Весь Хабр в одной базе

Добрый день. Прошло уже 2 года с момента написания последней статьи про парсинг Хабра, и некоторые моменты изменились.

Когда я захотел иметь у себя копию хабра, я решил написать парсер, который бы сохранил весь контент авторов в базу данных. Как это вышло и с какими ошибками я встретился — можете прочитать под катом.

TL;DR — ссылка на базу данных

Первая версия парсера. Один поток, много проблем

Для начала, я решил сделать прототип скрипта, в котором бы сразу при скачивании статья парсилась и помещалась в базу данных. Недолго думав, использовал sqlite3, т.к. это было менее трудозатратно: не нужно иметь локальный сервер, создал-посмотрел-удалил и все в таком духе.

one_thread.py

from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3
import requests
from datetime import datetime

def main(min, max):
    conn = sqlite3.connect('habr.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('PRAGMA encoding = "UTF-8"')
    c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS habr(id INT, author VARCHAR(255), title VARCHAR(255), content  TEXT, tags TEXT)")

    start_time = datetime.now()
    c.execute("begin")
    for i in range(min, max):
        url = "https://m.habr.com/post/{}".format(i)
        try:
            r = requests.get(url)
        except:
            with open("req_errors.txt") as file:
                file.write(i)
            continue
        if(r.status_code != 200):
            print("{} - {}".format(i, r.status_code))
            continue

        html_doc = r.text
        soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

        try:
            author = soup.find(class_="tm-user-info__username").get_text()
            content = soup.find(id="post-content-body")
            content = str(content)
            title = soup.find(class_="tm-article-title__text").get_text()
            tags = soup.find(class_="tm-article__tags").get_text()
            tags = tags[5:]
        except:
            author,title,tags = "Error", "Error {}".format(r.status_code), "Error"
            content = "При парсинге этой странице произошла ошибка."

        c.execute('INSERT INTO habr VALUES (?, ?, ?, ?, ?)', (i, author, title, content, tags))
        print(i)
    c.execute("commit")
    print(datetime.now() - start_time)

main(1, 490406)

Всё по классике — используем Beautiful Soup, requests и быстрый прототип готов. Вот только…

• Скачивание страницы идет в один поток

• Если оборвать выполнение скрипта, то вся база уйдет в никуда. Ведь выполнение коммита только после всего парсинга.
  Конечно, можно закреплять изменения в базе после каждой вставки, но тогда и время выполнения скрипта увеличится в разы.

• Парсинг первых 100 000 статей у меня занял 8 часов.

Дальше я нахожу статью пользователя cointegrated, которую я прочитал и нашел несколько лайфхаков, позволяющих ускорить сей процесс:

• Использование многопоточности ускоряет скачивание в разы.
• Можно получать не полную версию хабра, а его мобильную версию.
  Например, если статья cointegrated в десктопной версии весит 378 Кб, то в мобильной уже 126 Кб.

Вторая версия. Много потоков, временный бан от Хабра

Когда я прошерстил интернет на тему многопоточности в python, выбрал наиболее простой вариант с multiprocessing.dummy, то я заметил, что вместе с многопоточностью появились проблемы.

SQLite3 не хочет работать с более чем одним потоком.
Фиксится check_same_thread=False, но эта ошибка не единственная, при попытке вставки в базу иногда возникают ошибки, которые я так и не смог решить.

Поэтому я решаю отказаться от мгновенной вставки статей сразу в базу и, вспоминая решение cointegrated, решаю использовать файлы, т.к никаких проблем с многопоточной записью в файл нет.

Хабр начинает банить за использование более чем трех потоков.
Особо рьяные попытки достучаться до Хабра могут закончится баном ip на пару часов. Так что приходится использовать лишь 3 потока, но и это уже хорошо, так время перебора 100 статей уменьшается с 26 до 12 секунд.

Стоит заметить, что эта версия довольно нестабильна, и на большом количестве статей скачивание периодически отваливается.

async_v1.py

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os, sys
import json
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from datetime import datetime
import logging

def worker(i):
    currentFile = "files\{}.json".format(i)

    if os.path.isfile(currentFile):
        logging.info("{} - File exists".format(i))
        return 1

    url = "https://m.habr.com/post/{}".format(i)

    try: r = requests.get(url)
    except:
        with open("req_errors.txt") as file:
            file.write(i)
        return 2

    # Запись заблокированных запросов на сервер
    if (r.status_code == 503):
        with open("Error503.txt", "a") as write_file:
            write_file.write(str(i) + "n")
            logging.warning('{} / 503 Error'.format(i))

    # Если поста не существует или он был скрыт
    if (r.status_code != 200):
        logging.info("{} / {} Code".format(i, r.status_code))
        return r.status_code

    html_doc = r.text
    soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html5lib')

    try:
        author = soup.find(class_="tm-user-info__username").get_text()

        timestamp = soup.find(class_='tm-user-meta__date')
        timestamp = timestamp['title']

        content = soup.find(id="post-content-body")
        content = str(content)
        title = soup.find(class_="tm-article-title__text").get_text()
        tags = soup.find(class_="tm-article__tags").get_text()
        tags = tags[5:]

        # Метка, что пост является переводом или туториалом.
        tm_tag = soup.find(class_="tm-tags tm-tags_post").get_text()

        rating = soup.find(class_="tm-votes-score").get_text()
    except:
        author = title = tags = timestamp = tm_tag = rating = "Error" 
        content = "При парсинге этой странице произошла ошибка."
        logging.warning("Error parsing - {}".format(i))
        with open("Errors.txt", "a") as write_file:
            write_file.write(str(i) + "n")

    # Записываем статью в json
    try:
        article = [i, timestamp, author, title, content, tm_tag, rating, tags]
        with open(currentFile, "w") as write_file:
            json.dump(article, write_file)
    except:
        print(i)
        raise

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) < 3:
        print("Необходимы параметры min и max. Использование: async_v1.py 1 100")
        sys.exit(1)
    min = int(sys.argv[1])
    max = int(sys.argv[2])

    # Если потоков >3
    # то хабр банит ipшник на время
    pool = ThreadPool(3)

    # Отсчет времени, запуск потоков
    start_time = datetime.now()
    results = pool.map(worker, range(min, max))

    # После закрытия всех потоков печатаем время
    pool.close()
    pool.join()
    print(datetime.now() - start_time)

Третья версия. Финальная

Отлаживая вторую версию, я обнаружил, что у Хабра, внезапно, есть API, к которому обращается мобильная версия сайта. Загружается оно быстрее, чем мобильная версия, так как это просто json, который даже парсить особо не нужно. В итоге я решил заново переписать мой скрипт.

Итак, обнаружив по этой ссылке API, можно приступать к его парсингу.

async_v2.py

import requests
import os, sys
import json
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from datetime import datetime
import logging

def worker(i):
    currentFile = "files\{}.json".format(i)

    if os.path.isfile(currentFile):
        logging.info("{} - File exists".format(i))
        return 1

    url = "https://m.habr.com/kek/v1/articles/{}/?fl=ru%2Cen&hl=ru".format(i)

    try:
        r = requests.get(url)
        if r.status_code == 503:
            logging.critical("503 Error")
            return 503
    except:
        with open("req_errors.txt") as file:
            file.write(i)
        return 2

    data = json.loads(r.text)

    if data['success']:
        article = data['data']['article']

        id = article['id']
        is_tutorial = article['is_tutorial']
        time_published = article['time_published']
        comments_count = article['comments_count']
        lang = article['lang']
        tags_string = article['tags_string']
        title = article['title']
        content = article['text_html']
        reading_count = article['reading_count']
        author = article['author']['login']
        score = article['voting']['score']

        data = (id, is_tutorial, time_published, title, content, comments_count, lang, tags_string, reading_count, author, score)
        with open(currentFile, "w") as write_file:
            json.dump(data, write_file)

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) < 3:
        print("Необходимы параметры min и max. Использование: asyc.py 1 100")
        sys.exit(1)
    min = int(sys.argv[1])
    max = int(sys.argv[2])

    # Если потоков >3
    # то хабр банит ipшник на время
    pool = ThreadPool(3)

    # Отсчет времени, запуск потоков
    start_time = datetime.now()
    results = pool.map(worker, range(min, max))

    # После закрытия всех потоков печатаем время
    pool.close()
    pool.join()
    print(datetime.now() - start_time)

В нем присутствует поля, относящиеся как к самой статье, так и к автору, который её написал.

API.png

Я не стал дампить полный json каждой статьи, а сохранял лишь нужные мне поля:

• id
• is_tutorial
• time_published
• title
• content
• comments_count
• lang — язык, на котором написана статья. Пока что в ней только en и ru.
• tags_string — все теги из поста
• reading_count
• author
• score — рейтинг статьи.

Таким образом, используя API, я уменьшил время выполнения скрипта до 8 секунд на 100 url.

После того, как мы скачали нужные нам данные, нужно их обработать и внести в базу данных. С этим тоже не возникло проблем:

parser.py

import json
import sqlite3
import logging
from datetime import datetime

def parser(min, max):
    conn = sqlite3.connect('habr.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('PRAGMA encoding = "UTF-8"')
    c.execute('PRAGMA synchronous = 0') # Отключаем подтверждение записи, так скорость увеличивается в разы.
    c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles(id INTEGER, time_published TEXT, author TEXT, title TEXT, content TEXT, 
    lang TEXT, comments_count INTEGER, reading_count INTEGER, score INTEGER, is_tutorial INTEGER, tags_string TEXT)")
    try:
        for i in range(min, max):
            try:
                filename = "files\{}.json".format(i)
                f = open(filename)
                data = json.load(f)

                (id, is_tutorial, time_published, title, content, comments_count, lang,
                 tags_string, reading_count, author, score) = data

                # Ради лучшей читаемости базы можно пренебречь читаемостью кода. Или нет?
                # Если вам так кажется, можно просто заменить кортеж аргументом data. Решать вам.

                c.execute('INSERT INTO articles VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)', (id, time_published, author,
                                                                                        title, content, lang,
                                                                                        comments_count, reading_count,
                                                                                        score, is_tutorial,
                                                                                        tags_string))
                f.close()

            except IOError:
                logging.info('FileNotExists')
                continue

    finally:
        conn.commit()

start_time = datetime.now()
parser(490000, 490918)
print(datetime.now() - start_time)

Статистика

Ну и традиционно, напоследок можно извлечь немного статистики из данных:

• Из ожидаемых 490 406 было скачано лишь 228 512 статей. Получается, что более половины(261894) статей на хабре было скрыто или удалено.
• Вся база, состоящая из почти полумиллиона статей, весит 2.95 Гб. В сжатом виде — 495 Мб.
• Всего на Хабре авторами являются 37804 человек. Напоминаю, что это статистика только из живых постов.
• Самый продуктивный автор на Хабре — alizar — 8774 статьи.
• Статья с самым большим рейтингом — 1448 плюсов
• Самая читаемая статья — 1660841 просмотров
• Самая обсуждаемая статья — 2444 комментария

Ну и в виде топовТоп 15 авторов
Топ 15 по рейтингу
Топ 15 читаемых
Топ 15 обсуждаемых

Источник: habr.com