文/ 鄧子云

全國有不少物流行業(yè)協(xié)會(huì)、學(xué)會(huì)網(wǎng)站，會(huì)經(jīng)常發(fā)出各種行業(yè)資訊，能否有一種數(shù)據(jù)收集軟件能自動(dòng)收集這些資訊供公共使用呢？這樣，物流行業(yè)人士不必為查找每一個(gè)網(wǎng)站而費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而只需要在一處查閱收集后的所有資訊。有了這種自動(dòng)收集工具，還可以在收集到數(shù)據(jù)后作大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而形成更多的行業(yè)應(yīng)用，如可作物流行業(yè)的輿情分析、熱點(diǎn)分析、網(wǎng)站活躍度分析等。這些應(yīng)用的前提就是要研發(fā)出具有自動(dòng)收集物流資訊網(wǎng)站內(nèi)容功能的爬蟲系統(tǒng)。

現(xiàn)已有不少相對成熟的爬蟲系統(tǒng)框架，如Crawler4j、Scrapy等。Crawler4j和Scrapy分別支持用Java語言、Python語言開發(fā)爬蟲系統(tǒng)，均支持多線程爬取數(shù)據(jù)，且均為開源系統(tǒng)。已有許多應(yīng)用系統(tǒng)基于這些框架編寫，如物流車貨源信息的抽取系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)空間信息系統(tǒng)等。為確保爬蟲系統(tǒng)的成熟和穩(wěn)定，這里不打算研發(fā)新的爬蟲系統(tǒng)框架，而是使用現(xiàn)有成熟、開源的Scrapy框架技術(shù)來研發(fā)出物流資訊網(wǎng)站群的爬蟲系統(tǒng)。

圖1 物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

圖2 物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)

表1 設(shè)計(jì)的MySQL的數(shù)據(jù)庫表及對應(yīng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)

圖3 爬蟲類CrawlPagesSpider的回調(diào)函數(shù)解析response的過程

一、爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

采用Scrapy框架來研發(fā)物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)與不采用框架技術(shù)研發(fā)該系統(tǒng)有很大區(qū)別。首先應(yīng)從業(yè)務(wù)需求和設(shè)計(jì)的角度分析設(shè)計(jì)上考慮的偏重之處，其次應(yīng)分析清楚系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)，然后再予以實(shí)現(xiàn)。

1.業(yè)務(wù)需求和設(shè)計(jì)上的偏重

從業(yè)務(wù)需求的角度來看，爬蟲系統(tǒng)需要將網(wǎng)頁內(nèi)容、網(wǎng)址等信息先爬取下來保存到數(shù)據(jù)庫里。爬取網(wǎng)頁時(shí)需要注意限定爬取的網(wǎng)頁范圍為物流資訊類網(wǎng)站中的網(wǎng)頁，且不爬取網(wǎng)頁以外的其它文件（如圖片、PDF、Word文檔等）。由于在收集物流資訊的時(shí)效上不要求實(shí)時(shí)更新，因此在功能實(shí)現(xiàn)上應(yīng)先做全站爬取，再定時(shí)和在需要的時(shí)候做增量爬取，增量爬取的定時(shí)間隔可控制在1天。

從設(shè)計(jì)的角度來看，Scrapy框架已將待爬取隊(duì)列、已爬取隊(duì)列、網(wǎng)頁查重、多線程爬取等爬蟲需要實(shí)現(xiàn)的通用功能實(shí)現(xiàn)，在物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)中重點(diǎn)要實(shí)現(xiàn)異常處理、爬蟲偽裝、數(shù)據(jù)庫操作等功能。

因此，根據(jù)物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和設(shè)計(jì)上的偏重，可作如圖1所示的功能設(shè)計(jì)。

2.爬蟲系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)

物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)如圖2。圖中綠色部分是需要開研發(fā)的模塊，其它部分是Scrapy已有的模塊，這些不需再行研發(fā)。

從技術(shù)架構(gòu)來看，下載器、調(diào)度器、核心引擎、隊(duì)列這些Scrapy都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但應(yīng)研發(fā)以下模塊：

（1）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫。這里用MySQL實(shí)現(xiàn)，用表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)用一個(gè)表LogisticsWebPage就可實(shí)現(xiàn)。使用MySQL的原因是因?yàn)檫@種數(shù)據(jù)庫開源，可支持大容量數(shù)據(jù)的存取和并發(fā)訪問，并且具有良好的操作系統(tǒng)可移植性，Windows平臺(tái)、Linux和Unix平臺(tái)都可適配。

（2）數(shù)據(jù)項(xiàng)。需要定義一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)類，這個(gè)類對應(yīng)于MySQL中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的表。為簡單起見，這里用一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)類LogisticsWebPageItem對應(yīng)數(shù)據(jù)庫中的表LogisticsWebPages，數(shù)據(jù)項(xiàng)類的一個(gè)屬性對應(yīng)表中的一列，這樣一個(gè)LogisticsWebPageItem對象就對應(yīng)著表LogisticsWebPages中的一條記錄。

（3）網(wǎng)站群爬蟲。對于網(wǎng)站群的全站爬取和增量爬取，只需要研發(fā)一個(gè)爬蟲類CrawlPagesSpider。增量爬取功能的實(shí)現(xiàn)不需要再行編制程序，在運(yùn)行爬蟲的命令中加入網(wǎng)頁查重配置參數(shù)即可。這是因?yàn)镾crapy已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)頁查重功能，應(yīng)用哈希技術(shù)記錄了已經(jīng)訪問過的網(wǎng)頁，在再次啟動(dòng)爬蟲時(shí)Scrapy會(huì)自動(dòng)判斷網(wǎng)頁是否已經(jīng)下載過，如沒有下載過則爬取，如已下載過則略過。Scrapy按URL（Uniform Resource Locator，統(tǒng)一資源定位器）、POST數(shù)據(jù)、Method這3項(xiàng)來判斷網(wǎng)頁是否已下載過，如果這3項(xiàng)合起來做哈希運(yùn)算可找到記錄的相同項(xiàng)則表示已下載過。這種網(wǎng)頁查重辦法已可適用于物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的需求。

（4）項(xiàng)目管道。需要在項(xiàng)目管道中編制程序，將數(shù)據(jù)項(xiàng)用insert SQL語句把網(wǎng)頁數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫中。

（5）2個(gè)中間件。需要研發(fā)異常處理中間件ExceptMiddleware和偽裝中間件AgentMiddleware。異常處理中間件ExceptMiddleware用于處理下載過程中產(chǎn)生的所有異常，包括超時(shí)異常、域名解析異常等，以增強(qiáng)爬蟲系統(tǒng)的健壯性、穩(wěn)定性和保持一定的爬取速度，不至于在下載引發(fā)異常時(shí)，部分線程中斷、無限等待和向Scrapy容器拋出未處理的異常。偽裝中間件AgentMiddleware用于防止物流資訊網(wǎng)站拒絕爬取，可以采用偽裝瀏覽器和使用代理服務(wù)器2種方法，經(jīng)過考察發(fā)現(xiàn)物流資訊網(wǎng)站絕大多數(shù)沒有反爬蟲系統(tǒng)，因此這里采用簡單的隨機(jī)偽裝各種瀏覽器的辦法。

（6）Scrapy配置。需要修訂Scrapy的配置參數(shù)文件setting.py，用于將研發(fā)的中間件、數(shù)據(jù)項(xiàng)類配置進(jìn)Scrapy容器，并設(shè)置下載超時(shí)時(shí)間、數(shù)據(jù)庫連接、日志水平等參數(shù)。

二、爬蟲系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，下面詳細(xì)討論研發(fā)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)項(xiàng)、網(wǎng)站群爬蟲、項(xiàng)目管道、2個(gè)中間件、Scrapy配置的實(shí)現(xiàn)。

1.數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)項(xiàng)

設(shè)計(jì)的MySQL的數(shù)據(jù)庫表及對應(yīng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)如表1。為防止亂碼數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，在創(chuàng)建表時(shí)，應(yīng)將字符集設(shè)置為“utf8”，即在“create table”語句的最后加上參數(shù)“DEFAULT CHARSET=utf8”。

為兼容網(wǎng)址為文件（如圖片、PDF、Word文檔等）的情況，當(dāng)爬蟲遇到這樣的文件時(shí)，只記錄網(wǎng)址、網(wǎng)站、爬取時(shí)間，但不記錄文件內(nèi)容，這樣仍可通過Scrapy的查重功能防止重復(fù)訪問這些網(wǎng)址。此外，由于默認(rèn)情況下，MySQL支持的SQL語句最長為1M，考慮到網(wǎng)頁源代碼的長度可能超過1M而會(huì)引發(fā)異常，可使用MySQL的“set global”語句修改“max_allowed_packet”值為更大的值，這里將其設(shè)置為“1024＊1024＊32”（即32MB）。

在設(shè)計(jì)完數(shù)據(jù)項(xiàng)類LogisticsWebPageItem后，應(yīng)修改Scrapy的配置參數(shù)文件setting.py，加入以下配置以將數(shù)據(jù)項(xiàng)類配置進(jìn)Scrapy容器：

2.網(wǎng)站群爬蟲

爬蟲類CrawlPagesSpider繼承自Scrapy的CrawlSpider類，有兩個(gè)固定的屬性需要設(shè)置。一個(gè)屬性是allowed_domains，是指允許爬蟲訪問的域名，為一維數(shù)組，這里應(yīng)設(shè)置為管理員維護(hù)的物流資訊網(wǎng)站的域名集。另一個(gè)屬性是start_urls，表示要爬取的網(wǎng)站首頁，為一維數(shù)組，這里應(yīng)設(shè)置為管理員維護(hù)的物流資訊網(wǎng)站的首頁網(wǎng)址。

在爬蟲類CrawlPagesSpider的回調(diào)函數(shù)中應(yīng)根據(jù)response對象解析出要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)項(xiàng)Item中，再返回這個(gè)Item，這個(gè)過程如圖3。

首先應(yīng)判斷response對象看是否有下載異常，判斷的根據(jù)是異常處理中間件設(shè)置的url值，如果為空則表示有異常，繼而放棄下載和重試。如果沒有異常，繼續(xù)判斷response對象的內(nèi)容是否為物流資訊類網(wǎng)頁，判斷的根據(jù)是response.encoding值，如果存在則為物流資訊類網(wǎng)頁，繼而設(shè)置數(shù)據(jù)項(xiàng)中的網(wǎng)址、標(biāo)題和網(wǎng)頁內(nèi)容。其中，標(biāo)題可以用Xpath從response.text中獲取。如果獲得response.encoding值引發(fā)了異常（圖片、PDF、Word文檔等非網(wǎng)頁類文件的response對象沒有encoding值），則判斷為非物流資訊類網(wǎng)頁，在數(shù)據(jù)項(xiàng)中只填入網(wǎng)址，而不設(shè)置網(wǎng)頁標(biāo)題和網(wǎng)頁內(nèi)容。

在爬蟲類CrawlPagesSpider的回調(diào)函數(shù)中不應(yīng)操作數(shù)據(jù)庫，操作數(shù)據(jù)的工作應(yīng)放在項(xiàng)目管道中完成。

3.項(xiàng)目管道

項(xiàng)目管道類LogisticsWebPipeline的工作內(nèi)容是：從Scrapy配置文件setting.py中獲得數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)并設(shè)置數(shù)據(jù)庫連接池的連接參數(shù)；從數(shù)據(jù)庫連接池中獲得一個(gè)連接；根據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)生成一個(gè)insert SQL語句；執(zhí)行insert SQL語句；及時(shí)捕獲以上工作中的異常，并作出日志記錄。

4.兩個(gè)中間件

根據(jù)圖2所示的技術(shù)架構(gòu)，設(shè)計(jì)了2個(gè)中間件，一個(gè)為異常處理中間件，另一個(gè)為偽裝中間件，其實(shí)現(xiàn)原理均比較簡單，不作贅述，但應(yīng)在Scrapy中作出配置：

5.Scrapy配置

在setting.py配置文件需要配置的參數(shù)中，前述已經(jīng)給出了項(xiàng)目管道和中間件的配置，不再贅述，但還應(yīng)給出如表2所示的配置參數(shù)，以優(yōu)化爬蟲的性能。

在以上參數(shù)的設(shè)置上，爬取的并發(fā)數(shù)應(yīng)視爬蟲系統(tǒng)所在的計(jì)算機(jī)性能而定，默認(rèn)值為32，這里因采用了較高性能的服務(wù)器而設(shè)置為100；將COOKIES_ENABLED和RETRY_ENABLED參數(shù)設(shè)置為False，可提升爬蟲的性能，以免反復(fù)去嘗試下載某個(gè)網(wǎng)頁；將DOWNLOAD_TIMEOUT設(shè)置為80是考慮到在可接受的80秒以內(nèi)下載完一個(gè)網(wǎng)頁，以免下載網(wǎng)頁的線程進(jìn)入太長時(shí)間的等待而降低整個(gè)爬蟲系統(tǒng)的性能。

三、實(shí)現(xiàn)環(huán)境與性能分析

物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)使用了2臺(tái)服務(wù)器，已經(jīng)對10個(gè)物流資訊類網(wǎng)站作了全站爬取和增量爬取，具體情況分析如下。

1.軟硬件及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)使用了1臺(tái)爬蟲服務(wù)器和1臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，這2臺(tái)服務(wù)器的軟硬件環(huán)境及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境如表3，2臺(tái)服務(wù)器均放置于本文作者所在單位的中心機(jī)房。

2.爬取效果與性能分析

經(jīng)過對中國物流與采購聯(lián)合會(huì)（www.chinawuliu.com.cn）、江西省物流與采購聯(lián)合會(huì)（www.jiangxiwuliu.com.cn）、北京物流協(xié)會(huì)（56beijing.org）等10個(gè)網(wǎng)站的爬取，實(shí)驗(yàn)中一共爬取了858,523個(gè)網(wǎng)頁，花去了1791.25分鐘（29.85小時(shí)），存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫共占用21,413MB空間，其分布情況如圖4。

表2 setting.py配置文件中的其它配置參數(shù)

表3 軟硬件環(huán)境及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

圖4 從10個(gè)物流資訊網(wǎng)站爬取的網(wǎng)頁數(shù)量圖5 不同線程數(shù)爬蟲的爬取速度

其中，從中國物流與采購聯(lián)合會(huì)網(wǎng)站爬取了556,932個(gè)網(wǎng)頁，從北京物流協(xié)會(huì)網(wǎng)站爬取了263,356個(gè)網(wǎng)頁，從這兩個(gè)網(wǎng)站爬取的網(wǎng)頁數(shù)量占到總數(shù)的95.6%，可見資訊信息相對比較集中。

以爬取前20萬個(gè)網(wǎng)頁為例，計(jì)算爬取網(wǎng)頁的平均速度，平均速度變化如圖5所示。速度的計(jì)算公式如（公式1）所示。

式1中，s表示累積爬取的時(shí)間，n表示累積爬取的網(wǎng)頁數(shù)量。

從圖5來看，爬取速度峰值達(dá)到了22.3個(gè)/秒，還可以發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律：線程數(shù)越多，爬取速度越快；線程數(shù)設(shè)置為10和100個(gè)速度差距并不明顯；在爬取到12萬個(gè)網(wǎng)頁左右，爬蟲爬取速度均呈下降趨勢?？梢姡诓捎?0個(gè)以上的線程并行爬取后，增加線程數(shù)并不能顯著提升爬蟲的性能。

四、結(jié)束語

根據(jù)對基于Scrapy的物流資訊網(wǎng)站群爬蟲系統(tǒng)的需求分析和技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，應(yīng)重點(diǎn)研發(fā)該系統(tǒng)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)項(xiàng)、網(wǎng)站群爬蟲、項(xiàng)目管道、2個(gè)中間件、Scrapy配置等模塊。應(yīng)用該爬蟲系統(tǒng)已經(jīng)爬取了10個(gè)物流資訊類網(wǎng)站的85.85萬個(gè)網(wǎng)頁。從實(shí)驗(yàn)情況來看，中國物流與采購聯(lián)合會(huì)、北京物流協(xié)會(huì)網(wǎng)站的信息量較大，兩者占比合計(jì)達(dá)到95.6%；增加線程數(shù)并不能明顯加快爬取的速度，并發(fā)線程數(shù)設(shè)置為10即可。從爬蟲的爬取速度來看，還需要做出優(yōu)化處理，應(yīng)爭取把爬蟲性能提升到100萬個(gè)/天以上；爬取的物流資訊類網(wǎng)站數(shù)量太少，應(yīng)擴(kuò)大到100個(gè)以上。后續(xù)還將繼續(xù)展開以下研究：

1.優(yōu)化爬蟲，加大爬取的物流資訊類網(wǎng)站數(shù)量。從一次性提交多個(gè)SQL語句、調(diào)優(yōu)爬蟲性能參數(shù)等方面繼續(xù)提升爬蟲性能。

2.研發(fā)大數(shù)據(jù)分析與展示平臺(tái)。繼續(xù)開發(fā)程序清洗下載的海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，提取出網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和文字內(nèi)容，采用TensorFlow對下載的海量的網(wǎng)頁作分詞、詞頻等技術(shù)處理，在Web系統(tǒng)中展示大數(shù)據(jù)與人工智能分析的結(jié)果，供物流行業(yè)廣泛使用。