0x00 前言

上一篇文章已经写了一部分数据获取和爬虫的内容，这篇文章我们一起来实现一个网络爬虫，用这个小爬虫来爬取500w的简书的粉丝关系对。

1. 两个小问题

为什么要爬关系对数据呢，爬些文字数据岂不更好？

为什么要爬关系对数据？因为居士最近正在搞和社交关系相关的项目，需要对大量的关系数据做处理，而且要用到 LPA 、 PageRank 这些算法，写博客本来就需要为自己学习和工作来服务，为了加深自己的理解，因此前几篇博客都和关系数据相关。后续当需要文本数据的时候，会有专门的文章。

为什么要爬简书数据呢？

为什么爬简书的数据？这就和我们爬虫的实现有关了，比较成熟的网站都有很强的防爬虫措施，比如xx百科，很容易被封IP。但是像简书和CxxN这些网站的防爬虫相对做的比较弱，比较容易下手。

2. 通过本文能收获什么？

你将能了解到如何针对特定网站也设计一个爬虫，设计思路很重要。我们会主要来讲怎么设计，实现的代码很简单，大致过一下，不一行行讲了，都有详细注释。
你会了解到爬虫的几个工程要点和一种简单的实现方法：图的BFS，页面的解析和已爬取URL列表的维护。
完整能运行的代码，有需要的话爬好的数据也可以拿走。

0x01 设计一个小爬虫

1. 明确目标

先明确一下目标：我们要爬取简书中的的关注数据，比如A关注B，那我们就存下来B A这样一条数据，即 人+粉丝，以Tab分割。

2. 总结规则

下图，是我们想要爬取数据的主要页面，我们希望从这个页面得到这样一份数据：

dantezhao   小飞_b7ef
dantezhao   Daisy向阳花儿
dantezhao   Maxine24w
dantezhao   Jialin28

接着，我们需要看一下它返回给浏览器的 HTML 的source code什么样子，然后从中来解析出来这个关系对。在Chrome中直接在当前网页下按 ctrl+u 即可。

从下图中，我们可以看到，只要拿到红框圈住的部分就可以了。仔细看一下，红框圈住的部分包含两块内容：<a class="name" href="/u/9e2b3667983d">和 用户名。这两块内容我们都需要，特别是前面的那串奇怪的字符，属于上一篇文章《No.1 聊一聊数据获取和爬虫》中提到的URL解析。能把这个解析出来，我们就能不停地获取新的网页链接，爬取内容。

3. 设计遍历算法

这里我们会用到图的广度有限遍历，我们会有一个十分简单的实现版本，简单，但是够用。

这个算法是这样的：

初始化一个 Queue ，并放入一个作为入口的 URL，（用来存放将要被爬取的 URL ）和一个 Set（存放已经爬取过的 URL ， Set 是去重过的，因此我们就不用再去重了）；
从Queue的队首访问一个 URL ，解析出该网页中需要的正文（前面提到的用户名）的将要被爬取链接（前面提到的<a class="name" href="/u/9e2b3667983d">，这串字符再拼上 www.jianshu.com/即代表一个新的URL）；
将该 URL 从 Queue 的队首移除并放入 Set 中，并将在该 URL 中解析出来的新的 URL 放入 Queue 的队尾。
跳转到第二步继续执行。

好了，遍历大致就是这样实现了，会额外用到一个队列和一个集合。

4. 程序整体框架

然后我们看一下程序的整体框架（在医院等人的时候画的，本居士也是够拼了）。

这里不再细致讲框架的内容了，仔细看一下图中的元素即可。

5. 其它

我们的爬虫的算法和程序大致框架都已经有了，整体骨骼已有，再需要补充几点就可以来实现了。

关系对的表示

我们在存放关系对的时候使用简书生成的一个唯一的userid，而不是用户名。

因为通过这个字符串能唯一标识一个用户，而且这个字符串还能拼接成新的URL，也就是说解析出来了这个9e2b3667983d，既能当作关系，也可以当作新的URL一部分。

URL解析

通过HTML的标签来解析出下面图中的1，再拼上 http://www.jianshu.com/users/，最后得到一个新的新的URLhttp://www.jianshu.com/users/2453cf172ab4。

粉丝和关注

粉丝和关注分别在两个页面，他们的网页的前半部分是相同的：http://www.jianshu.com/users/2453cf172ab4，不同的地方在于一个是 followers一个是following。

另外这里还设计到简书的分页问题，根据观察，我们可以发现是每页有9个用户，每一页需要加一个?page=N。也就是说一个完整的网页应该是这个样子： http://www.jianshu.com/users/2453cf172ab4/following?page=2

数据持久化

最终的数据都会存在本地磁盘，这里不再用数据库，比较重。

0x02 实现

实现这一块本来是想详细的写的，不过大部分的精力都在设计上了，实现这一块就少写一点，不大段贴代码了。

整个程序的框架在前面已有提到，可以往上翻看一下图，下面主要讲一下各个模块的实现。

1. 用到的 Python 包

Python版本：3.5
BeautifulSoup：解析HTML标签
urllib：获取URL的内容

2. BFS的实现

看代码，大致的思路其实很简单。

3. 页面的获取

最简单的页面获取程序非常短，三行就可以搞定。下面这三行代码，拿去运行一下，就可以把一个网页的正文全部抓下来。

import urllib.request
data = urllib.request.urlopen("http://blog.csdn.net/zhaodedong").read().decode('UTF-8')
print (data)

我们在此基础上还要再做页面的解析，不然存下来也没用，这里面就用到了BeautifulSoup，专门来解析HTML，这里不再详细说明，感兴趣的同学，搜一下官网，很容易。

# 根据url获取一页的所有用户
def get_user_set(url):
    data = urllib.request.urlopen(url).read()
    data = data.decode('UTF-8')
    soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
    links = soup.find_all("a", class_="name")
    user_set=set()
    for link in links:
        user = link.get("href").split("/")[2].strip()
        if (len(user) > 1):
            user_set.add(user)
    return user_set

4. 文件持久化

为了避免频繁在磁盘读写文件，该程序是每抓取五个用户的所有关系对后写一次文件，一个用户平均有500个关系对，也就是说，平均2500个关系对写一次文件。写文件的逻辑很简单，可以看一下代码。

另外我们的已访问URL列表也是存在本地文件中，方便多次运行程序重复爬网页。

5. 防爬虫

我们写的爬虫相对来讲算是很暴力的，一般都会被各个网站屏蔽，比如：ip限制、Http请求的Header限制。

这里我们为了防止简书干掉我们的小爬虫，需要加两个操作：

每次请求页面，随机获取一个Header。
每次请求页面，随机休息1~3秒。

经过这两步优化，基本上可以运行很长时间了，如果还是被封掉，就可以考虑使用代理和分布式爬虫了。因为爬简书封IP，而且自己不是特别继续这个数据，就用单进程来写了，跑几天就能爬下500w的数据。

0x03 零基础学爬虫的建议

目前这个小爬虫已经运行了三四天了，总共爬取了500w左右的关系对。最后的关系对数据长下面这个样子。

看文章其实只能帮助理解，爬虫这东西，还是要跑一下代码，运行两次就能搞定了。

这里推荐一下零基础的同学学习Python爬虫的顺序。

1. 先尝试获取一个网页

先用下面代码就可以获取一个网页，打印出来看一下

import urllib.request
data = urllib.request.urlopen("http://blog.csdn.net/zhaodedong").read().decode('UTF-8')
print (data)

2. 获取网页中自己关心的内容

获取到了HMTL的全部内容后，就要来对它进行解析，建议尝试一下BeautifulSoup，运行一下官方的demo，上手绝对快。

3. 接着让爬虫不停歇地跑下去

然后就是爬虫的广度优先遍历了，本文和上一篇文章都有提到，而且也有实现，可以参照一下。或者是直接运行现有的例子就可以。

4. 持续改进

只要爬虫能跑起来之后就好办了，遇到问题了就解决。比如说遇到防爬虫了，我们就想办法来骗它们；爬得慢了我们就改成多线程的，还不行就改成分布式的。遇到问题了解决就行。

0xFF 总结

文章是在医院等人的时候写的，思路被打断好多次，因此有一点不是特别流畅的地方，不过我想大致的内容还是表达出来了。特别是思路方面，先了解了思路，实现起来还是挺简单的，一两个小时就可以写出来。

现在已经爬了500w左右的关系对数据，也在此基础上了玩了玩PageRank和社区划分的算法，也实现了相应MapReduce版本的算法，后面会一点点地写出来。