磁力鏈接

現在我們使用迅雷等工具下載資源的時候，基本上都只需要一個叫做磁力鏈接的東西就可以了，非常方便。

磁力鏈接是對等網絡中進行信息檢索和下載文檔的電腦程序。和基于“位置”連接的統一資源定位符不同，磁力鏈接是基于元數據文件內容，屬于統一資源名稱。也就是說，磁力鏈接不基于文檔的 IP 地址或定位符，而是在分布式數據庫中，通過散列函數值來識別、搜索來下載文檔。因為不依賴一個處于啟動狀態的主機來下載文檔，所以特別適用沒有中心服務器的對等網絡。

磁力鏈接格式類似于 :

magnet:?xt=urn:btih:E7FC73D9E20697C6C440203F5884EF52F9E4BD28

分解一下這個鏈接

magnet：協議名。

xt：exact topic 的縮寫，表示資源定位點。BTIH（BitTorrent Info Hash）表示哈希方法名，這里還可以使用 SHA1 和 MD5。這個值是文件的標識符，是不可缺少的。

一般來講，一個磁力鏈接只需要上面兩個參數即可找到唯一對應的資源。也有其他的可選參數提供更加詳細的信息。

dn：display name 的縮寫，表示向用戶顯示的文件名。

tr：tracker 的縮寫，表示 tracker 服務器的地址。

kt: 關鍵字，更籠統的搜索，指定搜索關鍵字而不是特定文件。

mt：文件列表，鏈接到一個包含磁力鏈接的元文件 (MAGMA - MAGnet MAnifest）。

種子/DHT

通過磁力就可以獲取種子文件從而進行下載，這跟直接使用種子下載時一個道理的，只是少了從磁力到種子文件的一個過程而已。

BitTorrent 協議的種子文件可以保存一組文件的元數據。這種格式的文件被 BitTorrent 協議所定義。擴展名一般為“.torrent”。BitTorrent 使用”分布式哈希表”(DHT)來為無 tracker 的種子(torrents)存儲 peer 之間的聯系信息。這樣每個 peer 都成了 tracker。這個協議基于 Kademila 網絡并且在 UDP 上實現。

DHT 由節點組成，它存儲了 peer 的位置。BitTorrent 客戶端包含一個 DHT 節點，這個節點用來聯系 DHT 中其他節點，從而得到 peer 的位置，進而通過 BitTorrent 協議下載。

peer: 一個 TCP 端口上監聽的客戶端/服務器，它實現了 BitTorrent 協議。

節點: 一個 UDP 端口上監聽的客戶端/服務器，它實現了 DHT(分布式哈希表) 協議。 如果對 DHT 協議感興趣的話一定要看下 DHT 協議 的具體內容，這里有 中文翻譯版本。（想要徹底讀懂項目的話一定要先了解該協議，代碼都是基于該協議實現的）

務實的實踐

項目來源

一般來講到 Python 爬取，大家的第一印象可能就是 requests/aiohttp，或者是 scrapy/pyspider 等爬蟲框架。基本上都是從指定的 HTML 頁面爬取信息。我有一個項目 torrent-cli（github.com/chenjiandongx/torrent-cli） 就是一個從資源網站上爬取磁力信息的工具。

然而我想自給自足獲取磁力種子，Google 了一番，發現大家基本上的代碼都是從 simDHT（github.com/fanpei91/simDHT）這個項目來的，首先這個項目很棒，但是有個問題就是代碼實現細節基本沒有一行注釋且不兼容 Python3。而很多網上同類的代碼基本上也是對這個照搬....

所以我知道我要開始干活了

經過一波 happy coding 之后

項目結構

核心代碼

crawler.py

從 DHT 網絡中獲取磁力鏈接。主要是利用一些大型的服務器 tracker，冒充 DHT 節點，使用 UDP 協議加入到 DHT 網絡中一波搜索以及和其他節點搞好關系，讓他們也分享我點資源。磁力數據存放在了 redis，利用 redis 的集合特性來去重。使用了多線程/多進程，用于提高爬取效率。在我的本地機器（i7-7700HQ/16G 內存/8M 網速）跑了一下，效果還不錯，4 小時爬了 100 萬條磁力鏈接。

$ redis-cli

127.0.0.1:6379> scard magnets

(integer)1137627

然后代碼推送到我那臺性能強悍 1 核/2G 內存/1M 網速阿里云服務器跑一下，哎....

magnettotorrent_aria2c.py 利用 aria2 將磁力鏈接轉換為種子文件。嘗試了一些其他的方式將磁力轉換為種子，但效果好像都不怎么理想。使用過 libtorrent 的 Python 版本，不知道是我打開方式不對還是它本來效率就不高，反正愣是一個種子都沒有轉換成功。

最后兜兜轉轉用到了 aria2 發現效率還可以。這里利用多線程跑一個命令。所以要先把 aria2 安裝到你的 PATH 中，具體參考官網介紹。

parse_torrent.py 解析種子文件內容，同樣也是利用了 bencoder 進行解碼。有了種子我們當然要看看到底是些什么資源了啦。你說世界就是這么小，在我解析出來的幾百個種子文件中，居然有幾個都是來自那個以2的10次方為標志的社區。

有圖有真相

輔助代碼

database.py：封裝了關于 redis 的數據操作，主要是利用其集合數據結構。

utils.py：一些工具函數

如何使用

獲取源碼及安裝依賴環境

$ git clone https://github.com/chenjiandongx/magnet-dht.git

$ cd magnet-dht

$ pip install -r requirements.txt# 確保已經安裝好 redis，redis 的具體配置可以在 database.py 里面修改。

運行項目

至于進程數量可以在 crawler.py 進行調整$ python manage.py -h

usage: manage.py [-h][-s][-m][-p]

start manage.py with flag.

optional arguments:

-h,--help show this help message andexit-s run start_server func.

-m run magnet2torrent func

-p run parse_torrent func

深刻的感悟

自我學編程以來，我一直都是屬于興趣驅動的，對某種技術感興趣的話就會花時間去研究去嘗試。想成為一個有趣的人，去做一些有趣的事，真心覺得能把腦海里的想法轉變為代碼實現是件很棒的事，即使可能這件事在別人看來并沒有什么了不起。技術發展變化總是那么快，不緊跟著可能不小心就掉隊了。所以希望每個真心熱愛編程的人都能不忘初心，永遠保持對新技術的熱情，永遠能從編碼中找到樂趣。