Python入门网络爬虫之精华版

Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储

另外，比较常用的爬虫框架Scrapy，这里最后也详细介绍一下。

首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：宁哥的小站-网络爬虫

当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？比如说你输入http://www.lining0806.com/，你就会看到宁哥的小站首页。

简单来说这段过程发生了以下四个步骤：

• 查找域名对应的IP地址。

• 向IP对应的服务器发送请求。

• 服务器响应请求，发回网页内容。

• 浏览器解析网页内容。

网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。

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抓取

这一步，你要明确要得到的内容是什么？是HTML源码，还是Json格式的字符串等。

1. 最基本的抓取

抓取大多数情况属于get请求，即直接从对方服务器上获取数据。
首先，Python中自带urllib及urllib2这两个模块，基本上能满足一般的页面抓取。另外，requests也是非常有用的包，与此类似的，还有httplib2等等。

Requests：
    import requests
    response = requests.get(url)
    content = requests.get(url).content
    print "response headers:", response.headers
    print "content:", content
Urllib2：
    import urllib2
    response = urllib2.urlopen(url)
    content = urllib2.urlopen(url).read()
    print "response headers:", response.headers
    print "content:", content
Httplib2：
    import httplib2
    http = httplib2.Http()
    response_headers, content = http.request(url, 'GET')
    print "response headers:", response_headers
    print "content:", content

此外，对于带有查询字段的url，get请求一般会将来请求的数据附在url之后，以?分割url和传输数据，多个参数用&连接。

data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data为dict，json
    import requests
    response = requests.get(url=url, params=data)
Urllib2：data为string
    import urllib, urllib2    
    data = urllib.urlencode(data)
    full_url = url+'?'+data
    response = urllib2.urlopen(full_url)

2. 对于登陆情况的处理
2.1 使用表单登陆
这种情况属于post请求，即先向服务器发送表单数据，服务器再将返回的cookie存入本地。

data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data为dict，json
    import requests
    response = requests.post(url=url, data=data)
Urllib2：data为string
    import urllib, urllib2    
    data = urllib.urlencode(data)
    req = urllib2.Request(url=url, data=data)
    response = urllib2.urlopen(req)

2.2 使用cookie登陆

使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。

import requests            
requests_session = requests.session() 
response = requests_session.post(url=url_login, data=data)

若存在验证码，此时采用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的，做法应该如下：

response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies)
response1 = requests.get(url_login) # 未登陆
response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！
response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！

3. 对于反爬虫机制的处理
3.1 使用代理
适用情况：限制IP地址情况，也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。

这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池，网上有很多免费的代理IP，良莠不齐，可以通过筛选找到能用的。对于“频繁点击”的情况，我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。

proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}
Requests：
    import requests
    response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
Urllib2：
    import urllib2
    proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies)
    opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)
    urllib2.install_opener(opener) # 安装opener，此后调用urlopen()时都会使用安装过的opener对象
    response = urllib2.urlopen(url)

3.2 时间设置

适用情况：限制频率情况。

Requests，Urllib2都可以使用time库的sleep()函数：

import time
time.sleep(1)

3.3 伪装成浏览器，或者反“反盗链”

有些网站会检查你是不是真的浏览器访问，还是机器自动访问的。这种情况，加上User-Agent，表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。

headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问，适用于拒绝爬虫的网站
headers = {'Referer':'XXXXX'}
headers = {'User-Agent':'XXXXX', 'Referer':'XXXXX'}
Requests：
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
Urllib2：
    import urllib, urllib2   
    req = urllib2.Request(url=url, headers=headers)
    response = urllib2.urlopen(req)

4. 对于断线重连

def multi_session(session, *arg):
    retryTimes = 20
    while retryTimes>0:
        try:
            return session.post(*arg)
        except:
            print '.',
            retryTimes -= 1

或者

def multi_open(opener, *arg):
    retryTimes = 20
    while retryTimes>0:
        try:
            return opener.open(*arg)
        except:
            print '.',
            retryTimes -= 1

这样我们就可以使用multi_session或multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持。

5. 多进程抓取

• 这里针对华尔街见闻进行并行抓取的实验对比：Python多进程抓取 与 Java单线程和多线程抓取

6. 对于Ajax请求的处理

• 对于“加载更多”情况，使用Ajax来传输很多数据。

它的工作原理是：从网页的url加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载更多的内容，“填充”到网页里。这就是为什么如果你直接去爬网页本身的url，你会找不到页面的实际内容。

这里，若使用Google Chrome分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。

• 如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。

• 对返回的json格式数据(str)进行正则匹配。json格式数据中，需从’\uxxxx’形式的unicode_escape编码转换成u’\uxxxx’的unicode编码。

7. 自动化测试工具Selenium

Selenium是一款自动化测试工具。它能实现操纵浏览器，包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。总之，凡是浏览器能做的事，Selenium都能够做到。

这里列出在给定城市列表后，使用selenium来动态抓取去哪儿网的票价信息的代码。

8. 验证码识别
对于网站有验证码的情况，我们有三种办法：

• 使用代理，更新IP。

• 使用cookie登陆。

• 验证码识别。

• 使用代理和使用cookie登陆之前已经讲过，下面讲一下验证码识别。

可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别，将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功，可以再次更新验证码识别，直到成功为止。

爬取有两个需要注意的问题：

• 如何监控一系列网站的更新情况，也就是说，如何进行增量式爬取？

• 对于海量数据，如何实现分布式爬取？

分析

抓取之后就是对抓取的内容进行分析，你需要什么内容，就从中提炼出相关的内容来。

常见的分析工具有正则表达式，BeautifulSoup，lxml等等。

存储

分析出我们需要的内容之后，接下来就是存储了。

我们可以选择存入文本文件，也可以选择存入MySQL或MongoDB数据库等。

存储有两个需要注意的问题：

• 如何进行网页去重？

• 内容以什么形式存储？

Scrapy

Scrapy是一个基于Twisted的开源的Python爬虫框架，在工业中应用非常广泛。

Robots协议

好的网络爬虫，首先需要遵守Robots协议。Robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。

在网站根目录下放一个robots.txt文本文件（如 https://www.taobao.com/robots.txt ），里面可以指定不同的网络爬虫能访问的页面和禁止访问的页面，指定的页面由正则表达式表示。网络爬虫在采集这个网站之前，首先获取到这个robots.txt文本文件，然后解析到其中的规则，然后根据规则来采集网站的数据。

1. Robots协议规则

• User-agent: 指定对哪些爬虫生效

• Disallow: 指定不允许访问的网址

• Allow: 指定允许访问的网址
  注意: 一个英文要大写，冒号是英文状态下，冒号后面有一个空格，”/”代表整个网站

2. Robots协议举例

禁止所有机器人访问
    User-agent: *
    Disallow: /
允许所有机器人访问
    User-agent: *
    Disallow: 
禁止特定机器人访问
    User-agent: BadBot
    Disallow: /
允许特定机器人访问
    User-agent: GoodBot
    Disallow: 
禁止访问特定目录
    User-agent: *
    Disallow: /images/
仅允许访问特定目录
    User-agent: *
    Allow: /images/
    Disallow: /
禁止访问特定文件
    User-agent: *
    Disallow: /*.html$
仅允许访问特定文件
    User-agent: *
    Allow: /*.html$
    Disallow: /