Python实现网站文件与网页批量下载的完整指南

2025年12月28日 互联网

Python实现网站文件与网页批量下载的完整指南

在网站开发、数据采集和内容备份等场景中，经常需要将远程资源下载到本地。Python凭借其丰富的网络请求库和灵活的字符串处理能力，成为实现这类需求的理想工具。本文将系统讲解从基础文件下载到复杂站点镜像的技术实现方案。

一、基础文件下载实现

1.1 单文件下载核心方法

使用requests库下载单个文件的核心代码结构如下：

  1. import requests
  3. def download_file(url, save_path):
  4.     try:
  5.         response = requests.get(url, stream=True)
  6.         response.raise_for_status()
  8.         with open(save_path, 'wb') as f:
  9.             for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
  10.                 if chunk:  # 过滤掉keep-alive新块
  11.                     f.write(chunk)
  12.         print(f"文件下载成功: {save_path}")
  13.     except requests.exceptions.RequestException as e:
  14.         print(f"下载失败: {str(e)}")
  16. # 使用示例
  17. download_file('https://example.com/file.zip', './downloads/file.zip')

关键参数说明：

  • stream=True：启用流式下载，避免内存溢出
  • chunk_size：建议设置为8KB-64KB，平衡内存和I/O效率
  • 异常处理：需捕获requests.exceptions下的各类异常

1.2 进度显示增强

添加下载进度条可提升用户体验：

  1. from tqdm import tqdm
  3. def download_with_progress(url, save_path):
  4.     response = requests.get(url, stream=True)
  5.     total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
  7.     with open(save_path, 'wb') as f, tqdm(
  8.         desc=save_path,
  9.         total=total_size,
  10.         unit='iB',
  11.         unit_scale=True,
  12.         unit_divisor=1024,
  13.     ) as bar:
  14.         for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
  15.             f.write(chunk)
  16.             bar.update(len(chunk))

二、全站网页抓取技术

2.1 广度优先遍历实现

完整站点下载需要实现BFS（广度优先搜索）算法：

  1. from collections import deque
  2. from urllib.parse import urljoin, urlparse
  3. import requests
  4. from bs4 import BeautifulSoup
  6. def download_website(base_url, output_dir):
  7.     visited = set()
  8.     queue = deque([base_url])
  9.     domain = urlparse(base_url).netloc
  11.     while queue:
  12.         url = queue.popleft()
  13.         if url in visited or urlparse(url).netloc != domain:
  14.             continue
  16.         try:
  17.             response = requests.get(url, timeout=10)
  18.             if response.status_code == 200:
  19.                 visited.add(url)
  21.                 # 保存HTML文件
  22.                 path = urlparse(url).path.lstrip('/') or 'index.html'
  23.                 save_path = f"{output_dir}/{path}"
  24.                 os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True)
  26.                 with open(save_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
  27.                     f.write(response.text)
  29.                 # 解析并加入新链接
  30.                 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  31.                 for link in soup.find_all('a', href=True):
  32.                     absolute_url = urljoin(base_url, link['href'])
  33.                     if absolute_url not in visited:
  34.                         queue.append(absolute_url)
  35.         except Exception as e:
  36.             print(f"处理 {url} 时出错: {str(e)}")

2.2 关键优化策略

  1. URL规范化：

    • 统一协议（http/https）
    • 去除锚点(#)和查询参数(?)
    • 标准化路径格式

  2. 并发控制：
    ```python
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def concurrent_download(urls, max_workers=5):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
executor.map(download_single_page, urls)

  2. 3. **去重机制**：
  3.    - 使用布隆过滤器减少内存占用
  4.    - 数据库存储已访问URL（适合大规模爬取）
  6. ## 三、高级功能实现
  8. ### 3.1 资源类型过滤
  9. 通过MIME类型判断是否下载：
  10. ```python
  11. def should_download(url):
  12.     allowed_types = {
  13.         'text/html',
  14.         'application/pdf',
  15.         'image/jpeg',
  16.         # 添加其他需要的MIME类型
  17.     }
  18.     try:
  19.         response = requests.head(url, allow_redirects=True)
  20.         content_type = response.headers.get('content-type', '').split(';')[0]
  21.         return content_type in allowed_types
  22.     except:
  23.         return False

3.2 增量更新机制

基于文件哈希值的增量更新：

  1. import hashlib
  3. def get_file_hash(file_path):
  4.     hash_md5 = hashlib.md5()
  5.     with open(file_path, "rb") as f:
  6.         for chunk in iter(lambda: f.read(4096), b""):
  7.             hash_md5.update(chunk)
  8.     return hash_md5.hexdigest()
  10. def needs_update(remote_url, local_path):
  11.     try:
  12.         remote_hash = requests.get(remote_url + '.md5').text.strip()
  13.         local_hash = get_file_hash(local_path)
  14.         return remote_hash != local_hash
  15.     except:
  16.         return True  # 无法验证时默认下载

四、反爬机制应对

4.1 常见反爬策略

  1. User-Agent检测：

    1. headers = {
    2.  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...'
    3. }

  2. 请求频率控制：
    ```python
    import time
    import random

def delay_request():
time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟1-3秒

  2. 3. **Session保持**：
  3. ```python
  4. session = requests.Session()
  5. session.headers.update(headers)
  6. # 使用session对象发起所有请求

4.2 代理IP池实现

  1. import random
  3. class ProxyPool:
  4.     def __init__(self, proxies):
  5.         self.proxies = proxies
  7.     def get_proxy(self):
  8.         return {
  9.             'http': random.choice(self.proxies),
  10.             'https': random.choice(self.proxies)
  11.         }
  13. # 使用示例
  14. proxies = ['http://127.0.0.1:8080', 'http://192.168.1.1:8888']
  15. pool = ProxyPool(proxies)
  16. response = requests.get(url, proxies=pool.get_proxy())

五、完整项目架构建议

  1. 分层设计：

    • 网络层：封装requests请求
    • 解析层：处理HTML/CSS/JS
    • 存储层：管理本地文件系统
    • 控制层：调度爬取任务

  2. 配置管理：

    1. # config.py
    2. SETTINGS = {
    3.  'download_dir': './downloads',
    4.  'max_depth': 3,
    5.  'timeout': 15,
    6.  'retry_times': 3
    7. }

  3. 日志系统：
    ```python
    import logging

logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format=’%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s’,
handlers=[
logging.FileHandler(‘crawler.log’),
logging.StreamHandler()
]
)

  2. ## 六、性能优化实践
  4. 1. **连接池配置**：
  5. ```python
  6. from requests.adapters import HTTPAdapter
  7. from urllib3.util.retry import Retry
  9. session = requests.Session()
  10. retries = Retry(
  11.     total=3,
  12.     backoff_factor=1,
  13.     status_forcelist=[500, 502, 503, 504]
  14. )
  15. session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
  16. session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
  1. 异步IO方案：
    ```python
    import aiohttp
    import asyncio

async def async_download(url, session):
async with session.get(url) as response:
return await response.read()

async def main(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [async_download(url, session) for url in urls]
return await asyncio.gather(*tasks)

  2. 3. **内存优化技巧**：
  3.    - 使用生成器处理大文件
  4.    - 及时关闭文件句柄
  5.    - 限制队列最大长度
  7. ## 七、法律与道德规范
  9. 1. **robots.txt检查**：
  10. ```python
  11. def check_robots(base_url):
  12.     robots_url = urljoin(base_url, '/robots.txt')
  13.     try:
  14.         response = requests.get(robots_url)
  15.         if response.status_code == 200:
  16.             # 解析robots.txt规则
  17.             pass
  18.     except:
  19.         pass  # 默认允许爬取

  1. 爬取频率控制：

    • 建议延迟≥1秒/页
    • 避免高峰时段爬取
    • 遵守目标网站的Terms of Service

  2. 数据使用限制：

    • 仅用于合法用途
    • 不得传播敏感信息
    • 尊重版权和隐私

八、典型应用场景

  1. 内容备份系统：

    • 定期镜像重要网站
    • 灾难恢复预案
    • 历史版本存档

  2. 数据分析预处理：

    • 构建测试数据集
    • 机器学习语料收集
    • 竞品分析

  3. 离线应用开发：

    • 移动应用内容预加载
    • 局域网知识库建设
    • 无网络环境部署

通过系统掌握上述技术方案，开发者可以构建出高效、稳定、合规的网站资源下载系统。实际开发中应根据具体需求调整技术栈，在功能完整性和系统性能之间取得平衡。

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