          1、四個(gè)主流程

          2、目前支持的功能點(diǎn)

          3、體系流程分布圖

          二、分步來(lái)講下細(xì)節(jié)

          1. 爬蟲(chóng)框架的技術(shù)選型

          說(shuō)到爬蟲(chóng),大家應(yīng)該會(huì)很自然與 python 劃上等號(hào),所以我們的技術(shù)框架就從 python 中比較脫穎而出的三方庫(kù)選。scrapy 就是非常不錯(cuò)的一款。相信很多其他做爬蟲(chóng)的小伙伴也都體驗(yàn)過(guò)這個(gè)框架。

          那么說(shuō)說(shuō)這個(gè)框架用了這么久感受最深的幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):

          2. 爬蟲(chóng)池 db 的設(shè)計(jì)

          爬蟲(chóng)池 db 對(duì)于整個(gè)爬取鏈路來(lái)說(shuō)是非常重要的關(guān)鍵存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn),所以在早教這邊也是經(jīng)歷了很多次的字段更迭。

          最初我們的爬蟲(chóng)池 db 表只是正式表的一份拷貝,存儲(chǔ)內(nèi)容完全相同,在爬取完成后,copy 至正式表,然后就失去相應(yīng)的關(guān)聯(lián)。這時(shí)候的爬蟲(chóng)池完全就是一張草稿表,里面有很多無(wú)用的數(shù)據(jù)。

          后來(lái)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)需要看爬蟲(chóng)的具體來(lái)源,這時(shí)候爬蟲(chóng)池里面即沒(méi)有網(wǎng)站源鏈接,也無(wú)法根據(jù)正式表的專(zhuān)輯 id 對(duì)應(yīng)到爬蟲(chóng)池的數(shù)據(jù)內(nèi)容。所以,爬蟲(chóng)池 db 做出了最重要的一次改動(dòng)。首先是建立爬蟲(chóng)池?cái)?shù)據(jù)與爬取源站的關(guān)聯(lián),即source_link 與 source_from 字段,分別代表內(nèi)容對(duì)應(yīng)的網(wǎng)站原鏈接以及來(lái)源聲明定義。第二步則是建立爬蟲(chóng)池內(nèi)容與正式庫(kù)內(nèi)容的關(guān)聯(lián),為了不影響正式庫(kù)數(shù)據(jù),我們添加 target_id 對(duì)應(yīng)到正式庫(kù)的內(nèi)容 id 上。此時(shí),就可以滿足告知運(yùn)營(yíng)爬取內(nèi)容具體來(lái)源的需求了。

          后續(xù)運(yùn)營(yíng)則發(fā)現(xiàn),在大量的爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)中篩選精品內(nèi)容需要一些源站數(shù)據(jù)的參考值,例如:源站播放量等,此時(shí)爬蟲(chóng)池db 和正式庫(kù) db 存儲(chǔ)內(nèi)容正式分化,爬蟲(chóng)池不再只是正式庫(kù)的一份拷貝,而是代表源站的一些參考數(shù)據(jù)以及正式庫(kù)的一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

          而后來(lái)的同步更新源站內(nèi)容功能,也是依賴這套關(guān)系可以很容易的實(shí)現(xiàn)。

          整個(gè)過(guò)程中,最重要的是將本來(lái)毫無(wú)關(guān)聯(lián)的 ?「爬取源站內(nèi)容」 、 ?「爬蟲(chóng)池內(nèi)容」「正式庫(kù)內(nèi)容」 三個(gè)區(qū)塊關(guān)聯(lián)起來(lái)。

          3. 為什么會(huì)產(chǎn)生資源處理任務(wù)

          本來(lái)的話,資源的下載以及一些處理應(yīng)該是在爬取階段就可以一并完成的,那么為什么會(huì)單獨(dú)產(chǎn)生資源處理這一流程。

          首先,第一版的早教爬蟲(chóng)體系里面確實(shí)沒(méi)有這一單獨(dú)的步驟,是在scrapy爬取過(guò)程中串行執(zhí)行的。但是后面發(fā)現(xiàn)的缺點(diǎn)是:

          針對(duì)以上的問(wèn)題,我們?cè)黾恿伺老x(chóng)表中的中間態(tài),即資源下載失敗的狀態(tài),但保留已爬取的信息。然后,增加獨(dú)立的資源處理任務(wù),采用 python 的多線程進(jìn)行資源處理。針對(duì)這些失敗的內(nèi)容,會(huì)定時(shí)跑資源處理任務(wù),直到成功為止。(當(dāng)然一直失敗的,就需要開(kāi)發(fā)根據(jù)日志排查問(wèn)題了)

          4. 說(shuō)說(shuō)為什么水印處理不放在資源處理階段,而在后處理階段(即正式入庫(kù)后)

          首先需要了解我們?nèi)ニ〉脑硎怯?ffmpeg 的 delogo 功能,該功能不像轉(zhuǎn)換視頻格式那樣只是更改封裝。它需要對(duì)整個(gè)視頻進(jìn)行重新編碼,所以耗時(shí)非常久,而且對(duì)應(yīng)于 cpu 的占用也很大。

          基于以上,如果放在資源處理階段,會(huì)大大較低資源轉(zhuǎn)移至 upyun 的效率,而且光優(yōu)酷而言就有不止 3 種水印類(lèi)型,對(duì)于整理規(guī)則而言就是非常耗時(shí)的工作了,這個(gè)時(shí)間消耗同樣會(huì)降低爬取工作的進(jìn)行。而首先保證資源入庫(kù),后續(xù)進(jìn)行水印處理,一方面,運(yùn)營(yíng)可以靈活控制上下架,另一方面,也是給了開(kāi)發(fā)人員足夠的時(shí)間去整理規(guī)則,還有就是,水印處理出錯(cuò)時(shí),還存在源視頻可以恢復(fù)。

          5. 如何去除圖片水印

          不少爬蟲(chóng)抓取的圖片是有水印的,目前沒(méi)發(fā)現(xiàn)完美的去水印方法,可使用的方法:

          1. 原始圖片查找,一般網(wǎng)站都會(huì)保存原始圖和加水印圖,如果找不到原始鏈接就沒(méi)辦法
          2. 裁剪法,由于水印一般是在圖片邊角,如果對(duì)于被裁減的圖片是可接受的,可以將包含水印部分直接按比例裁掉
          3. 使用 opencv 庫(kù)處理,調(diào)用 opencv 這種圖形庫(kù)進(jìn)行圖片類(lèi)似PS的圖片修復(fù),產(chǎn)生的效果也差不多,遇到復(fù)雜圖形修復(fù)效果不好。

          三、遇到的問(wèn)題和解決方案

          四、最后做下總結(jié)

          對(duì)于我們視頻的音視頻爬蟲(chóng)代碼體系,不一定能通用于所有的業(yè)務(wù)線,但是同類(lèi)問(wèn)題的思考與解決方案確是可以借鑒與應(yīng)用于各個(gè)業(yè)務(wù)線的,相信項(xiàng)目主對(duì)大家會(huì)有不少啟發(fā)

          爬蟲(chóng)管理平臺(tái)

          當(dāng)爬蟲(chóng)任務(wù)變得很多時(shí),ssh+crontab 的方式會(huì)變得很麻煩, 需要一個(gè)能隨時(shí)查看和管理爬蟲(chóng)運(yùn)行狀況的平臺(tái),

          SpiderKeeper+Scrapyd 目前是一個(gè)現(xiàn)成的管理方案,提供了不錯(cuò)的UI界面。功能包括:

          1.爬蟲(chóng)的作業(yè)管理:定時(shí)啟動(dòng)爬蟲(chóng)進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取,隨時(shí)啟動(dòng)和關(guān)閉爬蟲(chóng)任務(wù)

          2.爬蟲(chóng)的日志記錄:爬蟲(chóng)運(yùn)行過(guò)程中的日志記錄,可以用來(lái)查詢爬蟲(chóng)的問(wèn)題

          3.爬蟲(chóng)運(yùn)行狀態(tài)查看:運(yùn)行中的爬蟲(chóng)和爬蟲(chóng)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)查看

          總結(jié)

          從以上的闡述中,我們可以簡(jiǎn)單地總結(jié)一下爬蟲(chóng)的技術(shù)選型

          1. 如果是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(JSON 等),我們可以使用 curl,PHP 這些單線程模塊的語(yǔ)言來(lái)處理即可
          2. 如果是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(html 等),此時(shí) bash 由于無(wú)法處理這類(lèi)數(shù)據(jù),需要用正則, xpath 來(lái)處理,可以用 php, BeautifulSoup 來(lái)處理,當(dāng)然這種情況僅限于待爬取的 url 較少的情況
          3. 如果待爬取的 url 很多,單線程無(wú)法應(yīng)付,就需要多線程來(lái)處理了,又或者需要 Cookie 管理,動(dòng)態(tài) ip 代理等,這種情況下我們就得考慮 scrapy 這類(lèi)高性能爬蟲(chóng)框架了
          根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜度選擇相應(yīng)的技術(shù)可以達(dá)到事半功倍的效果。我們?cè)诩夹g(shù)選型時(shí)一定要考慮實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
          Python貓技術(shù)交流群開(kāi)放啦!群里既有國(guó)內(nèi)一二線大廠在職員工,也有國(guó)內(nèi)外高校在讀學(xué)生,既有十多年碼齡的編程老鳥(niǎo),也有中小學(xué)剛剛?cè)腴T(mén)的新人,學(xué)習(xí)氛圍良好!想入群的同學(xué),請(qǐng)?jiān)诠?hào)內(nèi)回復(fù)『交流群』,獲取貓哥的微信(謝絕廣告黨,非誠(chéng)勿擾!)~

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