摘要：本次使用天天基金網(wǎng)進行爬蟲，該網(wǎng)站具有反爬機制，同時數(shù)量足夠大，多線程效果較為明顯。技術(shù)路線代理池多線程爬蟲與反爬編寫思路首先，開始分析天天基金網(wǎng)的一些數(shù)據(jù)。一旦使用多線程，則需要考慮到數(shù)據(jù)的讀寫順序問題。

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提到爬蟲，大部分人都會想到使用Scrapy工具，但是僅僅停留在會使用的階段。為了增加對爬蟲機制的理解，我們可以手動實現(xiàn)多線程的爬蟲過程，同時，引入IP代理池進行基本的反爬操作。

本次使用天天基金網(wǎng)進行爬蟲，該網(wǎng)站具有反爬機制，同時數(shù)量足夠大，多線程效果較為明顯。

IP代理池

多線程

爬蟲與反爬

首先，開始分析天天基金網(wǎng)的一些數(shù)據(jù)。經(jīng)過抓包分析，可知：

./fundcode_search.js包含所有基金的數(shù)據(jù)，同時，該地址具有反爬機制，多次訪問將會失敗的情況。

同時，經(jīng)過分析可知某只基金的相關(guān)信息地址為:fundgz.1234567.com.cn/js/ + 基金代碼 + .js

分析完天天基金網(wǎng)的數(shù)據(jù)后，搭建IP代理池，用于反爬作用。點擊這里搭建代理池，由于該作者提供了一個例子，所以本代碼里面直接使用的是作者提供的接口。如果你需要更快速的獲取到普匿IP，則可以自行搭建一個本地IP代理池。

    # 返回一個可用代理，格式為ip:端口
    # 該接口直接調(diào)用github代理池項目給的例子，故不保證該接口實時可用
    # 建議自己搭建一個本地代理池，這樣獲取代理的速度更快
    # 代理池搭建github地址https://github.com/1again/ProxyPool
    # 搭建完畢后，把下方的proxy.1again.cc改成你的your_server_ip，本地搭建的話可以寫成127.0.0.1或者localhost
    def get_proxy():
        data_json = requests.get("http://proxy.1again.cc:35050/api/v1/proxy/?type=2").text
        data = json.loads(data_json)
        return data["data"]["proxy"]

搭建完IP代理池后，我們開始著手多線程爬取數(shù)據(jù)的工作。一旦使用多線程，則需要考慮到數(shù)據(jù)的讀寫順序問題。這里使用python中的隊列queue進行存儲基金代碼，不同線程分別從這個queue中獲取基金代碼，并訪問指定基金的數(shù)據(jù)。由于queue的讀取和寫入是阻塞的，所以可以確保該過程不會出現(xiàn)讀取重復和讀取丟失基金代碼的情況。

    # 將所有基金代碼放入先進先出FIFO隊列中
    # 隊列的寫入和讀取都是阻塞的，故在多線程情況下不會亂
    # 在不使用框架的前提下，引入多線程，提高爬取效率
    # 創(chuàng)建一個隊列
    fund_code_queue = queue.Queue(len(fund_code_list))
    # 寫入基金代碼數(shù)據(jù)到隊列
    for i in range(len(fund_code_list)):
        #fund_code_list[i]也是list類型，其中該list中的第0個元素存放基金代碼
        fund_code_queue.put(fund_code_list[i][0])

現(xiàn)在，開始編寫如何獲取指定基金的代碼。首先，該函數(shù)必須先判斷queue是否為空，當不為空的時候才可進行獲取基金數(shù)據(jù)。同時，當發(fā)現(xiàn)訪問失敗時，則必須將我們剛剛?cè)〕龅幕鸫a重新放回到隊列中去，這樣才不會導致基金代碼丟失。

    # 獲取基金數(shù)據(jù)
    def get_fund_data():

        # 當隊列不為空時
        while (not fund_code_queue.empty()):

            # 從隊列讀取一個基金代碼
            # 讀取是阻塞操作
            fund_code = fund_code_queue.get()

            # 獲取一個代理，格式為ip:端口
            proxy = get_proxy()

            # 獲取一個隨機user_agent和Referer
            header = {"User-Agent": random.choice(user_agent_list),
                      "Referer": random.choice(referer_list)
            }

            try:
                req = requests.get("http://fundgz.1234567.com.cn/js/" + str(fund_code) + ".js", proxies={"http": proxy}, timeout=3, headers=header)
            except Exception:
                # 訪問失敗了，所以要把我們剛才取出的數(shù)據(jù)再放回去隊列中
                fund_code_queue.put(fund_code)
                print("訪問失敗，嘗試使用其他代理訪問")

當訪問成功時，則說明能夠成功獲得基金的相關(guān)數(shù)據(jù)。當我們在將這些數(shù)據(jù)存入到一個.csv文件中，會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤。這是由于多線程導致，由于多個線程同時對該文件進行寫入，導致出錯。所以需要引入一個線程鎖，確保每次只有一個線程寫入。

    # 申請獲取鎖，此過程為阻塞等待狀態(tài)，直到獲取鎖完畢
    mutex_lock.acquire()

    # 追加數(shù)據(jù)寫入csv文件，若文件不存在則自動創(chuàng)建
    with open("./fund_data.csv", "a+", encoding="utf-8") as csv_file:
        csv_writer = csv.writer(csv_file)
        data_list = [x for x in data_dict.values()]
        csv_writer.writerow(data_list)

    # 釋放鎖
    mutex_lock.release()

至此，大部分工作已經(jīng)完成了。為了更好地實現(xiàn)偽裝效果，我們對header進行隨機選擇。

    # user_agent列表
    user_agent_list = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 SE 2.X MetaSr 1.0",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Maxthon/4.4.3.4000 Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36"
    ]

    # referer列表
    referer_list = [
        "http://fund.eastmoney.com/110022.html",
        "http://fund.eastmoney.com/110023.html",
        "http://fund.eastmoney.com/110024.html",
        "http://fund.eastmoney.com/110025.html"
    ]

    # 獲取一個隨機user_agent和Referer
    header = {"User-Agent": random.choice(user_agent_list),
              "Referer": random.choice(referer_list)
    }

最后，在main中，開啟線程即可。

    # 創(chuàng)建一個線程鎖，防止多線程寫入文件時發(fā)生錯亂
    mutex_lock = threading.Lock()
    # 線程數(shù)為50，在一定范圍內(nèi)，線程數(shù)越多，速度越快
    for i in range(50):
        t = threading.Thread(target=get_fund_data,name="LoopThread"+str(i))
        t.start()

通過對多線程和IP代理池的實踐操作，能夠更加深入了解多線程和爬蟲的工作原理。當你在使用一些爬蟲框架的時候，就能夠做到快速定位錯誤并解決錯誤。

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# 確保安裝以下庫，如果沒有，請在python3環(huán)境下執(zhí)行pip install 模塊名
    import requests
    import random
    import re
    import queue
    import threading
    import csv
    import json

完整版源代碼存放在github上，有需要的可以下載

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