【python】遵守 robots.txt 规则的数据爬虫程序

程序1

编写一个遵守 robots.txt 规则的数据爬虫程序涉及到多个步骤，包括请求网页、解析 robots.txt 文件、扫描网页内容、存储数据以及处理异常。由于编程语言众多，且每种语言编写爬虫程序的方式可能有所不同，以下将使用 Python 语言举例，提供一个简化的流程。

注意：以下代码只是一个示例，并不是一个完备的、可直接运行的程序。此外，实际应用中还需要处理网络错误、限速遵循礼貌原则，以及可能的存储问题等等。

import requests
from urllib.robotparser import RobotFileParser
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 初始化robots.txt解析器
def init_robot_parser(url):
    rp = RobotFileParser()
    rp.set_url(url + "/robots.txt")
    rp.read()
    return rp
 
# 爬取页面
def crawl_page(url, user_agent='MyBot'):
    rp = init_robot_parser(url)
    if rp.can_fetch(user_agent, url):
        headers = {'User-Agent': user_agent}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    else:
        print(f"爬取被禁止在: {url}")
    return None
 
# 解析页面，提取数据
def extract_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 这里根据实际需要定制提取数据的代码
    # 例子: 提取所有的a标签
    for link in soup.find_all('a'):
        href = link.get('href')
        print(href)
    # 应该将提取的数据存储到数据库或文件系统等
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://example.com'  # 目标网站
    user_agent = 'MyBot'  # 爬虫名称
    html = crawl_page(url, user_agent)
    if html:
        extract_data(html)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

程序2

编写遵守`robots.txt`规则的数据爬虫需要遵循几个关键步骤。以下是一个遵守`robots.txt`规则的Python数据爬虫的示例：
1. 解析`robots.txt`：使用`urllib.robotparser`模块来解析目标网站的`robots.txt`文件，并确定哪些页面是可爬取的。
2. 请求数据：使用如`requests`的库发起网络请求，获取网页内容。
3. 分析内容：利用如`BeautifulSoup`的库分析网页内容，提取所需数据。
4. 遵循爬虫规则：确保在爬取时尊重`robots.txt`文件中的`Crawl-delay`指令，并且不爬取`Disallow`中指定的页面。
下面是精简版的代码实现：

import requests
from urllib.robotparser import RobotFileParser
from time import sleep
from bs4 import BeautifulSoup
 
class MySpider:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url
        self.robots_url = base_url + "/robots.txt"
        self.robot_parser = RobotFileParser()
 
    def fetch_robots_txt(self):
        response = requests.get(self.robots_url)
        # 假定robots.txt存在，若不存在需要额外处理
        self.robot_parser.parse(response.text.splitlines())
 
    def crawl(self, path):
        url = self.base_url + path
        # 检查是否允许爬取
        if self.robot_parser.can_fetch("*", url):
            crawl_delay = self.robot_parser.crawl_delay("*")
            if crawl_delay:
                sleep(crawl_delay)  # 根据 Crawl-delay 设置等待
            response = requests.get(url)
            if response.status_code == 200:
                return response.text
        else:
            print(f"被禁止爬取：{url}")
            return None
 
    def parse(self, html):
        # 使用 BeautifulSoup 或其它工具解析 html
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        # 这里进行具体的解析任务
        # ...
 
base_url = "https://example.com"  # 假设这是您要爬取的网站的根URL
spider = MySpider(base_url)
 
# 获取并解析robots.txt
spider.fetch_robots_txt()
 
# 爬取网站中的特定路径
path_to_crawl = "/some-page"  # 你要爬取的页面路径
html_content = spider.crawl(path_to_crawl)
 
if html_content:
    # 解析获取的网页内容
    spider.parse(html_content)

注意，上述代码是一个基础示例。在实际应用中，还需要考虑一些其他因素：
- 异常处理：网络请求和内容解析时可能会出现异常。
- 日志记录：记录爬虫的行为，方便追踪问题和调试。
- 遵守法律法规：不同国家和地区对网络爬虫有不同的法律要求，在编写和运行爬虫之前，应当了解并遵守当地的法律。
- 更复杂的URL规则和爬取策略：需要更精细化地处理 URL 规则，并设计合理的爬取策略来避免服务器的压力。

程序3

创建一个遵守 robots.txt 规则的数据爬虫的示例程序相当复杂，因为它需要考虑多个方面，包括解析 robots.txt 规则、避开禁止访问的路径、遵守爬取时间间隔（Crawl-delay）等。
以下是一个简化的 Python 程序，展示了如何使用 urllib.robotparser 库读取和解析 robots.txt 文件，以及如何使用 requests 库实现基本的网页爬取功能。注意，此示例仅作为演示之用，并不是一个完整功能的爬虫。
首先，安装 requests 库，如果 Python 环境尚未安装它的话：

pip install requests

接下来是示例程序：

import requests
from urllib.robotparser import RobotFileParser
from urllib.parse import urlparse
 
class SimpleCrawler:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url
        self.robot_parser = RobotFileParser()
        self.crawl_delay = 0
        self.parse_robots_txt()
 
    def parse_robots_txt(self):
        robot_url = urlparse(self.base_url)
        robot_url = f"{robot_url.scheme}://{robot_url.netloc}/robots.txt"
        self.robot_parser.set_url(robot_url)
        self.robot_parser.read()
        self.crawl_delay = self.robot_parser.crawl_delay("*")
 
    def can_fetch(self, url):
        return self.robot_parser.can_fetch("*", url)
 
    def fetch_page(self, url):
        if self.can_fetch(url):
            response = requests.get(url)
            if response.status_code == 200:
                return response.text
        else:
            print(f"Access denied by robots.txt: {url}")
        return None
 
    # 注意此方法可能不遵守 Crawl-delay，视乎 `requests` 的具体实现和网络条件。
    def fetch_pages(self, urls):
        for url in urls:
            page_content = self.fetch_page(url)
            if page_content:
                print(f"Fetched URL: {url[:60]}...")  # 打印URL的前60个字符
            else:
                print(f"Failed to fetch URL: {url[:60]}...")
            # 遵守robots.txt的Crawl-delay设置等待相应时间
            if self.crawl_delay:
                time.sleep(self.crawl_delay)
 
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 确保这个 URL 是你有权限爬取的
    base_url = "http://example.com"
    crawler = SimpleCrawler(base_url)
    url_list = [
        "http://example.com/page1",
        "http://example.com/page2",
        # 添加更多你希望爬取的页面
    ]
    crawler.fetch_pages(url_list)

此代码定义了一个 SimpleCrawler 类，初始化时给它一个基础 URL。它将尝试读取此网站的 robots.txt，并解析其中的规则。`can_fetch` 方法用来判断是否允许抓取指定的 URL。`fetch_page` 方法负责实际的抓取工作，并遵守 robots.txt 中的 Disallow 规则。`fetch_pages` 方法是一个遍历 URL 列表并依次抓取每个页面的高层次封装。
请注意，在使用此代码时，应确保：
1. 遵守目标网站的 robots.txt 规则。
2. 尊重 Crawl-delay 提示，此代码示例仅在遍历 URL 列表时等待指定时间，而不是在连续请求之间等待。
3. 在实际部署到爬虫程序之前，需要进行全面的测试和额外的错误处理工作。
以上只是一个基础示例，真实环境中的爬虫还需要考虑 IP 被封禁、各种 HTTP 状态码处理、异常处理、日志记录、爬取速率控制等更多复杂情况。此外，为了完整遵守 robots.txt，爬虫还需要处理 Sitemap 和 Allow 指令，以及 User-agent 和 Crawl-delay 对不同爬虫的特定规则。