首先不得不承認自己做了標題黨，本文實質是分析500lines or less的crawl工程，這個工程的地址是https://github.com/aosabook/500lines，有興趣的同學可以看看，是一個非常高質量的開源工程集合，據(jù)說要寫一本書，不過看著代碼提交記錄，這本書面世時間應該不會很快。這篇文章寫得很渣，錯誤一定要提啊。。。

網(wǎng)絡爬蟲從一個或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁上的URL，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件。簡單的可以將網(wǎng)絡爬蟲理解為一個帶有終止條件的while循環(huán)，在條件不觸發(fā)的情況下，爬蟲就不斷的從每個以及獲取的url發(fā)送請求獲取頁面數(shù)據(jù)，然后解析當前頁面的url，不斷迭代下去。在crawl工程當中，完成這一過程的是crawler類，他并未采用廣度優(yōu)先或是深度優(yōu)先的爬蟲，在當前請求失敗的時候就通過python掛起當前任務，然后在之后再進行調(diào)度，這可以勉強理解為基于網(wǎng)絡連通性的A*搜索，其運行方式如下所示：

對一個初始化后的crawler對象，其中存在一個url，一個todo集合，存儲尚未繼續(xù)呢爬蟲操作的url；一個busy集合，保存等待其他爬蟲數(shù)據(jù)的url集合；一個done集合，保存完成頁面爬取的url集合。爬蟲的核心就是這個死循環(huán)，首先爬蟲從todo集合當中獲取一個url，然后初始化fetch對象用于獲取頁面上的url，***進行任務調(diào)度執(zhí)行一個url請求任務。這段流程的代碼如下所示。

@asyncio.coroutine 
def crawl(self): 
        """Run the crawler until all finished.""" 
        with (yield from self.termination): 
            while self.todo or self.busy: 
                if self.todo: 
                    url, max_redirect = self.todo.popitem() 
                    fetcher = Fetcher(url, 
                                      crawler=self, 
                                      max_redirect=max_redirect, 
                                      max_tries=self.max_tries, 
                                      ) 
                    self.busy[url] = fetcher 
                    fetcher.task = asyncio.Task(self.fetch(fetcher)) 
                else: 
                    yield from self.termination.wait() 
        self.t1 = time.time() 

一個爬蟲很明顯不會僅僅由一個死循環(huán)構成，在crawl外層需要其他模塊支持其操作，包括網(wǎng)絡連接，url獲取，任務調(diào)度等任務，整個crawl工程的調(diào)度框架如下所示：

在crawl創(chuàng)建初始化時候首先創(chuàng)建一個ConnectionPool：

self.pool = ConnectionPool(max_pool, max_tasks) 

其中保留屬性connections和queue，分別保存連接的集合和隊列，用于后續(xù)調(diào)度；而connection中存儲host和端口號并支持ssl，通過asyncio.open_connection()獲取連接。

self.connections = {} # {(host, port, ssl): [Connection, ...], ...} 
self.queue = [] # [Connection, ...] 

任務執(zhí)行時crawl方法首先通過loop.run_until_complete(crawler.crawl())加載到event loop當中，然后用上述語句構建的鏈接池ConnectionPool中保存connection對象，獲取連接對象然后通過fetcher對象的fetch方法進行數(shù)據(jù)爬取。對于一個url請求任務，使用fetcher進行處理，調(diào)度則是用asyncio.Task方法進行的調(diào)度。其中fetch方法獲取被掛起的generator，交給asyncio.Task執(zhí)行。

通過yield from和asynico.coroutine語句，將這個方法變?yōu)閳?zhí)行過程中的generator，在執(zhí)行fetcher.fetch()方法時候如果被掛起，則通過調(diào)度程序進行處理。

fetcher.fetch()方法是網(wǎng)絡爬蟲的核心方法，負責從網(wǎng)絡上獲取頁面數(shù)據(jù)并將其中的url加載到todo集合當中，該方法嘗試獲取頁面數(shù)據(jù)當嘗試次數(shù)達到上限時停止操作，獲取成功的html數(shù)據(jù)和外部鏈接以及重定向鏈接都將被存儲。在url鏈接次數(shù)到達上限的情況下，將停止這個url的鏈接操作，輸出出錯日志。之后針對頁面的不同狀態(tài)，采取不同的處理方式。

下面的代碼是crawling.py文件從333行開始（crawling.py）到對應方法結束的區(qū)域，通過對頁面status的判斷選擇不同的處理方式。其中通過正則表達式，獲取頁面上的url信息，這里選擇為href開頭的字符串，核心url提取的代碼在下面： 

# Replace href with (?:href|src) to follow image links. 
self.urls = set(re.findall(r'(?i)href=["\']?([^\s"\'<>]+)',body)) 
if self.urls: 
    logger.warn('got %r distinct urls from %r',len(self.urls), self.url) 
    self.new_urls = set() 
    for url in self.urls: 
        url = unescape(url) 
        url = urllib.parse.urljoin(self.url, url) 
        url, frag = urllib.parse.urldefrag(url) 
        if self.crawler.add_url(url): 
            self.new_urls.add(url) 

通過代碼，很明顯就可以看出正則匹配結果存儲在urls集合當中并通過for循環(huán)依次進行處理，加入到當前fetcher的crawler對象的todo集合當中。

在之前分析的基礎上對主文件crawl.py進行進一步分析，可以得到整體爬蟲的架構:

在主文件當中首先通過argparse.ArgumentParser進行解析，設置控制臺的數(shù)據(jù)讀取和控制，其中選擇了IOCP作為windows環(huán)境下的event loop對象。主方法，首先通過parse_args返回存儲命令行數(shù)據(jù)的字典，如果沒有root屬性，則給出提示。然后配置日志級別，指示日志的輸出級別，低于***級別的不輸出。

通過入口函數(shù)main方法進入程序的時候，首先根據(jù)來自命令行參數(shù)對Crawler進行初始化，同時獲取使用asyncio的loop event對象，執(zhí)行run_until_complete方法，會一直執(zhí)行到這個程序結束運行。

除此之外reporting.py用于打印當前任務執(zhí)行情況。其中fetcher_report(fetcher, stats, file=None)打印這個url的工作狀態(tài)，url就是fetcher的url屬性；report(crawler, file=None)打印整個工程所有完成的url工作狀態(tài)。

至此，crawl的基本框架就展現(xiàn)在眼前了。至于在這個程序中出現(xiàn)的一些不容易理解的python語言特性，某些應用到的核心模塊，將在下一篇博客《標準爬蟲分析，精簡不簡單！》中進行闡述。