ip代理池的爬虫编写、验证和维护

打算法比赛有点累，比赛之余写点小项目来提升一下工程能力、顺便陶冶一下情操
本来是想买一个服务器写个博客或者是弄个什么FQ的东西
最后刷知乎看到有一个很有意思的项目，就是维护一个「高可用低延迟的高匿IP代理池」
于是就想自己把这个项目写一次，其中有些更改，有些没有实现
（数据结构作业要写广义表，写项目时发现还没写：)

原知乎链接：https://www.zhihu.com/question/47464143 (作者：resolvewang)
原项目github链接：https://github.com/SpiderClub/haipproxy
在此感谢原作者 resolvewang

本项目链接：https://github.com/TangliziGit/proxypool

项目早已在服务器上运行，这篇随笔就是未完待续吧
咕咕咕，鸽了

大体思路

用爬虫爬下网络上的免费代理ip
对爬取的代理ip进行验证，过滤掉一些不可用、低速的、有网页跳转的代理
编写调度器，对各个网站定时爬取、验证免费代理；并对数据库中以爬取的代理进行验证
写一个web api，提供数据库中已有的代理ip

大体框架

（我就只是想画个图而已 -_-）

项目第一阶段目录：

proxypool/
├── booter.py
├── dump.rdb
├── place.txt
├── proxypool
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── logger.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── rules.py
│   ├── settings.py
│   ├── spiders
│   │   ├── base_spider.py
│   │   ├── common_spider.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── __pycache__
│   ├── task_queue.py
│   ├── user_agent.py
│   └── validators
│       ├── baidu_validator.py
│       ├── base_validator.py
│       ├── __init__.py
│       ├── __pycache__
│       └── zhihu_validator.py
├── __pycache__
├── scheduler.py
├── scrapy.cfg
└── testip.py

7 directories, 24 files

// wc -l `find . -name "*.py"`
    5 ./booter.py
  119 ./proxypool/middlewares.py
    5 ./proxypool/spiders/common_spider.py
   67 ./proxypool/spiders/base_spider.py
    9 ./proxypool/spiders/__init__.py
    7 ./proxypool/logger.py
   91 ./proxypool/settings.py
   11 ./proxypool/user_agent.py
   86 ./proxypool/rules.py
   57 ./proxypool/task_queue.py
    7 ./proxypool/validators/zhihu_validator.py
    7 ./proxypool/validators/baidu_validator.py
   56 ./proxypool/validators/base_validator.py
    5 ./proxypool/validators/__init__.py
   55 ./proxypool/pipelines.py
   21 ./proxypool/items.py
    0 ./proxypool/__init__.py
   59 ./scheduler.py
  667 total

细节描述

爬虫部分

数据流向
RedisTaskQueue获取链接
Spider发出请求
RandomUserAgentMiddware换UA
通过规则解析response
送至RedisRawProxyPipeline，未处理数据存入数据库

爬取规则的编写
很多免费代理网站的结构都很相似，基本上就是这样的(取自西刺代理)：

  <tr class="odd">
    <td class="country"><img src="http://fs.xicidaili.com/images/flag/cn.png" alt="Cn" /></td>
    <td>223.240.209.18</td>
    <td>18118</td>
    <td>安徽合肥</td>
    <td class="country">高匿</td>
    <td>HTTP</td>
      <td>1分钟</td>
    <td>不到1分钟</td>
  </tr>
  <tr class="">
    <td class="country"><img src="http://fs.xicidaili.com/images/flag/cn.png" alt="Cn" /></td>
    <td>183.23.73.49</td>
    <td>61234</td>
    <td>广东东莞</td>
    <td class="country">高匿</td>
    <td>HTTPS</td>
      <td>1小时</td>
    <td>不到1分钟</td>
  </tr>
...

通过编写爬取规则，我们就可以很方便爬取多个网站：

RULES = {
    "xici" : {
        "parser_type": "page",
        "prefix": "//tr",
        "detail": "td/text()",
        ...
    }
}

然后就可以类似这样做请求：

[x.xpath(rule["detail"]) for x in response.xpath(rule["prefix"])]

设计RedisTaskQueue类，让爬虫从中取得要爬取的网站
为啥不让爬虫自己从数据库里取任务呢？
呃这个本来是为了多进程做的考虑，但是发现scrapy的Spider已经满足时间上的需求了
考虑到以后可能需要这个类来让调度器调度爬虫，于是就留下来了
设计基本爬虫BaseSpider
主要是以后用来做爬虫种类的拓展，比如这个网页可能会用js做个动态加载
后续就要考虑到编写JsSpider(BaseSpider)
目前只有一个爬虫CommonSpider(BaseSpider)，用来爬普通网页(普通网页或json)
Scrapy框架方面
RawProxyUrlItem, ProxyUrlItem
RandomUserAgentMiddleware, TimerMiddleware
RedisRawProxyPipeline, RedisProxyPipeline

验证部分

数据流向
RedisProxyQueue获取ip
Spider发出验证请求
TimerMiddleware开始计时
TimerMiddleware结束计时
通过规则验证response
验证通过，送至RedisRawProxyPipeline，验证后ip存入数据库

验证规则
与爬取规则相同，我们可选许多网站来做验证（每个代理对各网站有不同的效率）
为了方便管理，写验证规则
为什么要验证？
一是为了保证代理速度
二是为了保证不会存在“调包”的情况（中间人偷偷改了回复）
代理记分方式
简单的用请求时间来作为分数，存入Redis的有序集合

数据库部分

数据项	描述
ProxyPool:RAW_IPPOOL	集合存储未验证ip
ProxyPool:IPPOOL	有序集合存储验证通过ip 按分数排序
ProxyPool:TASK_QUEUE	调度器暂时存入请求链接

调度器部分

这部分未完待续
仅仅写了获取爬虫和验证爬虫的简单启动
下一步是根据爬取规则的时间间隔来调度

WebAPI部分

这部分根本还没写
不过这是项目里最简单的东西
准备适当时间入一个服务器，用Flask简单写一写就好了

总结要点

在项目里专门写一个配置文件，用以配置工程内所有信息，避免hardcode
未来可能需要更多相似的类时，编写基类是必须的，考虑到方便编写和复用性
给类中添加某一功能时，如果项目较复杂，写Mixin合适一点
若对大量（或后续可能大量）的网站做爬取时，最好抽象出爬取规则，便于处理添加更多爬取网站、更改爬取数据顺序等
验证代理ip，考虑代理速度和中间人“调包”的可能
使用无表的数据库(such as Redis)时，为了结构清晰，将键值写成"XXX:A:B"的形式

实现细节&需要注意的

每一个scrapy.Spider里可以自定义设置
比如设置pipeline, middleware, DOWNLOAD_DELAY

    custom_settings = {
        'DOWNLOAD_TIMEOUT': 1,
        'CONCURRENT_REQUESTS': 50,
        'CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN': 50,
        'RETRY_ENABLED': False,
        'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
            'proxypool.middlewares.TimerMiddleware': 500,
        },
        'ITEM_PIPELINES': {
            'proxypool.pipelines.RedisProxyPipeline': 200,
        }
    }

Python取数据库的数据后，要看看是不是byte类型
scrapy.Request包括errback, dont_filter等很有用的参数
scrapy通过CrawlerProcess方法不能重复启动爬虫，如有需要，用多进程即可

**未完待续**

posted on 2018-04-04 00:32 糖栗子阅读(4229) 评论(0) 编辑收藏举报

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糖栗子