首先不得不承認自己做了標題黨，本文實質是分析500lines or less的crawl工程，這個工程的位址是有興趣的同學可以看看，是乙個非常高質量的開源工程集合，據說要寫一本書，不過看著**提交記錄，這本書面世時間應該不會很快。這篇文章寫得很渣，錯誤一定要提啊。。。
網路爬蟲從乙個或若干初始網頁的url開始，獲得初始網頁上的url，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的url放入佇列,直到滿足系統的一定停止條件。簡單的可以將網路爬蟲理解為乙個帶有終止條件的while迴圈，在條件不觸發的情況下，爬蟲就不斷的從每個以及獲取的url傳送請求獲取頁面資料，然後解析當前頁面的url，不斷迭代下去。在crawl工程當中，完成這一過程的是crawler類，他並未採用廣度優先或是深度優先的爬蟲，在當前請求失敗的時候就通過python掛起當前任務，然後在之後再進行排程，這可以勉強理解為基於網路連通性的a*搜尋，其執行方式如下所示：
對乙個初始化後的crawler物件，其中存在乙個url，乙個todo集合，儲存尚未繼續呢爬蟲操作的url；乙個busy集合，儲存等待其他爬蟲資料的url集合；乙個done集合，儲存完成頁面爬取的url集合。爬蟲的核心就是這個死迴圈，首先爬蟲從todo集合當中獲取乙個url，然後初始化fetch物件用於獲取頁面上的url，最後進行任務排程執行乙個url請求任務。這段流程的**如下所示。
1乙個爬蟲很明顯不會僅僅由乙個死迴圈構成，在crawl外層需要其他模組支援其操作，包括網路連線，url獲取，任務排程等任務，整個crawl工程的排程框架如下所示：@asyncio.coroutine
2def
crawl(self):
3"""
run the crawler until all finished.
"""4 with (yield
from
self.termination):
5while self.todo or
self.busy:6if
self.todo:
7 url, max_redirect =self.todo.popitem()
8 fetcher =fetcher(url,
9 crawler=self,
10 max_redirect=max_redirect,
11 max_tries=self.max_tries,12)
13 self.busy[url] =fetcher
14 fetcher.task =asyncio.task(self.fetch(fetcher))
15else:16
yield
from
self.termination.wait()
17 self.t1 = time.time()
在crawl建立初始化時候首先建立乙個connectionpool：
self.pool = connectionpool(max_pool, max_tasks)
其中保留屬性connections和queue，分別儲存連線的集合和佇列，用於後續排程；而connection中儲存host和埠號並支援ssl，通過asyncio.open_connection()獲取連線。
self.connections = {} #
self.queue = # [connection, ...]
任務執行時crawl方法首先通過loop.run_until_complete(crawler.crawl())載入到event loop當中，然後用
上述語句構建的鏈結池connectionpool中儲存connection物件，獲取連線物件然後通過
fetcher物件的fetch方法進行資料爬取。
對於乙個url請求任務，使用fetcher進行處理，排程則是用asyncio.task方法進行的排程。
其中fetch方法獲取被掛起的generator，交給asyncio.task執行。
通過yield from和asynico.coroutine語句，將這個方法變為執行過程中的generator，在執行fetcher.fetch()方法時候如果被掛起，則通過排程程式進行處理。
fetcher.fetch()方法是網路爬蟲的核心方法，負責從網路上獲取頁面資料並將其中的url載入到todo集合當中，該方法嘗試獲取頁面資料當嘗試次數達到上限時停止操作，獲取成功的html資料和外部鏈結以及重定向鏈結都將被儲存。在url鏈結次數到達上限的情況下，將停止這個url的鏈結操作，輸出出錯日誌。之後針對頁面的不同狀態，採取不同的處理方式。
下面的**是crawling.py檔案從333行開始（crawling.py）到對應方法結束的區域，通過對頁面status的判斷選擇不同的處理方式。其中通過正規表示式，獲取頁面上的url資訊，這裡選擇為href開頭的字串，核心url提取的**在下面：
1通過**，很明顯就可以看出正則匹配結果儲存在urls集合當中並通過for迴圈依次進行處理，加入到當前fetcher的crawler物件的todo集合當中。#replace href with (?:href|src) to follow image links.
2 self.urls = set(re.findall(r'
(?i)href=["\']?([^\s"\'<>]+)
',body))3if
self.urls:
4 logger.warn('
got %r distinct urls from %r
',len(self.urls), self.url)
5 self.new_urls =set()
6for url in
self.urls:
7 url =unescape(url)
8 url =urllib.parse.urljoin(self.url, url)
9 url, frag =urllib.parse.urldefrag(url)
10if
self.crawler.add_url(url):
11 self.new_urls.add(url)
在之前分析的基礎上對主檔案crawl.py進行進一步分析，可以得到整體爬蟲的架構:
在主檔案當中首先通過argparse.argumentparser進行解析，設定控制台的資料讀取和控制，其中選擇了iocp作為windows環境下的event loop物件。主方法，首先通過parse_args返回儲存命令列資料的字典，如果沒有root屬性，則給出提示。然後配置日誌級別，指示日誌的輸出級別，低於最低級別的不輸出。
通過入口函式main方法進入程式的時候，首先根據來自命令列引數對crawler進行初始化，同時獲取
使用asyncio的loop event物件，執行run_until_complete方法，會一直執行到這個程式結束執行。
除此之外reporting.py用於列印當前任務執**況。其中fetcher_report(fetcher, stats, file=none)列印這個url的工作狀態，url就是fetcher的url屬性；report(crawler, file=none)列印整個工程所有完成的url工作狀態。
標準爬蟲初探，來自Python之父的大餐！
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標準爬蟲初探，來自Python之父的大餐！
首先不得不承認自己做了標題黨。本文實質是分析500lines or less的crawlproject，這個project的位址是有興趣的同學能夠看看。是乙個非常高質量的開源project集合，據說要寫一本書，只是看著 提交記錄。這本書面世時間應該不會非常快。這篇文章寫得非常渣，錯誤一定要提啊。網路...