分布式爬虫框架Cola.zip

Cola是一个分布式的爬虫框架，用户只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。pip install pyyaml安装下载或者用git clone源码，假设在目录/to/pth/cola，将该路径添加到Python path中。一种简单的方法是在site-packages中添加pth文件。site-packages因系统而异，如果是windows，假设python 装在C:\python27，那么就是C:\python27\Lib\site-packages；如果是linux，那么应该是/usr/local /lib/pythonX.X/dist-packages。在site-packages下新建一个cola.pth文件，里面写上路径：/to/path/cola。Cola目前自带了若干个爬虫，在项目根目录下的contrib中。下面就wiki为例，分别说明如何在单机和分布式环境下运行。依赖无论是维基百科还是新浪微博的实现，数据都存放在MongoDB中，所以要确保MongoDB的安装。在wiki下的wiki.yaml和weibo下的weibo.yaml中可以配置MongoDB的主机和端口。维基百科和新浪微博实现依赖于下面的几个包：mechanizepython-dateutilBeautifulSoup4mongoenginersa（仅新浪微博需要）可以使用pip或者easy_install来安装。单机模式单机模式非常简单，只需运行contrib/wiki/__init__.py即可。cd /to/path/cola/contrib/wiki python __init__.py要运行新浪微博的爬虫，需要在weibo.yaml中配置登录的用户名和密码。这里要注意，要保证这个用户名和密码在登录时不需要验证码。停止则需运行stop.py，注意不能通过直接杀死进程来停止，否则会导致cola非法关闭。 如果非法关闭，确保cola不在运行的情况下，则可以运行stop.py来恢复。但无论如何，都不推荐非法关闭，否则可能遇到不可预知的错误。python stop.py分布式模式首先需要启动cola master和cola workers。分别运行根目录下bin中的start_master.py和start_worker.py启动cola master：cd /to/path/cola python bin/start_master.py --data /my/path/data如果不指定--data，那么数据文件会放置在项目根目录下的data文件夹中。启动cola worker：python bin/start_worker.py --master <master ip address> --data /my/path/data--data选项同master。如果不指定master，会询问是否连接到本机master，输入yes连接。最后使用bin下的coca.py来运行指定的Cola job：python bin/coca.py -m <master ip address> -runLocalJob /to/path/cola/contrib/wiki-runLocalJob选项是要运行的job所在文件夹的绝对路径。输入命令后，该job会被提交到Cola集群来运行。停止Cola Job或集群停止整个集群，则可以运行：python bin/coca.py -m <master ip address> -stopAll而停止一个Job，则需要查询得到Job的名称：python bin/coca.py -m <master ip address> -showRunningJobsNames得到名称后，再运行：python bin/coca.py -m <master ip address> -stopRunningJobByName <job name>基于Cola实现的爬虫基于Cola实现的爬虫位于contrib/目录下。目前实现了四个爬虫：wiki：维基百科。weibo：新浪微博爬虫。从初始用户出发，然后是其关注和粉丝，依次类推，抓取指定个数的新浪微博用户的微博、个人信息、关注和粉丝。其中，用户微博只获取了内容、赞的个数、转发和评论的个数等等，而没有具体去获取此微博被转发和评论的内容。generic(unstable)：通用爬虫，只需配置，而无需修改代码。目前Cola实现了一个抽取器（cola/core /extractor），能够从网页正文中自动抽取主要内容，即去除类似边栏和底脚等内容。但是，此抽取器目前准确度还不够，效率也不够高，所以需要谨慎 使用。weibosearch(unstable)：新浪微博搜索的爬虫。这个爬虫使用 cola.core.opener.SpynnerOpener，基于spynner实现了一个Opener能够执行JavaScript和Ajax代 码。目前这个爬虫存在的问题是：新浪微博可能会将其识别成机器人，因此有可能会让输入验证码。wiki和weibo之前有所提及。主要说明generic和weibosearch。对于generic来说，主要要修改的就是配置文件：job:   patterns:     - regex: http://blog.sina.com.cn/$       name: home       store: no       extract: no     - regex: http://blog.sina.com.cn/s/blog_.       name: article       store: yes       extract: yes其中，regex表示要匹配的url的正则表达式；name是正则匹配的名称；store为yes时是存储这个网页，no为不存储；extract表示是否自动抽取网页正文，只有当store为yes的时候，extract才有作用。对于weibosearch，其使用了spynner来执行JavaScript和Ajax代码。所以需要确保以下依赖的安装：PyQt4(>=4.4.3）spynner如果你觉得可以基于cola实现一个比较通用的第三方爬虫，比如说腾讯微博等等，欢迎将此爬虫提交到contrib/中。编写自定义Cola Job见wiki编写自定义Cola Job。架构和原理在Cola集群里，当一个任务被提交的时候，Cola Master和Worker会分别启动JobMaster和JobWorker。对于一个Cola Job，当JobWorker启动完成后，会通知JobMaster，JobMaster等待所有JobWorker启动完成后开始运行Job。在一个 Cola Job启动时，会启动一个消息队列（Message Queue，主要操作是put和get，worker抓取到的对象会被put到队列中，而要抓取新的对象时，只要从队列中取即可），每个 JobWorker上都存在消息队列节点，同时会有一个去重模块（bloom filter实现）。Cola还不够稳定，目前会处于持续改进的状态。且Cola还没有在较大规模的集群上测试，但是接下来我会把Cola应用到新项目中，并逐步完善。也希望大家也能给我反馈，并帮助改进。Roadmap0.1版本正式推出前不会再增加新的功能了，主要目标让Cola更加稳定，并且提高cola/core/extractor的性能和精确度，完善contrib/generic和contrib/weibosearch。0.2版本计划：实现一个web接口，可以查看运行的cola job以及运行情况简化安装，支持easy_install或者pip安装。增加解决依赖库安装的机制。0.3版本计划：增加一个统一持久化抽象，支持保存到关系型数据库，MongoDB，文件系统，HDFS等等。0.4版本计划：支持Python 3 标签：Cola