如何優雅的落地一個分佈式爬蟲：實戰篇

本篇文章將從實戰角度來介紹如何構建一個穩健的分佈式微博爬蟲。這裏我沒敢談高效，抓過微博數據的同學應該都知道微博的反爬蟲能力，也知道微博數據抓取的瓶頸在哪裏。我在知乎上看過一些同學的說法，把微博的數據抓取難度簡單化了，我只能說，那是你太naive，沒深入瞭解和長期抓取而已。

本文將會以PC端微博進行講解，因爲移動端微博數據不如PC短全面，而且抓取和解析難度都會小一些。文章比較長，由於篇幅所限，文章並沒有列出所有代碼，只是講了大致流程和思路。

要抓微博數據，第一步便是模擬登陸，因爲很多信息（比如用戶信息，用戶主頁微博數據翻頁等各種翻頁）都需要在登錄狀態下才能查看

這裏我簡單說一下，做爬蟲的同學不要老想着用什麼機器學習的方法去識別複雜驗證碼，真的難度非常大，這應該也不是一個爬蟲工程師的工作重點，當然這只是我的個人建議。工程化的項目，我還是建議大家通過打碼平臺來解決驗證碼的問題。

說完模擬登陸（具體請參見我寫的那兩篇文章，篇幅所限，我就不copy過來了），我們現在正式進入微博的數據抓取。這裏我會以微博用戶信息抓取爲例來進行分析和講解。

關於用戶信息抓取，可能我們有兩個目的。一個是我們只想抓一些指定用戶，另外一個是我們想儘可能多的抓取更多數量的用戶的信息。我的目的假定是第二種。那麼我們該以什麼樣的策略來抓取，才能獲得儘可能多的用戶信息呢？如果我們初始用戶選擇有誤，選了一些不活躍的用戶，很可能會形成一個環，這樣就抓不了太多的數據。這裏有一個很簡單的思路：我們把一些大V拿來做爲種子用戶，我們先抓他們的個人信息，然後再抓大V所關注的用戶和粉絲，大V關注的用戶肯定也是類似大V的用戶，這樣的話，就不容易形成環了。

策略我們都清楚了。就該是分析和編碼了。

我們先來分析如何構造用戶信息的URL。這裏我以微博名爲一起神吐槽的博主爲例進行分析。做爬蟲的話，一個很重要的意識就是爬蟲能抓的數據都是人能看到的數據，反過來，人能在瀏覽器上看到的數據，爬蟲幾乎都能抓。這裏用的是幾乎，因爲有的數據抓取難度特別。我們首先需要以正常人的流程看看怎麼獲取到用戶的信息。我們先進入該博主的主頁，如下圖

種子用戶主頁

點擊查看更多，可以查看到該博主的具體信息

種子博主具體信息

這裏我們就看到了他的具體信息了。然後，我們看該頁面的url構造

weibo.com/p/100505175…
我直接copy的地址欄的url。這樣做有啥不好的呢？對於老鳥來說，一下就看出來了，這樣做的話，可能會導致信息不全，因爲可能有些信息是動態加載的。所以，我們需要通過抓包來判斷到底微博會通過該url返回所有信息，還是需要請求一些ajax 鏈接纔會返回一些關鍵信息。這裏我就重複一下我的觀點：抓包很重要，抓包很重要，抓包很重要！重要的事情說三遍。

我們抓完包，發現並沒有ajax請求。那麼可以肯定請求前面的url，會返回所有信息。我們通過點擊鼠標右鍵，查看網頁源代碼，然後ctrl+a、ctrl+c將所有的頁面源碼保存到本地，這裏我命名爲personinfo.html。我們用瀏覽器打開該文件，發現我們需要的所有信息都在這段源碼中，這個工作和抓包判斷數據是否全面有些重複，但是在我看來是必不可少的，因爲我們解析頁面數據的時候還可以用到這個html文件，如果我們每次都通過網絡請求去解析內容的話，那麼可能賬號沒一會兒就會被封了（因爲頻繁訪問微博信息），所以我們需要把要解析的文件保存到本地。

從上面分析中我們可以得知

weibo.com/p/100505175…
這個url就是獲取用戶數據的url。那麼我們在只知道用戶id的時候怎麼構造它呢？我們可以多拿幾個用戶id來做測試，看構造是否有規律，比如我這裏以用戶名爲網易雲音樂的用戶做分析，發現它的用戶信息頁面構造如下

weibo.com/1721030997/…
這個就和上面那個不同了。但是我們仔細觀察，可以發現上面那個是個人用戶，下面是企業微博用戶。我們嘗試一下把它們url格式都統一爲第一種或者第二種的格式

weibo.com/1751195602/…
這樣會出現404，那麼統一成上面那種呢？

weibo.com/p/100505172…
這樣子的話，它會被重定向到用戶主頁，而不是用戶詳細資料頁。所以也就不對了。那麼該以什麼依據判斷何時用第一種url格式，何時用第二種url格式呢？我們多翻幾個用戶，會發現除了100505之外，還有100305、100206等前綴，那麼我猜想這個應該可以區分不同用戶。這個前綴在哪裏可以得到呢？我們打開我們剛保存的頁面源碼，搜索100505，可以發現

domain

微博應該是根據這個來區分不同用戶類型的。這裏大家可以自己也可以試試，看不同用戶的domain是否不同。爲了數據能全面，我也是做了大量測試，發現個人用戶的domain是1005051，作家是100305，其他基本都是認證的企業號。前兩個個人信息的url構造就是

weibo.com/p/domain+ui…
後者的是

weibo.com/uid/about
弄清楚了個人信息url的構造方式，但是還有一個問題。我們已知只有uid啊，沒有domain啊。如果是企業號，我們通過domain=100505會被重定向到主頁，如果是作家等(domain=100305或者100306)，也會被重定向主頁。我們在主頁把domain提取出來，再請求一次，不就能拿到用戶詳細信息了嗎？

關於如何構造獲取用戶信息的url的相關分析就到這裏了。因爲我們是在登錄的情況下進行數據抓取的，可能在抓取的時候，某個賬號突然就被封了，或者由於網絡原因，某次請求失敗了，該如何處理？對於前者，我們需要判斷每次請求返回的內容是否符合預期，也就是看response url是否正常，看response content是否是404或者讓你驗證手機號等，對於後者，我們可以做一個簡單的重試策略，大概代碼如下

@timeout_decorator
def get_page(url, user_verify=True, need_login=True):
"""
:param url: 待抓取url
:param user_verify: 是否爲可能出現驗證碼的頁面(ajax連接不會出現驗證碼，如果是請求微博或者用戶信息可能出現驗證碼)，否爲抓取轉發的ajax連接
:param need_login: 抓取頁面是否需要登錄，這樣做可以減小一些賬號的壓力
:return: 返回請求的數據，如果出現404或者403,或者是別的異常，都返回空字符串
"""
crawler.info('本次抓取的url爲{url}'.format(url=url))
count = 0

while count < max_retries:

    if need_login:
        # 每次重試的時候都換cookies,並且和上次不同,如果只有一個賬號，那麼就允許相同
        name_cookies = Cookies.fetch_cookies()

        if name_cookies is None:
            crawler.warning('cookie池中不存在cookie，正在檢查是否有可用賬號')
            rs = get_login_info()

            # 選擇狀態正常的賬號進行登錄，賬號都不可用就停掉celery worker
            if len(rs) == 0:
                crawler.error('賬號均不可用，請檢查賬號健康狀況')
                # 殺死所有關於celery的進程
                if 'win32' in sys.platform:
                    os.popen('taskkill /F /IM "celery*"')
                else:
                    os.popen('pkill -f "celery"')
            else:
                crawler.info('重新獲取cookie中...')
                login.excute_login_task()
                time.sleep(10)

    try:
        if need_login:
            resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=name_cookies[1], timeout=time_out, verify=False)

            if "$CONFIG['islogin'] = '0'" in resp.text:
                crawler.warning('賬號{}出現異常'.format(name_cookies[0]))
                freeze_account(name_cookies[0], 0)
                Cookies.delete_cookies(name_cookies[0])
                continue
        else:
            resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=time_out, verify=False)

        page = resp.text
        if page:
            page = page.encode('utf-8', 'ignore').decode('utf-8')
        else:
            continue

        # 每次抓取過後程序sleep的時間，降低封號危險
        time.sleep(interal)

        if user_verify:
            if 'unfreeze' in resp.url or 'accessdeny' in resp.url or 'userblock' in resp.url or is_403(page):
                crawler.warning('賬號{}已經被凍結'.format(name_cookies[0]))
                freeze_account(name_cookies[0], 0)
                Cookies.delete_cookies(name_cookies[0])
                count += 1
                continue

            if 'verifybmobile' in resp.url:
                crawler.warning('賬號{}功能被鎖定，需要手機解鎖'.format(name_cookies[0]))

                freeze_account(name_cookies[0], -1)
                Cookies.delete_cookies(name_cookies[0])
                continue

            if not is_complete(page):
                count += 1
                continue

            if is_404(page):
                crawler.warning('url爲{url}的連接不存在'.format(url=url))
                return ''

    except (requests.exceptions.ReadTimeout, requests.exceptions.ConnectionError, AttributeError) as e:
        crawler.warning('抓取{}出現異常，具體信息是{}'.format(url, e))
        count += 1
        time.sleep(excp_interal)

    else:
        Urls.store_crawl_url(url, 1)
        return page

crawler.warning('抓取{}已達到最大重試次數，請在redis的失敗隊列中查看該url並檢查原因'.format(url))
Urls.store_crawl_url(url, 0)
return ''

這裏大家把上述代碼當一段僞代碼讀就行了，主要看看如何處理抓取時候的異常。因爲如果貼整個用戶抓取的代碼，不是很現實，代碼量有點大。

下面講頁面解析的分析。有一些做PC端微博信息抓取的同學，可能曾經遇到過這麼個問題：保存到本地的html文件打開都能看到所有信息啊，爲啥在頁面源碼中找不到呢？因爲PC端微博頁面的關鍵信息都是像下圖這樣，被FM.view()包裹起來的，裏面的數據可能被json encode過。

標籤

那麼這麼多的FM.view()，我們怎麼知道該提取哪個呢？這裏有一個小技巧，由於只有中文會被編碼，英文還是原來的樣子，所以我們可以看哪段script中包含了渲染後的頁面中的字符，那麼那段應該就可能包含所有頁面信息。我們這裏以頂部的頭像爲例，如圖

根據唯一性判斷

我們在頁面源碼中搜索，只發現一個script中有該字符串，那麼就是那段script是頁面相關信息。我們可以通過正則表達式把該script提取出來，然後把其中的html也提取出來，再保存到本地，看看信息是否全面。這裏我就不截圖了。感覺還有很多要寫的，不然篇幅太長了。

另外，對於具體頁面的解析，我也不做太多的介紹了。太細的東西還是建議讀讀源碼。我只講一下，我覺得的一種處理異常的比較優雅的方式。微博爬蟲的話，主要是頁面樣式太多，如果你打算包含所有不同的用戶的模版，那麼我覺得幾乎不可能，不同用戶模版，用到的解析規則就不一樣。那麼出現解析異常如何處理？尤其是你沒有catch到的異常。很可能因爲這個問題，程序就崩掉。其實對於Python這門語言來說，我們可以通過 裝飾器 來捕捉我們沒有考慮到的異常，比如我這個裝飾器

def parse_decorator(return_type):
"""
:param return_type: 用於捕捉頁面解析的異常, 0表示返回數字0, 1表示返回空字符串, 2表示返回[],3表示返回False, 4表示返回{}, 5返回None
:return: 0,'',[],False,{},None
"""
def page_parse(func):br/>@wraps(func)
def handle_error(keys):
try:
return func(keys)
except Exception as e:
parser.error(e)

            if return_type == 5:
                return None
            elif return_type == 4:
                return {}
            elif return_type == 3:
                return False
            elif return_type == 2:
                return []
            elif return_type == 1:
                return ''
            else:
                return 0

    return handle_error

return page_parse

上面的代碼就是處理解析頁面發生異常的情況，我們只能在數據的準確性、全面性和程序的健壯性之間做一些取捨。用裝飾器的話，程序中不用寫太多的 try語句，代碼重複率也會減少很多。

頁面的解析由於篇幅所限，我就講到這裏了。沒有涉及太具體的解析，其中一個還有一個比較難的點，就是數據的全面性，讀者可以去多觀察幾個微博用戶的個人信息，就會發現有的個人信息，有的用戶有填寫，有的並沒有。解析的時候要考慮完的話，建議從自己的微博的個人信息入手，看到底有哪些可以填。這樣可以保證幾乎不會漏掉一些重要的信息。

最後，我再切合本文的標題，講如何搭建一個分佈式的微博爬蟲。開發過程中，我們可以先就做單機單線程的爬蟲，然後再改成使用celery的方式。這裏這樣做是爲了方便開發和測試，因爲你單機搭起來並且跑得通了，那麼分佈式的話，就很容易改了，因爲celery的API使用本來就很簡潔。

我們抓取的是用戶信息和他的關注和粉絲uid。用戶信息的話，我們一個請求大概能抓取一個用戶的信息，而粉絲和關注我們一個請求可以抓取18個左右（因爲這個抓的是列表），顯然可以發現用戶信息應該多佔一些請求的資源。這時候就該介紹理論篇沒有介紹的關於celery的一個高級特性了，它叫做任務路由。直白點說，它可以規定哪個分佈式節點能做哪些任務，不能做哪些任務。它的存在可以讓資源分配更加合理， 分佈式微博爬蟲項目初期，就沒有使用任務路由，然後抓了十多萬條關注和分析，結果發現用戶信息抓幾萬條，這就是資源分配得不合理。那麼如何進行任務路由呢？

coding:utf-8

import os
from datetime import timedelta
from celery import Celery
from kombu import Exchange, Queue
from config.conf import get_broker_or_backend
from celery import platforms

允許celery以root身份啓動

platforms.C_FORCE_ROOT = True

worker_log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(file))+'/logs', 'celery.log')
beat_log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(file))+'/logs', 'beat.log')

tasks = ['tasks.login', 'tasks.user']

include的作用就是註冊服務化函數

app = Celery('weibo_task', include=tasks, broker=get_broker_or_backend(1), backend=get_broker_or_backend(2))

app.conf.update(
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai',
CELERY_ENABLE_UTC=True,
CELERYD_LOG_FILE=worker_log_path,
CELERYBEAT_LOG_FILE=beat_log_path,
CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json'],
CELERY_TASK_SERIALIZER='json',
CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',
CELERY_QUEUES=(
Queue('login_queue', exchange=Exchange('login', type='direct'), routing_key='for_login'),
Queue('user_crawler', exchange=Exchange('user_info', type='direct'), routing_key='for_user_info'),
Queue('fans_followers', exchange=Exchange('fans_followers', type='direct'), routing_key='for_fans_followers'),
)
上述代碼我指定了有login_queue、user_crawler、fans_followers三個任務隊列。它們分別的作用是登錄、用戶信息抓取、粉絲和關注抓取。現在假設我有三臺爬蟲服務器A、B和C。我想讓我所有的賬號登錄任務分散到三臺服務器、讓用戶抓取在A和B上執行，讓粉絲和關注抓取在C上執行，那麼啓動A、B、C三個服務器的celery worker的命令就分別是

celery -A tasks.workers -Q login_queue,user_crawler worker -l info -c 1 # A服務器和B服務器啓動worker的命令，它們只會執行登錄和用戶信息抓取任務
celery -A tasks.workers -Q login_queue,fans_followers worker -l info -c 1 # C服務器啓動worker的命令，它只會執行登錄、粉絲和關注抓取任務
然後我們通過命令行或者代碼（如下）就能發送所有任務給各個節點執行了

coding:utf-8

from tasks.workers import app
from page_get import user as user_get
from db.seed_ids import get_seed_ids, get_seed_by_id, insert_seeds, set_seed_other_crawled

@app.task(ignore_result=True)
def crawl_follower_fans(uid):
seed = get_seed_by_id(uid)
if seed.other_crawled == 0:
rs = user_get.get_fans_or_followers_ids(uid, 1)
rs.extend(user_get.get_fans_or_followers_ids(uid, 2))
datas = set(rs)

重複數據跳過插入

    if datas:
        insert_seeds(datas)
    set_seed_other_crawled(uid)

@app.task(ignore_result=True)
def crawl_person_infos(uid):
"""
根據用戶id來爬取用戶相關資料和用戶的關注數和粉絲數（由於微博服務端限制，默認爬取前五頁，企業號的關注和粉絲也不能查看）
:param uid: 用戶id
:return:
"""
if not uid:
return

# 由於與別的任務共享數據表，所以需要先判斷數據庫是否有該用戶信息，再進行抓取
user = user_get.get_profile(uid)
# 不抓取企業號
if user.verify_type == 2:
    set_seed_other_crawled(uid)
    return
app.send_task('tasks.user.crawl_follower_fans', args=(uid,), queue='fans_followers',
              routing_key='for_fans_followers')

@app.task(ignore_result=True)
def excute_user_task():
seeds = get_seed_ids()
if seeds:
for seed in seeds:

在send_task的時候指定任務隊列

        app.send_task('tasks.user.crawl_person_infos', args=(seed.uid,), queue='user_crawler',
                      routing_key='for_user_info')

這裏我們是通過 queue='user_crawler',routing_key='for_user_info'來將任務和worker進行關聯的。

關於celery任務路由的更詳細的資料請閱讀官方文檔。

到這裏，基本把微博信息抓取的過程和分佈式進行抓取的過程都講完了，具體實現分佈式的方法，可以讀讀基礎篇。由於代碼量比較大，我並沒有貼上完整的代碼，只講了要點。分析過程是講的抓取過程的分析和頁面解析的分析，並在最後，結合分佈式，講了一下使用任務隊列來讓分佈式爬蟲更加靈活和可擴展。

如果有同學想跟着做一遍，可能需要參考分佈式微博爬蟲的源碼，自己動手實現一下，或者跑一下，印象可能會更加深刻。