爬虫的编写基本流程
网络爬虫的基本工作流程如下：
首先选取一部分精心挑选的种子URL 将种子URL加入任务队列 从待抓取URL队列中取出待抓取的URL，解析DNS，知乎并且得到主机的爬虫ip，并将URL对应的实践网页下载下来，存储进已下载网页库中。编写此外，知乎将这些URL放进已抓取URL队列。爬虫 分析已抓取URL队列中的实践URL，分析其中的编写其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，知乎从而进入下一个循环。爬虫 解析下载下来的实践网页，将需要的编写数据解析出来。 数据持久话，知乎保存至数据库中。爬虫 爬虫的抓取策略
在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的源码下载问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
深度优先策略(DFS) 深度优先策略是指爬虫从某个URL开始，一个链接一个链接的爬取下去，直到处理完了某个链接所在的所有线路，才切换到其它的线路。
此时抓取顺序为：A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J
广度优先策略(BFS) 宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。
此时抓取顺序为：A -> B -> E -> G -> H -> I -> C -> F -> J -> D
了解了爬虫的工作流程和爬取策略后，就可以动手实现一个爬虫了!那么在python里怎么实现呢?
技术栈
requests 人性化的请求发送 Bloom Filter 布隆过滤器，用于判重 XPath 解析HTML内容 murmurhash Anti crawler strategy 反爬虫策略 MySQL 用户数据存储 基本实现
下面是网站模板一个伪代码
import Queue initial_page = "https://www.zhihu.com/people/gaoming623" url_queue = Queue.Queue() seen = set() seen.insert(initial_page) url_queue.put(initial_page) while(True): #一直进行 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中***个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break 如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息，毕竟知乎有6000万月活跃用户。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里?
布隆过滤器
需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是云服务器怎样呢?Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存(不随url的数量而增长)以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。
# bloom_filter.py BIT_SIZE = 5000000 class BloomFilter: def __init__(self): # Initialize bloom filter, set size and all bits to 0 bit_array = bitarray(BIT_SIZE) bit_array.setall(0) self.bit_array = bit_array def add(self, url): # Add a url, and set points in bitarray to 1 (Points count is equal to hash funcs count.) # Here use 7 hash functions. point_list = self.get_postions(url) for b in point_list: self.bit_array[b] = 1 def contains(self, url): # Check if a url is in a collection point_list = self.get_postions(url) result = True for b in point_list: result = result and self.bit_array[b] return result def get_postions(self, url): # Get points positions in bit vector. point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE point3 = mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE point5 = mmh3.hash(url, 45) % BIT_SIZE point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE point7 = mmh3.hash(url, 47) % BIT_SIZE return [point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7] BF详细的原理参考我之前写的文章：布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现
建表
用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。
用户信息存储的表结构如下：
CREATE DATABASE `zhihu_user` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */; -- User base information table CREATE TABLE `t_user` ( `uid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT 用户名, `brief_info` varchar(400) COMMENT 个人简介, `industry` varchar(50) COMMENT 所处行业, `education` varchar(50) COMMENT 毕业院校, `major` varchar(50) COMMENT 主修专业, `answer_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 回答数, `article_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 文章数, `ask_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 提问数, `collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 收藏数, `follower_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 被关注数, `followed_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注数, `follow_live_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注直播数, `follow_topic_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注话题数, `follow_column_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注专栏数, `follow_question_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注问题数, `follow_collection_count` int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT 关注收藏夹数, `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT 创建时间, `gmt_modify` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ***一次编辑, PRIMARY KEY (`uid`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=用户基本信息表; 网页下载后通过XPath进行解析，提取用户各个维度的数据，***保存到数据库中。
反爬虫策略应对-Headers
一般网站会从几个维度来反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站和数据加载的方式。从用户请求的Headers反爬虫是最常见的策略，很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测(一些资源网站的防盗链就是检测Referer)。
如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中;或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
cookies = { "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182", "login": "NzM5ZDc2M2JkYzYwNDZlOGJlYWQ1YmI4OTg5NDhmMTY=|1480901173|9c296f424b32f241d1471203244eaf30729420f0", "n_c": "1", "q_c1": "395b12e529e541cbb400e9718395e346|1479808003000|1468847182000", "l_cap_id": "NzI0MTQwZGY2NjQyNDQ1NThmYTY0MjJhYmU2NmExMGY=|1480901160|2e7a7faee3b3e8d0afb550e8e7b38d86c15a31bc", "d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182", "cap_id": "N2U1NmQwODQ1NjFiNGI2Yzg2YTE2NzJkOTU5N2E0NjI=|1480901160|fd59e2ed79faacc2be1010687d27dd559ec1552a" } headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.98 Safari/537.3", "Referer": "https://www.zhihu.com/" } r = requests.get(url, cookies = cookies, headers = headers) 反爬虫策略应对-代理IP池
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。
大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。这样的代理ip爬虫经常会用到，***自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过***种反爬虫。目前知乎已经对爬虫做了限制，如果是单个IP的话，一段时间系统便会提示异常流量，无法继续爬取了。因此代理IP池非常关键。网上有个免费的代理IP API: http://api.xicidaili.com/free2016.txt
import requests import random class Proxy: def __init__(self): self.cache_ip_list = [] # Get random ip from free proxy api url. def get_random_ip(self): if not len(self.cache_ip_list): api_url = http://api.xicidaili.com/free2016.txt try: r = requests.get(api_url) ip_list = r.text.split(\r\n) self.cache_ip_list = ip_list except Exception as e: # Return null list when caught exception. # In this case, crawler will not use proxy ip. print e return { } proxy_ip = random.choice(self.cache_ip_list) proxies = { http: http:// + proxy_ip} return proxies 后续
使用日志模块记录爬取日志和错误日志 分布式任务队列和分布式爬虫 爬虫源代码：zhihu-crawler 下载之后通过pip安装相关三方包后，运行$ python crawler.py即可(喜欢的帮忙点个star哈，同时也方便看到后续功能的更新)
运行截图：
