最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用Scrapy的，但是遇到了下面两个问题:
- 前端页面是用JS模板引擎生成的
- 接口主要是用POST提交参数的
目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用Scrapy，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。
本文中的部分链接可能需要FQ。
参考资料：
- http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-threadingpython/
- http://stackoverflow.com/questions/10525185/python-threading-how-do-i-lock-a-thread
一个爬虫的简单框架
一个简单的爬虫框架，主要就是处理网络请求，Scrapy使用的是Twisted（一个事件驱动网络框架，以非阻塞的方式对网络I/O进行异步处理），这里不使用异步处理，等以后再研究这个框架。如果使用的是Python3.4及其以上版本，到可以使用asyncio这个标准库。
这个简单的爬虫使用多线程来处理网络请求，使用线程来处理URL队列中的url，然后将url返回的结果保存在另一个队列中，其它线程在读取这个队列中的数据，然后写到文件中去。
该爬虫主要用下面几个部分组成。
1 URL队列和结果队列
将将要爬去的url放在一个队列中，这里使用标准库Queue。访问url后的结果保存在结果队列中
初始化一个URL队列
from Queue import Queue
urls_queue = Queue()
out_queue = Queue()2 请求线程
使用多个线程，不停的取URL队列中的url，并进行处理：
import threading
class ThreadCrawl(threading.Thread):
def __init__(self, queue, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue
def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
self.queue.task_down()下面是部分标准库Queue的使用方法:
Queue.get([block[, timeout]])
Remove and return an item from the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available.
Queue.task_done()
Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumer threads. For each get() used to fetch a task, a subsequent call to task_done() tells the queue that the processing on the task is complete.
如果队列为空，线程就会被阻塞，直到队列不为空。处理队列中的一条数据后，就需要通知队列已经处理完该条数据。
处理线程
处理结果队列中的数据，并保存到文件中。如果使用多个线程的话，必须要给文件加上锁。
lock = threading.Lock()
f = codecs.open(\'out.txt\', \'w\', \'utf8\')当线程需要写入文件的时候，可以这样处理：
with lock:
f.write(something)程序的执行结果
运行状态：
抓取结果：
源码
代码还不完善，将会持续修改中。
# coding: utf-8
\'\'\'
Author mr_zys
Email myzysv5@sina.com
\'\'\'
from Queue import Queue
import threading
import urllib2
import time
import json
import codecs
from bs4 import BeautifulSoup
urls_queue = Queue()
data_queue = Queue()
lock = threading.Lock()
f = codecs.open(\'out.txt\', \'w\', \'utf8\')
class ThreadUrl(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
pass
class ThreadCrawl(threading.Thread):
def __init__(self, url, queue, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.url = url
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue
def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
data = self._data_post(item)
try:
req = urllib2.Request(url=self.url, data=data)
res = urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
raise e.reason
py_data = json.loads(res.read())
res.close()
item[\'first\'] = \'false\'
item[\'pn\'] = item[\'pn\'] + 1
success = py_data[\'success\']
if success:
print \'Get success...\'
else:
print \'Get fail....\'
print \'pn is : %s\' % item[\'pn\']
result = py_data[\'content\'][\'result\']
if len(result) != 0:
self.queue.put(item)
print \'now queue size is: %d\' % self.queue.qsize()
self.out_queue.put(py_data[\'content\'][\'result\'])
self.queue.task_done()
def _data_post(self, item):
pn = item[\'pn\']
first = \'false\'
if pn == 1:
first = \'true\'
return \'first=\' + first + \'&pn=\' + str(pn) + \'&kd=\' + item[\'kd\']
def _item_queue(self):
pass
class ThreadWrite(threading.Thread):
def __init__(self, queue, lock, f):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.lock = lock
self.f = f
def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
self._parse_data(item)
self.queue.task_done()
def _parse_data(self, item):
for i in item:
l = self._item_to_str(i)
with self.lock:
print \'write %s\' % l
self.f.write(l)
def _item_to_str(self, item):
positionName = item[\'positionName\']
positionType = item[\'positionType\']
workYear = item[\'workYear\']
education = item[\'education\']
jobNature = item[\'jobNature\']
companyName = item[\'companyName\']
companyLogo = item[\'companyLogo\']
industryField = item[\'industryField\']
financeStage = item[\'financeStage\']
companyShortName = item[\'companyShortName\']
city = item[\'city\']
salary = item[\'salary\']
positionFirstType = item[\'positionFirstType\']
createTime = item[\'createTime\']
positionId = item[\'positionId\']
return positionName + \' \' + positionType + \' \' + workYear + \' \' + education + \' \' + \
jobNature + \' \' + companyLogo + \' \' + industryField + \' \' + financeStage + \' \' + \
companyShortName + \' \' + city + \' \' + salary + \' \' + positionFirstType + \' \' + \
createTime + \' \' + str(positionId) + \'\n\'
def main():
for i in range(4):
t = ThreadCrawl(
\'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json\', urls_queue, data_queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
datas = [
{\'first\': \'true\', \'pn\': 1, \'kd\': \'Java\'}
#{\'first\': \'true\', \'pn\': 1, \'kd\': \'Python\'}
]
for d in datas:
urls_queue.put(d)
for i in range(4):
t = ThreadWrite(data_queue, lock, f)
t.setDaemon(True)
t.start()
urls_queue.join()
data_queue.join()
with lock:
f.close()
print \'data_queue siez: %d\' % data_queue.qsize()
main()
总结
主要是熟悉使用Python的多线程编程，以及一些标准库的使用Queue、threading。