在WEB2.0时代，动态网页盛行起来。那么爬虫就应该能在页面内爬到这些有javascript生成的链接。当然动态解析页面只是爬虫的一个技术点。下面，我将按照如下顺序分享下面的这些内容的一些个人经验（编程语言为Python）。

1，爬虫架构。

2，页面下载与解析。

3，URL去重方法。

4，URL相似性算法。

5，并发操作。

6，数据存储

7，动态爬虫源码分享。

8，参考文章

0x01 爬虫架构

上图是Scrapy的架构图，绿线是数据流向，首先从初始URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载，下载之后会交给 Spider 进行分析，需要保存的数据则会被送到Item Pipeline，那是对数据进行后期处理。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。 因此在开发爬虫的时候，最好也先规划好各种模块。我的做法是单独规划下载模块，爬行模块，调度模块，数据存储模块。

0x02 页面下载与解析

页面下载

页面下载分为静态和动态两种下载方式。

传统爬虫利用的是静态下载方式，静态下载的优势是下载过程快，但是页面只是一个枯燥的html，因此页面链接分析中获取的只是< a >标签的href属性或者高手可以自己分析js，form之类的标签捕获一些链接。在python中可以利用urllib2模块或requests模块实现功能。 动态爬虫在web2.0时代则有特殊的优势，由于网页会使用javascript处理，网页内容通过Ajax异步获取。所以，动态爬虫需要分析经过javascript处理和ajax获取内容后的页面。目前简单的解决方法是通过基于webkit的模块直接处理。PYQT4、Splinter和Selenium这三个模块都可以达到目的。对于爬虫而言，浏览器界面是不需要的，因此使用一个headless browser是非常划算的，HtmlUnit和phantomjs都是可以使用的headless browser。

以上这段代码是访问新浪网主站。通过对比静态抓取页面和动态抓取页面的长度和对比静态抓取页面和动态抓取页面内抓取的链接个数。

在静态抓取中，页面的长度是563838，页面内抓取的链接数量只有166个。而在动态抓取中，页面的长度增长到了695991，而链接数达到了1422，有了近10倍的提升。

抓链接表达式

正则：re.compile("href=\"([^\"]*)\"")

Xpath：xpath(‘//*[@href]‘)

页面解析

页面解析是实现抓取页面内链接和抓取特定数据的模块，页面解析主要是对字符串的处理，而html是一种特殊的字符串，在Python中re、beautifulsoup、HTMLParser、lxml等模块都可以解决问题。对于链接，主要抓取a标签下的href属性，还有其他一些标签的src属性。

0x03 URL去重

Hash表

利用hash表做去重操作一般是最容易想到的方法，因为hash表查询的时间复杂度是O(1)，而且在hash表足够大的情况下，hash冲突的概率就变得很小，因此URL是否重复的判断准确性就非常高。利用hash表去重的这个做法是一个比较简单的解决方法。但是普通hash表也有明显的缺陷，在考虑内存的情况下，使用一张大的hash表是不妥的。Python中可以使用字典这一数据结构。

URL压缩

如果hash表中，当每个节点储存的是一个str形式的具体URL，是非常占用内存的，如果把这个URL进行压缩成一个int型变量，内存占用程度上便有了3倍以上的缩小。因此可以利用Python的hashlib模块来进行URL压缩。 思路：把hash表的节点的数据结构设置为集合，集合内储存压缩后的URL。

Bloom Filter

Bloom Filter是通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。Bloom Filter 是通过一组k 个定义在n 个输入key 上的Hash Function，将上述n 个key 映射到m 位上的数据容器。

上图很清楚的说明了Bloom Filter的优势，在可控的容器长度内，所有hash函数对同一个元素计算的hash值都为1时，就判断这个元素存在。 Python中hashlib，自带多种hash函数，有MD5，sha1，sha224，sha256，sha384，sha512。代码中还可以进行加盐处理，还是很方便的。 Bloom Filter也会产生冲突的情况，具体内容查看文章结尾的参考文章。

在Python编程过程中，可以使用jaybaird提供的BloomFilter接口，或者自己造轮子。

小细节

有个小细节，在建立hash表的时候选择容器很重要。hash表占用空间太大是个很不爽的问题，因此针对爬虫去重，下列方法可以解决一些问题。

上面这段代码简单验证了生成容器的运行时间。

由上图可以看出，建立一个长度为1亿的容器时，选择list容器程序的运行时间花费了7.2s，而选择字符串作为容器时，才花费了0.2s的运行时间。

接下来看看内存的占用情况。

如果建立1亿的列表占用了794660k内存。

而建立1亿长度的字符串却占用了109720k内存，空间占用大约减少了700000k。

0x04 URL相似性

对于URL相似性，我只是实践一个非常简单的方法。

在保证不进行重复爬去的情况下，还需要对类似的URL进行判断。我采用的是sponge和ly5066113提供的思路。具体资料在参考文章里。

下列是一组可以判断为相似的URL组

http://auto.sohu.com/7/0903/70/column213117075.shtml

http://auto.sohu.com/7/0903/95/column212969565.shtml

http://auto.sohu.com/7/0903/96/column212969687.shtml

http://auto.sohu.com/7/1103/61/column216206148.shtml

http://auto.sohu.com/s2007/0155/s254359851/index1.shtml

http://auto.sohu.com/s2007/5730/s249066842/index2.shtml

http://auto.sohu.com/s2007/5730/s249067138/index3.shtml

http://auto.sohu.com/s2007/5730/s249067983/index4.shtml

按照预期，以上URL归并后应该为

http://auto.sohu.com/7/0903/70/column213117075.shtml

http://auto.sohu.com/s2007/0155/s254359851/index1.shtml

思路如下，需要提取如下特征

1，host字符串

2，目录深度（以’/’分割）

3，尾页特征

具体算法

算法本身很菜，各位一看就能懂。

实际效果：

上图显示了把8个不一样的url，算出了2个值。通过实践，在一张千万级的hash表中，冲突的情况是可以接受的。

0x05 并发操作

多线程模型

多线程模型，是最容易上手的，Python中自带的threading模块能很好的实现并发需求，配合Queue模块来实现共享数据。

多进程模型

多进程模型和多线程模型类似，multiprocessing模块中也有类似的Queue模块来实现数据共享。在linux中，用户态的进程可以利用多核心的优势，因此在多核背景下，能解决爬虫的并发问题。

协程模型

协程模型，在Elias的文章中，基于greenlet实现的协程程序的性能仅次于Stackless Python，大致比Stackless Python慢一倍，比其他方案快接近一个数量级。因此基于gevent（封装了greenlet）的并发程序会有很好的性能优势。

具体说明下gevent（非阻塞异步IO）。，“Gevent是一种基于协程的Python网络库，它用到Greenlet提供的，封装了libevent事件循环的高层同步API。”

从实际的编程效果来看，协程模型确实表现非常好，运行结果的可控性明显强了不少， gevent库的封装易用性极强。

0x06 数据存储

前提：使用关系数据库，测试中选择的是mysql，其他类似sqlite，SqlServer思路上没有区别。

当我们进行数据存储时，目的就是减少与数据库的交互操作，这样可以提高性能。通常情况下，每当一个URL节点被读取，就进行一次数据存储，对于这样的逻辑进行无限循环。其实这样的性能体验是非常差的，存储速度非常慢。

进阶做法，为了减少与数据库的交互次数，每次与数据库交互从之前传送1个节点变成传送10个节点，到传送100个节点内容，这样效率变有了10倍至100倍的提升，在实际应用中，效果是非常好的。:D

0x07 动态爬虫源码分享

目前这个爬虫模型如上图，调度模块是核心模块。调度模块分别与下载模块，析取模块，存储模块共享三个队列，下载模块与析取模块共享一个队列。数据传递方向如图示。

爬虫源码

实现了以下功能：

动态下载

gevent处理

BloomFilter过滤

URL相似度过滤

关键字过滤

爬取深度

Github地址：https://github.com/manning23/MSpider