一只爬虫（一）

免责的废话

本篇无标题，都说爬虫写得好，牢饭吃到饱，本来不想写爬虫的，毕竟风险有点高，但是作为一个搞搜索的人，怎么能不了解一下爬虫呢，怎么能不自己深入了解一下爬虫的原理呢，而且，知道了爬虫的一般性原理和一些开源的爬虫框架以后，写出一个自己的小爬虫并不是一件很难的事情，而一个自己的小爬虫，有时候还是很有用的，比如....又比如....，只要发挥你的想象，爬虫也能做很多事情。

当今的互联网世界，本质上是个数据的世界，谁掌握了数据谁就能独步天下，但是，对于我们这种互联网上小喽啰，数据肯定是不会来主动找我们为我们所用的，那么，如何更高效的获取你需要的数据，就变成了一门独立的职业---爬虫工程师（又称看守所预科班），接下来几篇文章，我们抛开这些商业行为，从纯技术的角度来说一说爬虫，这门和互联网一起诞生的古老技艺。

 对于爬虫的历史，我们不做太多的介绍了，毕竟这些东西在网上一搜一大把，而且这个系列文章也没有太多的爬虫技巧，毕竟我也不是来教你如何吃牢饭的，懂得太多的爬虫技巧，容易误入歧途走向万劫不复的深渊，这并不是我写这篇文章的初衷，同时，最重要的是，因为我也不会爬虫的技巧，所以也没办法教你。

为了让你有个对爬虫的整体了解，整个系列文章大概分为几个方面吧，一是爬虫的原理，这里会介绍一些爬虫最底层的数据结构和原理，然后第二部分是一个简单爬虫的架构和模块，这一篇会主要介绍一下要实现一个完整的爬虫需要哪些个模块，最后第三部分，我会基于Elasticsearch的插件实现一个简单的爬虫框架（放心，安全得狠，你拿去也没用），另外，我想安利一下Elasticsearch这个搜索引擎，如果你把他的搜索属性抛开，你会发现他可以做很多事情，比如这里就可以用来做爬虫，我还拿他做了缓存，消息队列等等。。

好了，闲话少说（MD已经说了这么多了），我们开始爬虫之旅吧。

基础的基础

  
说起爬虫的基础，其实只有两点：网页的下载和链接的遍历，几乎所有的资料跟你说的都是，一个爬虫都是从一批种子网页开始爬取，然后分析页面中的链接，再将链接再爬取一遍，如此反复，直到把整个互联网爬完，好像很简单，写代码出来不就是一个for循环里面一堆curl么。

我们从一个最简单的爬虫开始，一步一步升级我们的爬虫，通过一个一个的点，让他进化成一个分布式的，可自由扩展的爬虫。

丐中丐版

丐中丐版本没啥好说的，直接上代码：

import requests
content=requests.get("http://www.baidu.com")
print content

上面这三行做为丐中丐没问题吧，三行代码爬下百度，丐中丐版本没啥好说的，但这也是一个爬虫最核心的需求，就是爬下一个网页。从丐中丐版出发，我们解决一些问题以后，就可以变成一个比较强大的爬虫了，首先需要解决的就是如何遍历页面。

页面遍历

上面的丐中丐版本，只是一个页面，对于一个爬虫，我们需要解决的问题是，让爬虫可以一直运行下去，也就是可以获取到网页中的链接，这里就涉及到第一个爬虫相关的知识点，广度优先搜索和深度优先搜索。广度优先和深度优先是大学数据结构的基础内容，类似于树结构中的前序遍历，一般在搜索一个图的数据结构中使用这两种搜索算法，首先，我们简单介绍一下这两种搜索算法，整体上来说，深度优先就是压栈，弹栈，广度优先就是入队，出队。

深度优先搜索（DFS）

DFS就是尽可能的往深处遍历，直到遍历到没有节点了或者遇到已经遍历过的节点了，再返回到上一级，找到下一个节点，继续上面的过程。

对于上面这个图来说，深度优先搜索的路径就是：A -- B -- D -- E -- F -- C

对于DFS来说，实现起来比较简单，每遍历到一个节点，就把这个节点压栈，然后再在这个节点上找一条路径继续遍历下一个节点，遍历到以后，再压栈，直到遍历到的节点没有路径可走了，这时候弹栈，找另外一条路径继续遍历，如此反复，这样的实现方式，如果图很复杂的话，栈很容易爆掉，而互联网这张用超链接连接起来的图，复杂性就不用多说了吧，所以对于爬虫来说，如果采用这样的方式进行遍历，一般会设置一个搜索深度，到达这个深度就不在搜索了，免得内存给爆了。

广度优先搜索（BFS）

BFS和深度优先不同的在于，每遍历到一个新的节点，先把和这个新节点相邻的节点遍历完，然后一个一个依次深入到下一个层级，继续上面的过程。

对于上图来说，广度优先搜索的路径就是： A -- B -- C -- D -- E -- F

对于BFS来说，实现起来也不是很复杂，一般都是使用队列的方式来实现，每遍历到一个节点，就把这个节点上的一级路径走一遍，找到相邻的所有节点，然后把这些节点压到队列里面去，每次从队列的头部取出节点出来，重复上面的过程，BFS比较好进行异步化和多线程的操作，通过设置队列的长度，也可以很好的控制内存，并且不会出现遍历不到的情况，所以一般使用这种搜索方法来爬取数据也比较常见。

页面优先级

在一个爬虫系统中，单使用广度优先算法或者单使用深度优先算法，实际上都不能达到很好的效果，因为有些网站是比较重要的，有些网站是一些歪瓜裂枣的网站，把流量耗费在这些歪瓜裂枣上，获取的数据也没什么价值，所以一般都会在把网页塞到队列的时候给一个优先级，优先级高的页面先爬取，带优先级的队列实现起来比较容易，因为这里的优先级并没有非常细的粒度，所以给几个不同优先级的队列，根据给定的不同优先级放入到不同的队列中，取数据的时候优先取最高优先级的那个队列就行了。

优先级队列和实现方法都有了，那优先级如何判定呢，这就是一个开放性的问题了，方法有很多种，比如，获取到一个待爬取的网页后，看一下这个网站的alax排名，排名高的优先级高，比如前100名的放到最高优先级里面，1000名的放到次优先级队列中，依次类推；又比如，通过自己的分析，如果是详情页面，优先级高，如果是列表类的页面，优先级低，这种在爬取某些特定的网站的时候可以用，比如你爬某些电商的搜索列表页，翻页的链接优先级可以低一点，各个详情页面可以高一点；总之，优先级的这一块和你爬取的实际情况是强相关的，具体如何打分就仁者见仁智者见智了。

总结

这一篇简单的介绍了一下爬虫的知识，爬虫涉及的方面非常广，任何一个小的方向都可以深挖不少，比如代理服务器部分就可以做不少东西出来，另外，现在内容都在各种阿啪啪上，如何优雅的模拟出手机去阿啪啪爬数据也是一个复杂的问题，有时候为了爬取出阿啪啪中的广告信息，还需要模拟出地理位置信息，不然广告出不来，而所有的这些，被爬取人也是知道的，他会用各种办法来防止你爬取他的数据，所以这也是一个斗智斗勇的工程，另外，特别需要注意的是，有些数据是不允许爬取的，比如涉及个人隐私的数据，有版权申明的数据，或者你把你爬取的数据拿出去卖，这些都得考虑法律问题。总之，从纯技术的角度上来说，爬虫还是很有意思也很有技术深度的，但使用爬虫的时候请想清楚，这些能爬吗？

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