Python爬虫一天抓取百万张网页的小技巧
一、优化硬盘存储
所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右，一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求，一般的电脑和硬盘都是没法存储的。所以肯定要对网页做压缩后存储，可以用zlib压缩，也可以用压缩率更好的bz2或pylzma 。
二、优化内存，URL去重
再来说内存占用问题，做爬虫程序为了防止重复抓取URL，一般要把URL都加载进内存里，放在set()里面。拿天眼查的URL举例：
https://www.tianyancha.com/company/23402373
这个完整URL有44个字节，一亿个URL就是4G，一亿个URL就要占用4G内存，这还没有算存这一亿个URL需要的数据结构内存，还有待抓取URL，已抓取URL还保存在内存中的html等等消耗的内存。
所以这样直接用set()保存URL是不建议的，除非你的内存有十几个G。
一个取巧的办法是截断URL。只把URL：https://www.tianyancha.com/company/23402373
的后缀:23402373放进set()里，23402373只占8个字节，一亿个URL占700多M内存。
但是如果你是用的野云主机，用来不断拨号用的非正规云主机，这700多M内存也是吃不消的，机器会非常卡。
就还需要想办法压缩URL的内存占用，可以使用BloomFilter算法，是一个很经典的算法，非常适用海量数据的排重过滤，占用极少的内存，查询效率也非常的高。它的原理是把一个字符串映射到一个bit上，刚才23402373占8个字节，现在只占用1个bit（1字节=8bit），内存节省了近64倍，以前700M内存，现在只需要10多M了。
BloomFilter调用也非常简单，当然需要先install 安装bloom_filter：
from bloom_filter import BloomFilter# 生成一个装1亿大小的
bloombloom = BloomFilter(max_elements=100000000, error_rate=0.1)
# 向bloom添加URL
bloom.add('https://www.tianyancha.com/company/23402373')
#判断URL是否在bloombloom.__contains__('https://www.tianyancha.com/company/23402373')
不过奇怪，bloom里没有公有方法来判断URL是否重复，我用的__contains__()方法，也可能是我没用对，不过判重效果是一样的。
三、反抓取访问频率限制
单台机器，单个IP大家都明白，短时间内访问一个网站几十次后肯定会被屏蔽的。每个网站对IP的解封策略也不一样，有的1小时候后又能重新访问，有的要一天，有的要几个月去了。突破抓取频率限制有两种方式，一种是研究网站的反爬策略。有的网站不对列表页做频率控制，只对详情页控制。有的针对特定UA，referer，或者微信的H5页面的频率控制要弱很多。
另一种方式就是多IP抓取，多IP抓取又分IP代理池和adsl拨号两种，这里说adsl拨号的方式。
adsl的特点是可以短时间内重新拨号切换IP，IP被禁止了重新拨号一下就可以了。这样你就可以开足马力疯狂抓取了，但是一天只有24小时合86400秒，要如何一天抓过百万网页，让网络性能最大化也是需要下一些功夫的，后面我再详说。
至于有哪些可以adsl拨号的野云主机，你在百度搜”vps adsl”，能选择的厂商很多的。大多宣称有百万级IP资源可拨号，我曾测试过一段时间，把每次拨号的IP记录下来，有真实二三十万IP的就算不错了。
选adsl的一个注意事项是，有的厂商拨号IP只能播出C段和D段IP，110(A段).132(B段).3(C段).2(D段)，A和B段都不会变，靠C，D段IP高频次抓取对方网站，有可能对方网站把整个C/D段IP都封掉。
C/D段加一起255X255就是6万多个IP全都报废，所以要选拨号IP范围较宽的厂商。 你要问我哪家好，我也不知道，这些都是野云主机，质量和稳定性本就没那么好。只有多试一试，试的成本也不大，买一台玩玩一个月也就一百多元，还可以按天买。
四、网络性能，抓取技术细节调优
上面步骤做完了，每天能达到抓取五万网页的样子，要达到百万级规模，还需把网络性能和抓取技术细节调优。
1.调试开多少个线程，多长时间拨号切换IP一次最优。
每个网站对短时间内访问次数的屏蔽策略不一样，这需要实际测试，找出抓取效率最大化的时间点。先开一个线程，一直抓取到IP被屏蔽，记录下抓取耗时，总抓取次数，和成功抓取次数。 再开2个线程，重复上面步骤，记录抓取耗时，总的和成功的抓取次数。再开4个线程，重复上面步骤。
2.requests请求优化
要优化requests.get(timeout=1.5)的超时时间，不设置超时的话，有可能get()请求会一直挂起等待。而且野云主机本身性能就不稳定，长时间不回请求很正常。如果要追求抓取效率，超时时间设置短一点，设置10秒超时完全没有意义。对于超时请求失败的，大不了以后再二次请求，也比设置10秒的抓取效率高很多。
3.优化adsl拨号等待时间
上面步骤已算把单台机器的抓取技术问题优化到一个高度了，还剩一个优化野云主机的问题。就是每次断开拨号后，要等待几秒钟再拨号，太短时间内再拨号有可能又拨到上一个IP，还有可能拨号失败，所以要等待6秒钟（测试值）。所以要把拨号代码改一下：
import os# 断开拨号
os.popen('rasdial 网络名称 /disconnect')
time.sleep(6)
# 拨号
os.popen('rasdial 网络名称 adsl账号名 adsl密码')
而且 os.popen(‘rasdial 网络名称 adsl账号名 adsl密码’) 拨号完成后，你还不能马上使用，那时外网还是不可用的，你需要检测一下外网是否联通。
我使用 ping 功能来检测外网连通性：
import oscode = os.system('ping www.baidu.com')
code为0时表示联通，不为0时还要重新拨号。而ping也很耗时间的，一个ping命令会ping 4次，就要耗时4秒。
知识Tips：
1.为什么不用异步抓取？
没必要，这里的整个抓取关键是网络性能，而不是程序性能。用异步把程序性能提高了，单位时间的抓取次数是提高了，但是这样反而会击中对方网站的访问频率控制策略
2.要计算对方的带宽压力
抓取归抓取，但不要影响对方网站，把对方网站带宽都打满了。
一个中小型网站的带宽在5M以内，大一点的网站带宽可能10-30M，超大型的另算。
一张网页300KB，对方一般会压缩后传输给浏览器，就按压缩后30KB算，你的爬虫一秒请求20次，带宽就是600KB。可能一个网站每天都有几十个爬虫都在爬，我们按有10个爬虫在同时抓取，就是这些爬虫一秒内就要消耗600KBX10=6M带宽。
再加上还有正规爬虫，人家网站上的正常用户访问这些，算下来可能一共要消耗10M带宽。一般的大中型网站都是吃不消的。
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