1.博客日报简介
2.如何用Python做爬虫

博客日报简介

       博客日报，一个在中国传媒界具有里程碑意义的制作制作平台，由知名人士季无牙先生于年1月在浙江省杭州市创立。源码源码"博客日报网"这一名称，日报日报源于英文"blog"的制作制作网站模板静态源码中文译音，通常被视作个人表达情感和观点的源码源码ava源码阅读app自由空间，可选择公开或保密。日报日报然而，制作制作季无牙先生赋予博客新的源码源码视角，他强调，日报日报只要内容不侵犯个人隐私，制作制作不违反国家政策法律，源码源码博客应视为一种可以公开的日报日报商业源码是啥媒体形式。

       季无牙先生利用web2.0技术，制作制作推动了博客媒体化在中国的源码源码发展，打破了传统媒体的壁垒，实现了"零进入壁垒"的网站源码下载图片个人出版方式。博客的特性满足了"五零"条件，即零编辑、零技术、零体制、深入spring源码设计零成本和零形式，从作者、内容创作到读者的互动，都实现了源代码的开放。在道德规范、运作机制和经济规律的层面上，博客日报网正逐步推动媒体行业的体制层面开放，促使媒体行业从传统的集中管理模式（大教堂模式）向更加开放和多元的市场模式（集市模式）转变。

       博客的兴起对传统媒体产生了深远影响，尤其是新闻界，它挑战了既有的观念和道德规范，预示着一个以个人为中心的新媒体时代的来临。

扩展资料

       《博客日报》，即博客日报网，由中国资深传媒人士季无牙先生于年1月在浙江省杭州市正式创建。

如何用Python做爬虫

       1）首先你要明白爬虫怎样工作。

       æƒ³è±¡ä½ æ˜¯ä¸€åªèœ˜è››ï¼ŒçŽ°åœ¨ä½ è¢«æ”¾åˆ°äº†äº’联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

       åœ¨äººæ°‘日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

       çªç„¶ä½ å‘现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

       å¥½çš„，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

       é‚£ä¹ˆåœ¨python里怎么实现呢？

       å¾ˆç®€å•

       import Queue

       initial_page = "初始化页"

       url_queue = Queue.Queue()

       seen = set()

       seen.insert(initial_page)

       url_queue.put(initial_page)

       while(True): #一直进行直到海枯石烂

        if url_queue.size()>0:

        current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的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

       å†™å¾—已经很伪代码了。

       æ‰€æœ‰çš„爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

       2）效率

       å¦‚果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

       é—®é¢˜å‡ºåœ¨å“ªå‘¢ï¼Ÿéœ€è¦çˆ¬çš„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，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。

       é€šå¸¸çš„判重做法是怎样呢？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%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。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

       æ³¨æ„åˆ°è¿™ä¸ªç‰¹ç‚¹ï¼Œurl如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

       å¥½ï¼ŒçŽ°åœ¨å·²ç»æŽ¥è¿‘处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

       3）集群化抓取

       çˆ¬å–豆瓣的时候，我总共用了多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行个月了...

       é‚£ä¹ˆï¼Œå‡è®¾ä½ çŽ°åœ¨æœ‰å°æœºå™¨å¯ä»¥ç”¨ï¼Œæ€Žä¹ˆç”¨python实现一个分布式的爬取算法呢？

       æˆ‘们把这台中的台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

       è€ƒè™‘如何用python实现：

       åœ¨å„台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

       ä»£ç äºŽæ˜¯å†™æˆ

       #slave.py

       current_url = request_from_master()

       to_send = []

       for next_url in extract_urls(current_url):

        to_send.append(next_url)

       store(current_url);

       send_to_master(to_send)

       #master.py

       distributed_queue = DistributedQueue()

       bf = BloomFilter()

       initial_pages = "www.renmingribao.com"

       while(True):

        if request == 'GET':

        if distributed_queue.size()>0:

        send(distributed_queue.get())

        else:

        break

        elif request == 'POST':

        bf.put(request.url)

       å¥½çš„，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

       4）展望及后处理

       è™½ç„¶ä¸Šé¢ç”¨å¾ˆå¤šâ€œç®€å•â€ï¼Œä½†æ˜¯çœŸæ­£è¦å®žçŽ°ä¸€ä¸ªå•†ä¸šè§„模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

       ä½†æ˜¯å¦‚果附加上你需要这些后续处理，比如

       æœ‰æ•ˆåœ°å­˜å‚¨ï¼ˆæ•°æ®åº“应该怎样安排）

       æœ‰æ•ˆåœ°åˆ¤é‡ï¼ˆè¿™é‡ŒæŒ‡ç½‘页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）

       æœ‰æ•ˆåœ°ä¿¡æ¯æŠ½å–（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...

       åŠæ—¶æ›´æ–°ï¼ˆé¢„测这个网页多久会更新一次）

       å¦‚你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，

       â€œè·¯æ¼«æ¼«å…¶ä¿®è¿œå…®,吾将上下而求索”。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸è¦é—®æ€Žä¹ˆå…¥é—¨ï¼Œç›´æŽ¥ä¸Šè·¯å°±å¥½äº†ï¼šï¼‰