若是让你设计一个网络爬虫,你怎么避免陷入无限循环?

话说爬虫为何会陷入循环呢?答案很简单,当咱们从新去解析一个已经解析过的网页时, 就会陷入无限循环。这意味着咱们会从新访问那个网页的全部连接, 而后不久后又会访问到这个网页。最简单的例子就是,网页A包含了网页B的连接, 而网页B又包含了网页A的连接,那它们之间就会造成一个闭环。html

那么咱们怎样防止访问已经访问过的页面呢,答案也很简单,设置一个标志便可。 整个互联网就是一个图结构,咱们一般使用DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索) 进行遍历。因此,像遍历一个简单的图同样,将访问过的结点标记一下便可。python

爬虫的基本思路以下
1. 根据 Url 获取相应页面的 Html 代码
2. 利用正则匹配或者 Jsoup 等库解析 Html 代码,提取须要的内容
3. 将获取的内容持久化到数据库
4. 处理好中文字符的编码问题,能够采用多线程提升效率mysql

 

爬虫基本原理

更宽泛意义上的爬虫侧重于若是在大量的 url 中寻找出高质量的资源,如何在有限的时间内访问更多页面等等。网络爬虫的基本工做流程以下:程序员

1.首先选取一部分精心挑选的种子URL;

2.将这些URL放入待抓取URL队列;

3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL,解析DNS,而且获得主机的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。

4.分析已抓取URL队列中的URL,分析页面里包含的其余URL,而且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环。

有几个概念,一个是发http请求,一个是正则匹配你感兴趣的连接,一个是多线程,另外还有两个队列。web

来源于 该文章 的一张图面试

爬虫

爬虫难点1 环路

网络爬虫有时候会陷入循环或者环路中,好比从页面 A,A 连接到页面 B,B 连接 页面C,页面 C 又会连接到页面 A。这样就陷入到环路中。sql

环路影响

  • 消耗网络带宽,没法获取其余页面
  • 对 Web 服务器也是负担,可能击垮该站点,可能阻止正经常使用户访问该站点
  • 即便没有性能影响,但获取大量重复页面也致使数据冗余

解决方案

1. 简单限定爬虫的最大循环次数,对于某 web 站点访问超过必定阈值就跳出,避免无限循环

2. 保存一个已访问 url 列表,记录页面是否被访问过的技术
  1. 二叉树和散列表,快速断定某个 url 是否访问过
  2. 存在位图
    就是 new int[length],而后把第几个数置为1,表示已经访问过了。可不能够再优化,int 是32位,32位能够表示32个数字。HashCode 会存在冲突的状况,两个 url 映射到同一个存在位上,冲突的后果是某个页面被忽略(这比死循环的恶做用小)
  3. 保存检查
    必定要即便把已访问的 url 列表保存在硬盘上,防止爬虫崩溃,内存里的数据会丢失
  4. 集群 ,分而治之
    多台机器一块儿爬虫,能够根据 url 计算 hashcode,而后根据 hashcode 映射到相应机器的 id (第0台、第1台、第2台等等)

难点2 URL别名

有些 url 名称不同,可是指向同一个资源。
该表格来自于 《HTTP 权威指南》数据库

URl 1 URL 2 何时是别名
www.foo.com/bar.html www.foo.com:80/bar.html 默认端口是80
www.foo.com/~fred www.foo.com/%7Ffred %7F与~相同
www.foo.com/x.html#top www.foo.com/x.html#middle %7F与~相同
https://www.baidu.com/ https://www.BAIDU.com/ 服务器是大小写无关
www.foo.com/index.html www.foo.com 默认页面为 index.html
www.foo.com/index.html 209.123.123/index.html ip和域名相同

难点3 动态虚拟空间

好比日历程序,它会生成一个指向下一月的连接,真正的用户是不会不停地请求下个月的连接的。可是不了解这内容特性的爬虫蜘蛛可能会不断向这些资源发出无穷的请求。json

抓取策略

通常策略是深度优先或者广度优先。有些技术能使得爬虫蜘蛛有更好的表现缓存

  • 广度优先的爬行,避免深度优先陷入某个站点的环路中,没法访问其余站点。
  • 限制访问次数,限定一段时间内机器人能够从一个 web 站点获取的页面数量
  • 内容指纹,根据页面的内容计算出一个校验和,可是动态的内容(日期,评论数目)会阻碍重复检测
  • 维护黑名单
  • 人工监视,特殊状况发出邮件通知
  • 动态变化,根据当前热点新闻等等

  • 规划化 url,把一些转义字符、ip 与域名之类的统一

  • 限制 url 大小,环路可能会使得 url 长度增长,好比/index.html, /folder/index,html, /folder/folder/index.html …

全文索引

全文索引就是一个数据库,给它一个单词,它能够马上提供包含那个单词的全部文字。建立了索引以后,就没必要对文档自身进行扫描了。

好比 文章 A 包含了 Java、学习、程序员
文章 B 包含了 Java 、Python、面试、招聘

若是搜索 Java,能够知道获得 文章 A 和文章 B,而没必要对文章 A、B 全文扫描。

 

一个复杂的分布式爬虫系统由不少的模块组成,每一个模块是一个独立的服务(SOA架构),全部的服务都注册到Zookeeper来统一管理和便于线上扩展。模块之间经过thrift(或是protobuf,或是soup,或是json,等)协议来交互和通信。

Zookeeper负责管理系统中的全部服务,简单的配置信息的同步,同一服务的不一样拷贝之间的负载均衡。它还有一个好处是能够实现服务模块的热插拔。

URLManager是爬虫系统的核心。负责URL的重要性排序,分发,调度,任务分配。单个的爬虫完成一批URL的爬取任务以后,会找 URLManager要一批新的URL。通常来讲,一个爬取任务中包含几千到一万个URL,这些URL最好是来自不一样的host,这样,不会给一个 host在很短一段时间内形成高峰值。

ContentAcceptor负责收集来自爬虫爬到的页面或是其它内容。爬虫通常将爬取的一批页面,好比,一百个页面,压缩打包成一个文件, 发送给ContentAcceptor。ContentAcceptor收到后,解压,存储到分布式文件系统或是分布式数据库,或是直接交给 ContentParser去分析。

CaptchaHandler负责处理爬虫传过来的captcha,经过自动的captcha识别器,或是以前识别过的captcha的缓存,或是经过人工打码服务,等等,识别出正确的码,回传给爬虫,爬虫按照定义好的爬取逻辑去爬取。

RobotsFileHandler负责处理和分析robots.txt文件,而后缓存下来,给ContentParser和 URLManager提供禁止爬取的信息。一个行为端正的爬虫,原则上是应该遵照robots协议。可是,如今大数据公司,为了获得更多的数据,基本上遵 守这个协议的很少。robots文件的爬取,也是经过URLManager做为一种爬取类型让分布式爬虫去爬取的。

ProxyManager负责管理系统用到的全部Proxy,说白了,负责管理能够用来爬取的IP。爬虫询问ProxyManager,获得一 批Proxy IP,而后每次访问的时候,会采用不一样的IP。若是遇到IP被屏蔽,即时反馈给ProxyManager,ProxyManager会根据哪一个host屏 蔽了哪一个IP作实时的聪明的调度。

Administor负责管理整个分布式爬虫系统。管理者经过这个界面来配置系统,启动和中止某个服务,删除错误的结果,了解系统的运行状况,等等。

各类不一样类型的爬取任务,好比,像给一个URL爬取一个页面( NormalCrawler),像须要用户名和密码注册而后才能爬取( SessionCrawler ),像爬取时先要输入验证码( CaptchaCrawler ),像须要模拟用户的行为来爬取( Simulator ),像移动页面和内容爬取( MobileCrawler ),和像App内内容的爬取( AppCrawler),须要不一样类型的爬虫来爬取。固然,也能够开发一个通用的爬虫,而后根据不一样的类型实施不一样的策略,但这样一个程序内的代码复杂, 可扩展性和可维护性不强。

一个爬虫内部的爬取逻辑,经过解释从配置文件 CrawlLogic 来的命令来实现,而不是将爬取逻辑硬编码在爬虫程序里面。对于复杂的爬取逻辑,甚至能够经过用代码写的插件来实现。

ContentParser根据URLExtractionRules来抽取须要继续爬取的URL,由于focus的爬虫只须要爬取须要的数 据,不是网站上的每一个URL都须要爬取。ContentParser还会根据FieldExtractionRules来抽取感兴趣的数据,而后将原始数 据结构化。因为动态生成的页面不少,不少数据是经过Javascript显示出来的,须要JavascriptEngine来帮助分析页面。这儿须要说起 下,有些页面大量使用AJAX来实时获取和展现数据,那么,须要一个能解释Javascript的爬虫类型来处理这些有AJAX的情形。

为了监控整个系统的运行状况和性能,须要 Monitor 系统。为了调试系统,保障系统安全有据可循,须要 Logger 系统。有了这些,系统才算比较完备。

全部的数据会存在分布式文件系统或是数据库中,这些数据包括URL( URLRepo),Page( PageRepo )和Field( FieldRepo ),至于选择什么样的存储系统,能够根据本身现有的基础设施和熟悉程度而定。

为了扩大爬虫系统的吞吐量,每一个服务均可以横向扩展,包括横向复制,或是按URL来分片(sharding)。因为使用了Zookeeper,给某个服务增长一个copy,只用启动这个服务就能够了,剩下的Zookeeper会自动处理。

这里只是给出了复杂分布式爬虫系统的大框架,具体实现的时候,还有不少的细节须要处理,这时,以前作过爬虫系统,踩过坑的经验就很重要了。

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