宽度优先遍历爬虫的python实现

大湖之子

　　网上很著名的一本爬虫教程《自己手动写网络爬虫》，该书所有源码是用java编写的，

　　其中提到了宽度优先遍历算法，闲来无事我把他用python实现了一遍。代码量少了将近一半，呵呵。

　　


　　宽度优先算法介绍


　　参考:http://book.iyunv.com/art/201012/236668.htm


　　整个的宽度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始，把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来，放入队列中依次进行抓取。被处理过的链接需要放
入一张表(通常称为Visited表)中。每次新处理一个链接之前，需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中。如果存在，证明链接已经处理过，
跳过，不做处理，否则进行下一步处理。

　　初始的URL地址是爬虫系统中提供的种子URL(一般在系统的配置文件中指定)。当解析这些种子URL所表示的网页时，会产生新的URL(比如从页面中的<a href= "http://www.admin.com
"中提取出http://www.admin.com
这个链接)。然后，进行以下工作：

　　(1) 把解析出的链接和Visited表中的链接进行比较，若Visited表中不存在此链接，表示其未被访问过。

　　


　　(2) 把链接放入TODO表中。

　　


　　(3) 处理完毕后，再次从TODO表中取得一条链接，直接放入Visited表中。

　　


　　(4) 针对这个链接所表示的网页，继续上述过程。如此循环往复。

　　


　　表1.3显示了对图1.3所示的页面的爬取过程。

　　


　　表1.3  网络爬取

　　

TODO 表	Visited 表
A	空
BCDEF	A
CDEF	A,B
DEF	A,B,C

　　


　　续表

　　

TODO 表	Visited 表
EF	A,B,C,D
FH	A,B,C,D,E
HG	A,B,C,D,E,F
GI	A,B,C,D,E,F,H
I	A,B,C,D,E,F,H,G
空	A,B,C,D,E,F,H,G,I

　　


　　宽度优先遍历是爬虫中使用最广泛的一种爬虫策略，之所以使用宽度优先搜索策略，主要原因有三点：

　　


　　重要的网页往往离种子比较近，例如我们打开新闻网站的时候往往是最热门的新闻，随着不断的深入冲浪，所看到的网页的重要性越来越低。

　　


　　万维网的实际深度最多能达到17层，但到达某个网页总存在一条很短的路径。而宽度优先遍历会以最快的速度到达这个网页。

　　


　　宽度优先有利于多爬虫的合作抓取，多爬虫合作通常先抓取站内链接，抓取的封闭性很强。

　　


　　宽度优先遍历爬虫的python实现



#encoding=utf-8
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
import socket
import urllib2
import re
class MyCrawler:
def __init__(self,seeds):
#使用种子初始化url队列
self.linkQuence=linkQuence()
if isinstance(seeds,str):
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(seeds)
if isinstance(seeds,list):
for i in seeds:
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(i)
print "Add the seeds url \"%s\" to the unvisited url list"%str(self.linkQuence.unVisited)
#抓取过程主函数
def crawling(self,seeds,crawl_count):
#循环条件：待抓取的链接不空且专区的网页不多于crawl_count
while self.linkQuence.unVisitedUrlsEnmpy() is False and self.linkQuence.getVisitedUrlCount()<=crawl_count:
#队头url出队列
visitUrl=self.linkQuence.unVisitedUrlDeQuence()
print "Pop out one url \"%s\" from unvisited url list"%visitUrl
if visitUrl is None or visitUrl=="":
continue
#获取超链接
links=self.getHyperLinks(visitUrl)
print "Get %d new links"%len(links)
#将url放入已访问的url中
self.linkQuence.addVisitedUrl(visitUrl)
print "Visited url count: "+str(self.linkQuence.getVisitedUrlCount())
#未访问的url入列
for link in links:
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(link)
print "%d unvisited links:"%len(self.linkQuence.getUnvisitedUrl())
#获取源码中得超链接
def getHyperLinks(self,url):
links=[]
data=self.getPageSource(url)
if data[0]=="200":
soup=BeautifulSoup(data[1])
a=soup.findAll("a",{"href":re.compile(".*")})
for i in a:
if i["href"].find("http://")!=-1:
links.append(i["href"])
return links
#获取网页源码
def getPageSource(self,url,timeout=100,coding=None):
try:
socket.setdefaulttimeout(timeout)
req = urllib2.Request(url)
req.add_header('User-agent', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)')
response = urllib2.urlopen(req)
if coding is None:
coding= response.headers.getparam("charset")
if coding is None:
page=response.read()
else:
page=response.read()
page=page.decode(coding).encode('utf-8')
return ["200",page]
except Exception,e:
print str(e)
return [str(e),None]
class linkQuence:
def __init__(self):
#已访问的url集合
self.visted=[]
#待访问的url集合
self.unVisited=[]
#获取访问过的url队列
def getVisitedUrl(self):
return self.visted
#获取未访问的url队列
def getUnvisitedUrl(self):
return self.unVisited
#添加到访问过得url队列中
def addVisitedUrl(self,url):
self.visted.append(url)
#移除访问过得url
def removeVisitedUrl(self,url):
self.visted.remove(url)
#未访问过得url出队列
def unVisitedUrlDeQuence(self):
try:
return self.unVisited.pop()
except:
return None
#保证每个url只被访问一次
def addUnvisitedUrl(self,url):
if url!="" and url not in self.visted and url not in self.unVisited:
self.unVisited.insert(0,url)
#获得已访问的url数目
def getVisitedUrlCount(self):
return len(self.visted)
#获得未访问的url数目
def getUnvistedUrlCount(self):
return len(self.unVisited)
#判断未访问的url队列是否为空
def unVisitedUrlsEnmpy(self):
return len(self.unVisited)==0
def main(seeds,crawl_count):
craw=MyCrawler(seeds)
craw.crawling(seeds,crawl_count)
if __name__=="__main__":
main(["http://www.baidu.com","http://www.google.com.hk"],50)