关于爬虫Larbin
折腾Larbin好多天了，时间像流水一样付出，肚子里的火气也生了灭灭了生，美丽的Larbin却始终没为我爬下一份网页。
网上写larbin的资料很多，参考过的文章不少，参数的修整也尝试过，执行larbin也耐心地跑了一次又一次。但由于C＋＋的Eclipse终归不熟悉，设置断点的debug不能单步调试，只能执行添加注释输出，显示运行良好却总是没有结果。暂且归因为代理服务器设置不正确或者公司的代理服务器限爬虫吧。
Larbin的代码量不算多，英文注释不少，语法也简单，所以读整体代码从语法上没有太大困难，还是一个学习C＋＋语言编程的好机会。或许是笨或者是太缺少网络方面的编程经验了，larbin核心的抓爬及解释的流程没办法理解。
时间可以像流水，但终不是流水。偶放不下、舍不得。现在也不是补网络基础的时间，larbin美媚就先放一下吧。明天开始还是回归MG的好，或许是熟悉的时间太长了，尽管语法结构及代码相对复杂，但MG的操作流程容易理解。我宁愿啃这个外表一般但内心善良的家伙。
一、编译，解压larbin
　　./configure
　　gmake&
出现“函数原型和定义不一致”的编译错误。这个好改：打开./adns/internal.h文件，把568－571行直接注释掉就行了。
二、修改参数文件larbin.conf及option.h后，（如何修改请学习其它介绍资料）
./larbin执行
摘录部分larbin的学习资料:
http://blog.csdn.net/anzijin/article/details/3741167
/zhangchaoyang/articles/2031954.html
//1862.html
larbin是一种开源的网络爬虫/网络蜘蛛，由法国的年轻人 S&bastien
Ailleret独立开发。larbin目的是能够跟踪页面的url进行扩展的抓取，最后为搜索引擎提供广泛的数据来源。Larbin只是一个爬虫，也就
是说larbin只抓取网页，至于如何parse的事情则由用户自己完成。另外，如何存储到数据库以及建立索引的事情
larbin也不提供。一个简单的larbin的爬虫可以每天获取５００万的网页。
一个爬虫，首先需要考虑的效率。对于网络而言，基于TCP/IP的通信编程有几种方法。
第一种是单线程阻塞，这是最简单也最容易实现的一种，一个例子：在Shell中通过curl，pcregrep等一系统命令可以直接实现一个简单的
爬虫，但同时它的效率问题也显而易见：由于是阻塞方式读取，dns解析，建立连接，写入请求，读取结果这些步骤上都会产生时间的延迟，从而无法有效的利用
服务器的全部资源。
第二种是多线程阻塞。建立多个阻塞的线程，分别请求不同的url。相对于第一种方法，它可以更有效的利用机器的资源，特别是网络资源，因为无数线程
在同时工作，所以网络会比较充分的利用，但同时对机器CPU资源的消耗也是比较大，在用户级多线程间的频繁切换对于性能的影响已经值得我们考虑。
第三种是单线程非阻塞。这是目前使用的比较多的一种做法，无论在client还是server都有着广泛的应用。在一个线程内打开多个非阻塞的连
接，通过poll/epoll
/select对连接状态进行判断，在第一时间响应请求，不但充分利用了网络资源，同时也将本机CPU资源的消耗降至最低。这种方法需要对dns请求，连
接，读写操作都采用异步非阻塞操作，其中第一种比较复杂，可以采用adns作为解决方案，后面三个操作相对简单可以直接在程序内实现。
效率问题解决后就需要考虑具体的设计问题了。
url肯定需要一个单独的类进行处理，包括显示，分析url，得到主机，端口，文件数据。
然后需要对url进行排重，需要一个比较大的url Hash表。
如果还要对网页内容进行排重，则还需要一个Document Hash表。
爬过的url需要记录下来，由于量比较大，我们将它写到磁盘上，所以还需要一个FIFO的类(记作urlsDisk)。
现在需要爬的url同样需要一个FIFO类来处理，重新开始时，url会从定时从爬过的url
FIFO里取出来，写到这个FIFO里。正在运行的爬虫需要从这个FIFO里读数据出来，加入到主机类的url列表里。当然，也会从前一个FIFO里直接
读url出来，不过优先级应该比这个里面出来的url低，毕竟是已经爬过的。
爬虫一般是对多个网站进行爬取，但在同时站点内dns的请求可以只做一次，这就需要将主机名独立于url，单独有一个类进行处理。
主机名解析完成后需要有一个解析完成的IP类与之应用，用于connect的时候使用。
HTML文档的解析类也要有一个，用来分析网页，取出里面的url，加入到urlsDisk。
再加上一些字符串，调度类，一个简单的爬虫基本上就完成了。
以上基本上是Larbin的设计思路，Larbin在具体实现上还有一些特殊的处理，例如带了一个webserver，以及对特殊文件的处理。
Larbin有一点设计不不太好，就是慢的访问会越来越多，占用大量的连接，需要改进，另外如果对于大规模的爬虫，这仅仅实现了抓取的部分，要分布式的扩
展还需要增加url的集中管理与调度以及前台spider的分布式算法。
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。C/C++搜索爬虫larbin源码剖析（一）——基本流程
本节通过介绍larbin的数据（url）流向，以便对larbin有一个整体的认识，从而了解网络爬虫的工作原理。
从main.cc里面的代码开始：
stateMain(2);
stateMain(3);
sequencer();
stateMain(4);
fetchDns();
stateMain(5);
fetchOpen();
stateMain(6);
checkAll();
stateMain(count++);
poll(global::pollfds, global::posPoll, 10);
stateMain(7);
1.& input()
主要工作：初始化input监听端口，准备接收手动/额外输入的url。当接收到请求连接发送过来的url时，保存到相应的URL队列中（比如URLsDisk或URLsPriority）。
2.& sequencer()
主要工作：在满足url个数限制之后，通过调用canGetUrl函数按优先级从各个URL队列（比如URLsPriorityWait，URLsPriority，URLsDiskWait，URLsDisk）获取url保存到某个NamedSite（通过url的hash值）中，如：global::namedSiteList[u-&hostHashCode()].putPriorityUrlWait(u);
putPriorityUrlWait，putPriorityUrl等函数实际调用putGenericUrl函数处理url：忽略掉
url（forgetUrl），或者重新放回URL队列，或者放入global::dnsSites
NamedSite队列中，或者放到某个IPSite中。
3.& fetchDns()
主要工作：从global::dnsSites
获取NamedSite实例请求DNS获取url的IP地址。当从DNS获取到IP地址后，该url被放入到某个IPSite中（通过NamedSite::dnsOK（）方法）。
dnsOK中创建连接conn，生成GET请求，用来l获取robots.txt。当获取/并解析完robots.txt（NamedSite::robotsResult调用transfer(u)将url保存到某个IPSite中，同时将IPSite保存到global::okSites中）。
4.& fetchOpen()
主要工作：从global::okSites中找到一个IPSite实例，调用其方法函数fetch()创建连接conn，生成GET请求，用来下载url文件。下载完后用html实例分析html文件中的url，并保存到URL队列中等待下一轮的处理。
5.& checkAll()
主要工作：处理所有连接发生的读/写事件，重新注册事件到pollfds数组中。
robots和html 解析器：
1.& robots解析器：略
html解析器：当下载/解析完html文件后，endOfFile-&manageHtml-&endOfLoad-&loaded等函数被调用，用来保存html文件。loaded函数被不同模块实现，用来控制保存html的方法（网站镜像文件保存或者其他。。。）
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。1. larbin简介(百度百科)&&& larbin是一种开源的网络爬虫/网络蜘蛛，由法国的年轻人S&bastien Ailleret独立开发，用c++语言实现。larbin目的是能够跟踪页面的url进行扩展的抓取，最后为搜索引擎提供广泛的数据来源。 Larbin只是一个爬虫，也就是说larbin只抓取网页，至于如何parse的事情则由用户自己完成。另外，如何存储到数据库以及建立索引的事情 larbin也不提供。&　latbin最初的设计也是依据设计简单但是高度可配置性的原则，因此我们可以看到，一个简单的larbin的爬虫可以每天获取500万的网页，实在是非常高效。&　利用larbin，我们可以轻易的获取/确定单个网站的所有联结，甚至可以镜像一个网站；也可以用它建立url 列表群，例如针对所有的网页进行 url retrive后，进行xml的联结的获取。或者是 mp3，或者定制larbin，可以作为搜索引擎的信息的来源。
2. 高效的larbin&&& 简介中提到larbin是一个非常高效的爬虫，但没有说明为什么。这里尝试列出几个原因。此外，由于接触爬虫的时间尚短，没发现的地方，希望各位能补充下。a. 节省空间的hash容器。在larbin中，hash的主要用途是判重，因此没必要将元素的值记录到hash表中。于是就使用一个位图保存hash code，根据位图某个位是否为1，判断某个元素是否在hash表中。当要插入一个新元素时，就将hash code对应的位置1。这样说可能不容易明白，举个例吧。假设int为32位，位图为int bitmap[100]，元素A的hash code为120，将元素A插入到hash容器就是将bitmap的第120位置1，即bitmap[120/32] | (1 && 120%32)。b. 减少dns次数。对于一个站点，使用一次dns解析出IP地址后，下次再遇到该站点的其它网页，就用IP地址替换域名。c. 异步连接。使用单线程非阻塞的方法进行socket连接，充分利用了网络资源和CPU资源。
3. larbin的大致流程&&& larbin的大致流程可以从main.cc看出，这里去掉不重要语句，给出关键语句形成的流程，并加上注释。int main(int argc, char *argv[]) {
　　global glob(argc, argv)& //使用配置文件初始化global类中的成员变量
　　for(; ;) {&&&&&&& &waitbandwidth()&&//如果用户设置了最大带宽，则由此函数保证带宽的使用情况 &&&&&&& &input()&&//接收用户的输入，得到初始URL列表&　　　sequencer()&//按优先度将URL放到待爬取站点
　　　fetchDns()&//对站点名即host，进行DNS请求
　　　fetchOpen()&//从DNS解析成功的站点中，取出一些URL进行socket连接&
　　　checkAll()&//下载网页，提取URL，并执行用户定制的网页分析　　}& }&&
4. larbin的关键函数&&& 这一节主要使用伪代码说明第3节列出的函数是怎样工作的。// wait to limit bandwidth usagewaitBandwidth() {&　　while( 剩余带宽 & 0 ) {&&　　　　等10ms&&　　　　if( socket超时 )& 　　更新待爬取的url数量&&　　　　更新剩余带宽&　　}}
//input() {&　　初始化webServe，等待用户连接&　　接收用户输入，包括优先度，深度，抓取模式，初始URL列表&　　从初始URL得到hostName,portNumber,fileName&　　按优先度将URL放到待爬取队列}
//start the sequencersequencer() {&　　得到一轮(perCall)可以加载URL的数量(存放在变量still中)&　　根据URL的优先级加载最多still条URL到待爬取站点}
//O this function perform dns calls, using adnsfetchDns() {&　　从dnsSite取出hostName，发送dns解析请求(发送数量受最大连接数限制)&　　接收dns解析结果&　　if(解析成功) {&&　　　　获取并解析该host的robots.txt&&　　　　保存URL到okSites&　　}&&}
//O Never block (only opens sockets on already known sites) ; work inside the main threadfetchOpen() {&　　while( 空闲连接数 ) {&&　　　　从okSites取出一个URL&&　　　　if( 成功打开socket ) {&&&　　　　　　向conn填写一些信息&&&&&　　　　　　减少一个空闲连接&&　　　　}&　　}}
//read fill fd_ give back max fdscheckAll() {&　　for( 每个连接 ) {&&　　　　switch( 连接状态 ) {&&&　　　　　　case connecting : 检查是否socket错误，若不是，则将状态转为write,break&&&&&　　　　　　case write : 写socket请求，将状态转为open，break&&&　　　　　　case open : 读网页，分析网页，提取链接(endInput函数)，状态转为empty，break&&　　　　}&　　}
&　　for( 每个连接 )&更新pollfds数组的状态(与异步IO有关)}
5. 参考文献&
&&&& 以下是我看larbin源码时，对我帮助很大的文献。
a. larbin官网
b. larbin的配置和使用
c. 从larbin看互联网爬虫设计
d. Linux网络编程入门
e. adns官网
阅读(...) 评论()开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？这里按照我的经验随便扯淡一下：上面说的爬虫，基本可以分3类：1.分布式爬虫：Nutch2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector3. 非JAVA单机爬虫：scrapy第一类:分布式爬虫爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：1)海量URL管理2)网速现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。第二类:JAVA单机爬虫这里把JAVA爬虫单独分为一类，是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便扯淡。其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，难问题和复杂的问题都被以前的人解决了（比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是毫无技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点是开发hadoop，本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说，类似遍历本机的文件，查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架，就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块，谁都能做，但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是：1）爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么？不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的，那都不叫开源爬虫，那叫循环执行http请求。能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器，往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是，使用这些爬虫来遍历网站，遇到需要解析的页面，就将网页的相关信息提交给模拟浏览器，来完成JS生成信息的抽取。2）爬虫可以爬取ajax信息么？网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。3）爬虫怎么爬取要登陆的网站？这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。4）爬虫怎么抽取网页的信息？开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好，这里不评价。5）爬虫怎么保存网页的信息？有一些爬虫，自带一个模块负责持久化。比如webmagic，有一个模块叫pipeline。通过简单地配置，可以将爬虫抽取到的信息，持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫，并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好，就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似，取决于你的业务。6）爬虫被网站封了怎么办？爬虫被网站封了，一般用多代理（随机代理）就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理，放到一个全局数组中，自己写一个代理随机获取（从数组中）的代码。7）网页可以调用爬虫么？爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。8）爬虫速度怎么样？单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。9）明明代码写对了，爬不到数据，是不是爬虫有问题，换个爬虫能解决么？如果代码写对了，又爬不到数据，换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况，要么是网站把你封了，要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取？爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽可能覆盖。至于根据主题爬取，爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来，然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛，可以通过限制URL正则等方式，来缩小一下范围。11）哪个爬虫的设计模式和构架比较好？设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的，都是软件开发完，然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。至于构架，开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列，这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单，谈不上什么构架。所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂，拿哪个爬虫来，都是要经过复杂的二次开发，才可以满足需求。第三类:非JAVA单机爬虫在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类，并不是针对爬虫本身的质量进行讨论，而是针对larbin、scrapy这类爬虫，对开发成本的影响。先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本，如果软件需要团队开发或者交接，那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。还有一些ruby、php的爬虫，这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务，用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫，一方面要调研一下相关的生态圈，还有就是，这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG（用的人少、资料也少）End.作者：老夏 转载自：36大数据回复 银行 查看《星环助力恒丰银行打造基于Hadoop大数据的数据仓库平台》回复 电力 查看《撬动百万千瓦——星环大数据助力佛山电力需求侧管理》回复 智能工厂 查看《大数据技术助力中国石化智能工厂》回复 广电 查看《再下一城：Hadoop企业级应用新添重磅案例》回复 产品 查看《星环 TDH 4.1 新概述》回复 评测 查看《大数据产品最新测试基准看哪家（TPC-H or TPC-DS）？》回复 投资 查看《时隔5个月，国内Hadoop厂商星环科技又获启明追投》回复 简介 查看《星环信息科技（上海）有限公司--简介》回复 交通 查看《Hadoop大数据技术助力山东交警实现智慧交通》回复 快递 查看《星环Hadoop发行版助快递业迎战“双十一”》回复 税务 查看《税务大数据应用案例》回复 电商 查看《电商大数据应用案例》回复 医疗 查看《医疗行业应用场景》回复 金融 查看《金融行业的应用场景》回复 运营商 查看《运营商的新方向-运用Hadoop技术将大数据资产变现》回复 TED视频 查看《TED精彩视频：【大数据 大趋势】》回复 视频监控 查看《Hadoop大数据在实时视频监控的应用场景》星环科技(transwarp-sh)　
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