Python3 基于asyncio的新闻爬虫思路

Python写爬虫是非常方便的，爬取的目标不同，实现的方式也有很大不同。新闻爬虫的方便之处是，新闻网站几乎没有反爬虫策略，不好的地方是你想要爬取的新闻网站非常非常多。这个时候，效率就是你首要考虑的问题。

同步循环的效率在这里相形见绌，你需要的是异步IO实现一个高效率的爬虫。

Python3.5开始，加入了新的语法，async和await这两个关键字，asyncio也成了标准库，这对于我们写异步IO的程序来说就是如虎添翼，让我们轻而易举的实现一个定向抓取新闻的异步爬虫。

1. 异步爬虫依赖的模块

asyncio: 标准异步模块，实现python的异步机制；

uvloop：一个用C开发的异步循环模块，大大提高异步机制的效率；

aiohttp: 一个异步http请求的模块，用于下载网页；

urllib.parse: 解析url网站的模块；

logging: 记录爬虫日志；

leveldb: Google的Key-Value数据库，用以记录url的状态；

farmhash： 对url进行hash计算作为url的唯一标识；

sanicdb: 对aiomysql的封装，更方便的进行数据库mysql操作；

2. 异步爬虫实现的流程

2.1 新闻源列表

本文要实现的异步爬虫是一个定向抓取新闻网站的爬虫，所以就需要管理一个定向源列表，这个源列表记录了很多我们想要抓取的新闻网站的url，这些url指向的网页叫做hub网页，它们有如下特点：

它们是网站首页、频道首页、最新列表等等；

它们包含非常多的新闻页面的链接；

它们经常被网站更新，以包含最新的新闻链接；

它们不是包含新闻内容的新闻页面；

Hub网页就是爬虫抓取的起点，爬虫从中提取新闻页面的链接再进行抓取。Hub网址可以保存在MySQL数据库中，运维可以随时添加、删除这个列表；爬虫定时读取这个列表来更新定向抓取的任务。这就需要爬虫中有一个循环来定时读取hub网址。

2.2 网址池

异步爬虫的所有流程不能单单用一个循环来完成，它是多个循环（至少两个）相互作用共同完成的。它们相互作用的桥梁就是“网址池”（用asyncio.Queue来实现）。

这个网址池就是我们比较熟悉的“生产者-消费者”模式。

一方面，hub网址隔段时间就要进入网址池，爬虫从网页提取到的新闻链接也有进入到网址池，这是生产网址的过程；

另一方面，爬虫要从网址池中取出网址进行下载，这个过程是消费过程；

两个过程相互配合，就有url不断的进进出出网址池。

2.3 数据库

这里面用到了两个数据库：MySQL和Leveldb。前者用于保存hub网址、下载的网页；后者用于存储所有url的状态（是否抓取成功）。

从网页提取到的很多链接可能已经被抓取过了，就不必再进行抓取，所以他们在进入网址池前就要被检查一下，通过leveldb可以快速查看其状态。

3. 异步爬虫的实现细节

前面的爬虫流程中提到两个循环：

循环一：定时更新hub网站列表