问题的由来
前几天，在微信公众号（Python爬虫及算法）上有个人问了笔者一个问题，如何利用爬虫来实现如下的需求，需要爬取的网页如下（网址为：https://www.wikidata.org/w/index ... imit=500&from=0）：
我们的需求为爬取红色框框内的名人（有500条记录，图片只展示了一部分）的 名字以及其介绍，关于其介绍，点击该名人的名字即可，如下图：
这就意味着我们需要爬取500个这样的页面，即500个HTTP请求（暂且这么认为吧），然后需要提取这些网页中的名字和描述，当然有些不是名人，也没有描述，我们可以跳过。最后，这些网页的网址在第一页中的名人后面可以找到，如George Washington的网页后缀为Q23.
爬虫的需求大概就是这样。
爬虫的4种姿势
首先，分析来爬虫的思路：先在第一个网页（https://www.wikidata.org/w/index ... imit=500&from=0）中得到500个名人所在的网址，接下来就爬取这500个网页中的名人的名字及描述，如无描述，则跳过。
接下来，我们将介绍实现这个爬虫的4种方法，并分析它们各自的优缺点，希望能让读者对爬虫有更多的体会。实现爬虫的方法为：
一般方法（同步，requests+BeautifulSoup）
并发（使用concurrent.futures模块以及requests+BeautifulSoup）
异步（使用aiohttp+asyncio+requests+BeautifulSoup）
使用框架Scrapy
一般方法
一般方法即为同步方法，主要使用requests+BeautifulSoup，按顺序执行。完整的Python代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)
url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
url = human.find('a')['href']
urls.append('https://www.wikidata.org'+url)
# 获取每个网页的name和description
def parser(url):
req = requests.get(url)
# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 获取name和description
name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
if name is not None and desc is not None:
print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))
for url in urls:
parser(url)
t2 = time.time() # 结束时间
print('一般方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)
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输出的结果如下(省略中间的输出，以…代替)：
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George Washington , first President of the United States
Douglas Adams , British author and humorist (1952–2001)
......
Willoughby Newton , Politician from Virginia, USA
Mack Wilberg , American conductor
一般方法，总共耗时：724.9654655456543
##################################################
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使用同步方法，总耗时约725秒，即12分钟多。
一般方法虽然思路简单，容易实现，但效率不高，耗时长。那么，使用并发试试看。
并发方法
并发方法使用多线程来加速一般方法，我们使用的并发模块为concurrent.futures模块，设置多线程的个数为20个（实际不一定能达到，视计算机而定）。完整的Python代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED
# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)
url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
url = human.find('a')['href']
urls.append('https://www.wikidata.org'+url)
# 获取每个网页的name和description
def parser(url):
req = requests.get(url)
# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 获取name和description
name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
if name is not None and desc is not None:
print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))
# 利用并发加速爬取
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=20)
# submit()的参数： 第一个为函数， 之后为该函数的传入参数，允许有多个
future_tasks = [executor.submit(parser, url) for url in urls]
# 等待所有的线程完成，才进入后续的执行
wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
t2 = time.time() # 结束时间
print('并发方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)
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输出的结果如下（省略中间的输出，以…代替)：
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Larry Sanger , American former professor, co-founder of Wikipedia, founder of Citizendium and other projects
Ken Jennings , American game show contestant and writer
......
Antoine de Saint-Exupery , French writer and aviator
Michael Jackson , American singer, songwriter and dancer
并发方法，总共耗时：226.7499692440033
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使用多线程并发后的爬虫执行时间约为227秒，大概是一般方法的三分之一的时间，速度有了明显的提升啊！多线程在速度上有明显提升，但执行的网页顺序是无序的，在线程的切换上开销也比较大，线程越多，开销越大。
关于多线程与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：Python爬虫之多线程下载豆瓣Top250电影图片。
异步方法
异步方法在爬虫中是有效的速度提升手段，使用aiohttp可以异步地处理HTTP请求，使用asyncio可以实现异步IO，需要注意的是，aiohttp只支持3.5.3以后的Python版本。使用异步方法实现该爬虫的完整Python代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import aiohttp
import asyncio
# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)
url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
url = human.find('a')['href']
urls.append('https://www.wikidata.org'+url)
# 异步HTTP请求
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
# 解析网页
async def parser(html):
# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
# 获取name和description
name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")
desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")
if name is not None and desc is not None:
print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))
# 处理网页，获取name和description
async def download(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
try:
html = await fetch(session, url)
await parser(html)
except Exception as err:
print(err)
# 利用asyncio模块进行异步IO处理
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]
tasks = asyncio.gather(*tasks)
loop.run_until_complete(tasks)
t2 = time.time() # 结束时间
print('使用异步，总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)
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输出结果如下（省略中间的输出，以…代替)：
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Frédéric Taddeï , French journalist and TV host
Gabriel Gonzáles Videla , Chilean politician
......
Denmark , sovereign state and Scandinavian country in northern Europe
Usain Bolt , Jamaican sprinter and soccer player
使用异步，总共耗时：126.9002583026886
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显然，异步方法使用了异步和并发两种提速方法，自然在速度有明显提升，大约为一般方法的六分之一。异步方法虽然效率高，但需要掌握异步编程，这需要学习一段时间。
关于异步方法与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：利用aiohttp实现异步爬虫。
如果有人觉得127秒的爬虫速度还是慢，可以尝试一下异步代码（与之前的异步代码的区别在于：仅仅使用了正则表达式代替BeautifulSoup来解析网页，以提取网页中的内容）：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import aiohttp
import asyncio
import re
# 开始时间
t1 = time.time()
print('#' * 50)
url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
url = human.find('a')['href']
urls.append('https://www.wikidata.org' + url)
# 异步HTTP请求
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
# 解析网页
async def parser(html):
# 利用正则表达式解析网页
try:
name = re.findall(r'<span class="wikibase-title-label">(.+?)</span>', html)[0]
desc = re.findall(r'<span class="wikibase-descriptionview-text">(.+?)</span>', html)[0]
print('%-40s,\t%s' % (name, desc))
except Exception as err:
pass
# 处理网页，获取name和description
async def download(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
try:
html = await fetch(session, url)
await parser(html)
except Exception as err:
print(err)
# 利用asyncio模块进行异步IO处理
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]
tasks = asyncio.gather(*tasks)
loop.run_until_complete(tasks)
t2 = time.time() # 结束时间
print('使用异步（正则表达式），总共耗时：%s' % (t2 - t1))
print('#' * 50)
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输出的结果如下（省略中间的输出，以…代替)：
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Dejen Gebremeskel , Ethiopian long-distance runner
Erik Kynard , American high jumper
......
Buzz Aldrin , American astronaut
Egon Krenz , former General Secretary of the Socialist Unity Party of East Germany
使用异步（正则表达式），总共耗时：16.521944999694824
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16.5秒，仅仅为一般方法的43分之一，速度如此之快，令人咋舌（感谢某人提供的尝试）。笔者虽然自己实现了异步方法，但用的是BeautifulSoup来解析网页，耗时127秒，没想到使用正则表达式就取得了如此惊人的效果。可见，BeautifulSoup解析网页虽然快，但在异步方法中，还是限制了速度。但这种方法的缺点为，当你需要爬取的内容比较复杂时，一般的正则表达式就难以胜任了，需要另想办法。
爬虫框架Scrapy
最后，我们使用著名的Python爬虫框架Scrapy来解决这个爬虫。我们创建的爬虫项目为wikiDataScrapy，项目结构如下：
在settings.py中设置“ROBOTSTXT_OBEY = False”. 修改items.py，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class WikidatascrapyItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
name = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
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然后，在spiders文件夹下新建wikiSpider.py，代码如下:
import scrapy.cmdline
from wikiDataScrapy.items import WikidatascrapyItem
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 获取请求的500个网址，用requests+BeautifulSoup搞定
def get_urls():
url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
# 发送HTTP请求
req = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
# 找到name和Description所在的记录
human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')
urls = []
# 获取网址
for human in human_list:
url = human.find('a')['href']
urls.append('https://www.wikidata.org' + url)
# print(urls)
return urls
# 使用scrapy框架爬取
class bookSpider(scrapy.Spider):
name = 'wikiScrapy' # 爬虫名称
start_urls = get_urls() # 需要爬取的500个网址
def parse(self, response):
item = WikidatascrapyItem()
# name and description
item['name'] = response.css('span.wikibase-title-label').xpath('text()').extract_first()
item['desc'] = response.css('span.wikibase-descriptionview-text').xpath('text()').extract_first()
yield item
# 执行该爬虫，并转化为csv文件
scrapy.cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', 'wikiScrapy', '-o', 'wiki.csv', '-t', 'csv'])
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输出结果如下（只包含最后的Scrapy信息总结部分）：
{'downloader/request_bytes': 166187,
'downloader/request_count': 500,
'downloader/request_method_count/GET': 500,
'downloader/response_bytes': 18988798,
'downloader/response_count': 500,
'downloader/response_status_count/200': 500,
'finish_reason': 'finished',
'finish_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 49, 15, 761487),
'item_scraped_count': 500,
'log_count/DEBUG': 1001,
'log_count/INFO': 8,
'response_received_count': 500,
'scheduler/dequeued': 500,
'scheduler/dequeued/memory': 500,
'scheduler/enqueued': 500,
'scheduler/enqueued/memory': 500,
'start_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 48, 44, 58673)}
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可以看到，已成功爬取500个网页，耗时31秒，速度也相当OK。再来看一下生成的wiki.csv文件，它包含了所有的输出的name和description，如下图：
可以看到，输出的CSV文件的列并不是有序的。至于如何解决Scrapy输出的CSV文件有换行的问题，请参考stackoverflow上的回答：https://stackoverflow.com/questi ... s/43394566#43394566 。
Scrapy来制作爬虫的优势在于它是一个成熟的爬虫框架，支持异步，并发，容错性较好（比如本代码中就没有处理找不到name和description的情形），但如果需要频繁地修改中间件，则还是自己写个爬虫比较好，而且它在速度上没有超过我们自己写的异步爬虫，至于能自动导出CSV文件这个功能，还是相当实在的。
总结
本文内容较多，比较了4种爬虫方法，每种方法都有自己的利弊，已在之前的陈述中给出，当然，在实际的问题中，并不是用的工具或方法越高级就越好，具体问题具体分析嘛~
本文到此结束，感谢阅读哦~
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【转载】
作者：剑与星辰
原文：https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/83095306
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