Python实现的异步代理爬虫及代理池_Python

使用python asyncio实现了一个异步代理池，根据规则爬取代理网站上的免费代理，在验证其有效后存入redis中，定期扩展代理的数量并检验池中代理的有效性，移除失效的代理。同时用aiohttp实现了一个server，其他的程序可以通过访问相应的url来从代理池中获取代理。

源码

Github

环境

Python 3.5+
Redis
PhantomJS(可选)
Supervisord(可选)

因为代码中大量使用了asyncio的async和await语法，它们是在Python3.5中才提供的，所以最好使用Python3.5及以上的版本，我使用的是Python3.6。

依赖

redis
aiohttp
bs4
lxml
requests
selenium

selenium包主要是用来操作PhantomJS的。

下面来对代码进行说明。

1. 爬虫部分

核心代码

									async def start(self):

									 for rule in self._rules:

									 parser = asyncio.ensure_future(self._parse_page(rule)) # 根据规则解析页面来获取代理

									 logger.debug('{0} crawler started'.format(rule.__rule_name__))

									 if not rule.use_phantomjs:

									  await page_download(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages, self._stop_flag) # 爬取代理网站的页面

									 else:

									  await page_download_phantomjs(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages,

									rule.phantomjs_load_flag, self._stop_flag) # 使用PhantomJS爬取

									 await self._pages.join()

									 parser.cancel()

									 logger.debug('{0} crawler finished'.format(rule.__rule_name__))

上面的核心代码实际上是一个用asyncio.Queue实现的生产-消费者模型，下面是该模型的一个简单实现：

									import asyncio

									from random import random

									async def produce(queue, n):

									 for x in range(1, n + 1):

									 print('produce ', x)

									 await asyncio.sleep(random())

									 await queue.put(x) # 向queue中放入item

									async def consume(queue):

									 while 1:

									 item = await queue.get() # 等待从queue中获取item

									 print('consume ', item)

									 await asyncio.sleep(random())

									 queue.task_done() # 通知queue当前item处理完毕 

									async def run(n):

									 queue = asyncio.Queue()

									 consumer = asyncio.ensure_future(consume(queue))

									 await produce(queue, n) # 等待生产者结束

									 await queue.join() # 阻塞直到queue不为空

									 consumer.cancel() # 取消消费者任务，否则它会一直阻塞在get方法处

									def aio_queue_run(n):

									 loop = asyncio.get_event_loop()

									 try:

									 loop.run_until_complete(run(n)) # 持续运行event loop直到任务run(n)结束

									 finally:

									 loop.close()

									if __name__ == '__main__':

									 aio_queue_run(5)

运行上面的代码，一种可能的输出如下：

									produce 1

									produce 2

									consume 1

									produce 3

									produce 4

									consume 2

									produce 5

									consume 3

									consume 4

									consume 5

爬取页面

									async def page_download(urls, pages, flag):

									 url_generator = urls

									 async with aiohttp.ClientSession() as session:

									 for url in url_generator:

									  if flag.is_set():

									  break

									  await asyncio.sleep(uniform(delay - 0.5, delay + 1))

									  logger.debug('crawling proxy web page {0}'.format(url))

									  try:

									  async with session.get(url, headers=headers, timeout=10) as response:

									   page = await response.text()

									   parsed = html.fromstring(decode_html(page)) # 使用bs4来辅助lxml解码网页:http://lxml.de/elementsoup.html#Using only the encoding detection

									   await pages.put(parsed)

									   url_generator.send(parsed) # 根据当前页面来获取下一页的地址

									  except StopIteration:

									  break

									  except asyncio.TimeoutError:

									  logger.error('crawling {0} timeout'.format(url))

									  continue # TODO: use a proxy

									  except Exception as e:

									  logger.error(e)

使用aiohttp实现的网页爬取函数，大部分代理网站都可以使用上面的方法来爬取，对于使用js动态生成页面的网站可以使用selenium控制PhantomJS来爬取——本项目对爬虫的效率要求不高，代理网站的更新频率是有限的，不需要频繁的爬取，完全可以使用PhantomJS。

解析代理

最简单的莫过于用xpath来解析代理了，使用Chrome浏览器的话，直接通过右键就能获得选中的页面元素的xpath：

Python实现的异步代理爬虫及代理池

安装Chrome的扩展“XPath Helper”就可以直接在页面上运行和调试xpath，十分方便：

Python实现的异步代理爬虫及代理池

BeautifulSoup不支持xpath，使用lxml来解析页面，代码如下：

									async def _parse_proxy(self, rule, page):

									 ips = page.xpath(rule.ip_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合

									 ports = page.xpath(rule.port_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合

									 if not ips or not ports:

									 logger.warning('{2} crawler could not get ip(len={0}) or port(len={1}), please check the xpaths or network'.

									  format(len(ips), len(ports), rule.__rule_name__))

									 return

									 proxies = map(lambda x, y: '{0}:{1}'.format(x.text.strip(), y.text.strip()), ips, ports)

									 if rule.filters: # 根据过滤字段来过滤代理，如“高匿”、“透明”等

									 filters = []

									 for i, ft in enumerate(rule.filters_xpath):

									  field = page.xpath(ft)

									  if not field:

									  logger.warning('{1} crawler could not get {0} field, please check the filter xpath'.

									   format(rule.filters[i], rule.__rule_name__))

									  continue

									  filters.append(map(lambda x: x.text.strip(), field))

									 filters = zip(*filters)

									 selector = map(lambda x: x == rule.filters, filters)

									 proxies = compress(proxies, selector)

									for proxy in proxies:

									await self._proxies.put(proxy) # 解析后的代理放入asyncio.Queue中

爬虫规则

网站爬取、代理解析、滤等等操作的规则都是由各个代理网站的规则类定义的，使用元类和基类来管理规则类。基类定义如下：

									class CrawlerRuleBase(object, metaclass=CrawlerRuleMeta):

									 start_url = None

									 page_count = 0

									 urls_format = None

									 next_page_xpath = None

									 next_page_host = ''

									 use_phantomjs = False

									 phantomjs_load_flag = None

									 filters = ()

									 ip_xpath = None

									 port_xpath = None

									 filters_xpath = ()

各个参数的含义如下：

start_url(必需)

爬虫的起始页面。

ip_xpath(必需)

爬取IP的xpath规则。

port_xpath(必需)

爬取端口号的xpath规则。

page_count

爬取的页面数量。

urls_format

页面地址的格式字符串，通过urls_format.format(start_url, n)来生成第n页的地址，这是比较常见的页面地址格式。

next_page_xpath，next_page_host

由xpath规则来获取下一页的url（常见的是相对路径），结合host得到下一页的地址：next_page_host + url。

use_phantomjs, phantomjs_load_flag

use_phantomjs用于标识爬取该网站是否需要使用PhantomJS，若使用，需定义phantomjs_load_flag（网页上的某个元素，str类型）作为PhantomJS页面加载完毕的标志。

filters

过滤字段集合，可迭代类型。用于过滤代理。

爬取各个过滤字段的xpath规则，与过滤字段按顺序一一对应。

元类CrawlerRuleMeta用于管理规则类的定义，如：如果定义use_phantomjs=True，则必须定义phantomjs_load_flag，否则会抛出异常，不在此赘述。

目前已经实现的规则有西刺代理、快代理、360代理、66代理和秘密代理。新增规则类也很简单，通过继承CrawlerRuleBase来定义新的规则类YourRuleClass，放在proxypool/rules目录下，并在该目录下的__init__.py中添加from . import YourRuleClass（这样通过CrawlerRuleBase.__subclasses__()就可以获取全部的规则类了），重启正在运行的proxy pool即可应用新的规则。

2. 检验部分

免费的代理虽然多，但是可用的却不多，所以爬取到代理后需要对其进行检验，有效的代理才能放入代理池中，而代理也是有时效性的，还要定期对池中的代理进行检验，及时移除失效的代理。

这部分就很简单了，使用aiohttp通过代理来访问某个网站，若超时，则说明代理无效。

									async def validate(self, proxies):

									 logger.debug('validator started')

									 while 1:

									 proxy = await proxies.get()

									 async with aiohttp.ClientSession() as session:

									  try:

									  real_proxy = 'http://' + proxy

									  async with session.get(self.validate_url, proxy=real_proxy, timeout=validate_timeout) as resp:

									   self._conn.put(proxy)

									  except Exception as e:

									  logger.error(e)

									 proxies.task_done()

3. server部分

使用aiohttp实现了一个web server，启动后，访问http://host:port即可显示主页：

Python实现的异步代理爬虫及代理池

访问http://host:port/get来从代理池获取1个代理，如：'127.0.0.1:1080'；
访问http://host:port/get/n来从代理池获取n个代理，如："['127.0.0.1:1080', '127.0.0.1:443', '127.0.0.1:80']"；
访问http://host:port/count来获取代理池的容量，如：'42'。

因为主页是一个静态的html页面，为避免每来一个访问主页的请求都要打开、读取以及关闭该html文件的开销，将其缓存到了redis中，通过html文件的修改时间来判断其是否被修改过，如果修改时间与redis缓存的修改时间不同，则认为html文件被修改了，则重新读取文件，并更新缓存，否则从redis中获取主页的内容。

返回代理是通过aiohttp.web.Response(text=ip.decode('utf-8'))实现的，text要求str类型，而从redis中获取到的是bytes类型，需要进行转换。返回的多个代理，使用eval即可转换为list类型。

返回主页则不同，是通过aiohttp.web.Response(body=main_page_cache, content_type='text/html') ，这里body要求的是bytes类型，直接将从redis获取的缓存返回即可，conten_type='text/html'必不可少，否则无法通过浏览器加载主页，而是会将主页下载下来——在运行官方文档中的示例代码的时候也要注意这点，那些示例代码基本上都没有设置content_type。

这部分不复杂，注意上面提到的几点，而关于主页使用的静态资源文件的路径，可以参考之前的博客《aiohttp之添加静态资源路径》。

4. 运行

将整个代理池的功能分成了3个独立的部分：

proxypool

定期检查代理池容量，若低于下限则启动代理爬虫并对代理检验，通过检验的爬虫放入代理池，达到规定的数量则停止爬虫。

proxyvalidator

用于定期检验代理池中的代理，移除失效代理。

proxyserver

启动server。

这3个独立的任务通过3个进程来运行，在Linux下可以使用supervisod来=管理这些进程，下面是supervisord的配置文件示例：

									; supervisord.conf

									[unix_http_server]

									file=/tmp/supervisor.sock 

									[inet_http_server]  

									port=127.0.0.1:9001

									[supervisord]

									logfile=/tmp/supervisord.log 

									logfile_maxbytes=5MB

									logfile_backups=10

									loglevel=debug  

									pidfile=/tmp/supervisord.pid 

									nodaemon=false  

									minfds=1024  

									minprocs=200  

									[rpcinterface:supervisor]

									supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface

									[supervisorctl]

									serverurl=unix:///tmp/supervisor.sock

									[program:proxyPool]

									command=python /path/to/ProxyPool/run_proxypool.py  

									redirect_stderr=true

									stdout_logfile=NONE

									[program:proxyValidator]

									command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyvalidator.py

									redirect_stderr=true  

									stdout_logfile=NONE

									[program:proxyServer]

									command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyserver.py

									autostart=false

									redirect_stderr=true  

									stdout_logfile=NONE

因为项目自身已经配置了日志，所以这里就不需要再用supervisord捕获stdout和stderr了。通过supervisord -c supervisord.conf启动supervisord，proxyPool和proxyServer则会随之自动启动，proxyServer需要手动启动，访问http://127.0.0.1:9001即可通过网页来管理这3个进程了：

Python实现的异步代理爬虫及代理池