因为负责一个新闻推荐系统的项目，需要采集大量的新闻数据作为文本分类的材料，通过自己的不断摸索，以知乎上某位大牛的框架为基础，完成了一个能采集几十万新闻数据的爬虫，并且健壮性非常强。仅以此文，将自己收获的见解与一些容易入的坑与大家分享。
开始
其实写爬虫的时候有个原则，如果该网站存在手机版本的网站，那么我们应该去爬取手机端的网站。为什么呢？看下面两张搜狐新闻pc网页版本和手机网页版本的图就明白了：
明显可以看到手机搜狐端的结构要比pc网页端的清晰，这样有利于我们分析网页的结构和提取重要的数据（还有一个原因是手机端比pc端的反爬虫措施要弱一点），因此我们应该选择手机端网页开始我们的分析。下一步，我们分析一下我们的入口url地址。由于我需要采集像体育，军事，娱乐等各个类别的新闻，在我第一次进行爬取的时候，其实手机搜狐网的网页结构每一级还是更加清晰工整的，非常有利于我进行大规模爬取的，第一次时候的做法是按三级结构依次进行爬取。如下图：
时隔几月，当我再次打开手机搜狐准备爬取的时候，发现页面结构有变化，按老方法做可能容易引入更多的噪声且解析起来更麻烦了。因此想着该升级一下方法了。
对付分级结构不明显的网站的时候，只能想到上BFS和DFS了（但是这样就给我带了一个弊端，后面在说）。我这次采用了BFS的思路，在页面解析出我们需要的有特征的的URL，然后放入一个阻塞队列，然后依次从阻塞队列里面取url，如此反复不断的进行。
但是入口地址不用变，打开手机搜狐拉到最底下有个导航，点进去之后可以看到有很全的类目，把这些地址抓下来作为队列里的初始url。
那我们这次就要分析一下拥有新闻正文内容的新闻url有什么特点，通过观察可以很容易的发现它的特点。
反之，我们不需要要的一些网页的url，可以看一些例子——
新闻是图片形式的网页url : https://m.sohu.com/p/783590/
小说内容的网页url : read.m.sohu.com/book/1212604/
总之，我们如果要文字内容的新闻，只要去匹配 http://m.sohu.comm/n/(此处是一串数字)/ 的特征的url就可以了，另外，我们发现像财经，体育这些类别入口的url是这样的——“https://m.sohu.com/c/5100/”，“https://m.sohu.com/c/5/”，“https://m.sohu.com/c/8/”。
所以说，不同内容和类别的网页url是有特征的，我们应根据自己的需要进行分析取舍。回到我的项目的需要，我在爬虫处理的时候，只爬取符合正则表达式http://m.sohu.com/n/[0-9]+/ 和 https://m.sohu.com/c/[0-9]+/的网页URL,把他们扔进队列，并且，如果是 http://m.sohu.com/n/[0-9]+/ 形式的url，我们知道存在我们需要的新闻正文内容，那么我们还要解析出我们需要的内容，否则，拿到类别入口URL的时候，先扔进队列里，等一下从队列里取出的时候再往深了爬。
下一步，拿到了有新闻内容的url，我们就该对我们要提取的内容做一下页面分析了。学爬虫的都知道用正则表达式来提取我们需要的内容，但你也应该知道了，用正则提取的鲁棒性实在不敢恭维，而且它又巨不好写，巨复杂（尽管它效率应该是最高的，任何事物都有两面性嘛）。所以我强烈推荐用css选择器或xpath的语法，配合java中的Jsoup使用简直是神器（python中有Beatifulsoup），而且它们语法简单，容易上手，定位准确，鲁棒性强。而且，在页面中检查一个元素的时候，点击右键直接可以获得它的css路径或者xpath路径。
只不过拷贝下来的路径，一般是不能直接用的，像一段新闻的内容都是用一个p标签括起来，比如 body > section.article-wrapper > article > p:nth-child(3)，这样得到的是一个绝对路径，也就是你抽取内容的时候是精确的定位到这一段，如果要获得整个新闻的内容，就要获取所有同级路径下的p标签的内容然后加起来。
因此，必要的css和xpath语法还是要掌握，然后根据需要进行灵活组合使用。
在爬取的过程中，有一部分页面有异步加载的情况，需要点击展开剩余那个元素才能得到所有内容，这种情况其实好处理，但是我在第二次爬的时候手机搜狐又改版了。第一次，剩余的内容还真不在现在的页面里，需要我们重新发http请求去获取剩余内容，返回的是一个json字符串（如何知道请求的地址?跟上面分析url特征一样，只要先F12开启控制台，点击network，然后再去点展开剩余的标签，它就会向服务器发请求，多试几个，就能找到url的特征）。但是第二次的时候，其实剩余的内容已经在现在的页面中了，只是没展开，这样就更好办了，用同样的抽取内容的方法就能直接得到我们想要的了。
以上就是从分析到获取我们想要的内容的一个过程。如此只是实现了基本功能，如何构造一只健壮的爬虫呢？如何判断url有没有重掉呢?爬虫万一被封了怎么办？
对于鲁棒性来说，可以说就算使用了css筛选器和xpath语法也不能保证完全不在解析的时候出问题，我的办法是，尽量在定位元素和解析内容的时候多用 try catch 语句或者if else 语句，把所有有可能出现异常的地方都做异常处理。否则，就像我当时那样，报各种数组越界等异常。
去重算法的话知乎大神采用的是强大的bloomFilter算法，可以在海量数据的情况下依旧很高效的对字符串判重，原理就是四个hash函数的叠加使用。要了解的朋友可以自行上网搜索。
可以说，短时间内对同一个目标网站进行大量的请求肯定会被服务器封IP，那么我们想到的自然就是不断的换IP，有很多可用的提供代理IP的网站。针对这个问题，我还专门写了个miniSpider，在爬取代理IP的同时对该代理IP进行测试，因为不是所有的代理IP地址在我们的程序里换IP之后都是可用的，所以确认测试可用之后再存储到本地文件。测试IP是否可用的网址是 ： http://ip.chinaz.com/getip.aspx 。
当然，要提高效率，就少不了多线程（想想一只蜘蛛和十只蜘蛛同时工作时效率的区别） 。多线程可以用一个线程池来维护，同时，再开启另一个监视线程池线程数量的线程，如果监测到线程池里的线程数少于一定数目了，就重新建立几个线程。如此，爬虫挂着几天几夜基本都挂不了了。
当然，如果你想暂停一下爬虫之后开启的时候爬取新闻URL仍能不重复，那么你可以把储存url队列的数据结构通过序列化的方式存储到本地，每次开启的时候再自动读入。
最终，我的爬虫爬了一个晚上之后，总共爬了40w来条新闻数据，但是后期检查的时候，发现严重的类别不平衡，某类别下的新闻总共有10w多条而其中一个类别却只有可怜的几百条。这样对我后期用来训练文本分类也会产生影响。原因也好理解，同一个类别的url在队列里总是凑在一块的，如果前面的队列没爬完的话，后面的就根本没机会。解决的办法现在想到的就是随机打乱队列，不过我还没去实现。
结语
其实写好爬虫是一个阶段性的过程，最重要的还是先掌握好http和html的知识。写爬虫并不要求熟练会写html，但是一定得看得懂。刚开始的时候不熟练，练得多了，也就是信手拈来的事情。
关于代码，下次我上传Github之后再来分享。
-------------------------------------------------------------------------------
2017.5.2 更新
