Python有关爬虫的一些总结

1.爬虫：

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取 万维网信息的程序或者 脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者 蠕虫。

2.简单爬虫的制作流程：

       在Python中实现爬虫程序还是很容易的，先上代码:

import urllib2,urllib
import re


url = "http://www.hao123.com/"
reg=r'src="(.+?.jpg)"'          #匹配jpg格式的图片
partten=re.compile(reg)        #制定匹配pattern
page=urllib2.urlopen(url).read()  #read到page中
png=re.findall(parttern,page)     
i=1
for x in png:
urllib.urlretrieve(x,'%s.jpg'%i)   #下载到本地并命名保存
i += 1
if i==5:                                          #一次不要下太多
break

可见，一般流程就是先用urlopen（）.read（）方法获得制定URL页面的所有内容，接下来我们就要对下载到的内容进行筛选了-----正则表达式是这一步的关键。

首先，你的知道你的爬虫想要爬什么东西，然后审查该元素的HTML标记（这里推荐用火狐的firebug插件，非常方便），最后制定准确的正则表达式来匹配你想要的内容。

关于正则表达式的内容，请看其他文档，w3cschool上面的用来入门很好。

3.通用的网络爬虫框架

这种爬虫框架是用来有计划爬取很多网页的，一般搜索引擎会用到这些，来定期的抓取未知的网页和更新了的网页。

4.抓取策略

1、宽度（广度）优先，兼顾深度的遍历策略；

 

① 采用广度优先的原因：

• 重要的网页往往离种子站点距离较近；万维网的深度没有我们想象的那么深，但却出乎意料地宽（中文万维网直径长度只有17，即任意两个网页之间点击17次后便可以访问到）；
• 宽度优先有利于多爬虫合作抓取；

② 广度优先的存在不利结果：

• 容易导致爬虫陷入死循环，不该抓取的反复抓取；
• 应该抓取的没有机会抓取；

③ 解决以上两个缺点的方法是深度抓取策略（Depth-First Trsversal）和不重复抓取策略

 

④ 为了防止爬虫无限制地宽度优先抓取，必须在某个深度上进行限制，达到这个深度后停止抓取，这个深度就是万维网的直径长度。当最大深度上停止抓取时，那些深度过大的未抓取网页，总是期望可以从其他种子站点更加经济地到达。限制抓取深度会破坏死循环的条件，即使出现循环也会在有限次后停止。

 

⑤评价：

   宽度（广度）优先，兼顾深度的遍历策略，可以有效保证抓取过程中的封闭性，即在抓取过程（遍历路径）中总是抓取相同域名下的网页，而很少出现其他域名下的网页。

 

2、不重复抓取策略

 

    保证一个变化不大的网页只抓取一次即可，防止重复抓取占用大量CPU和带宽资源，从而集中有限的资源区抓取更重要、质量更高的网页。

 

3、大站优先策略（Larser Site First）

 

     通常大型网站都是优质的内容，网页质量一般较高，以网站为单位来衡量网页重要性，是有一定依据的。对于待抓取URL队列中的网页，根据等待下载的页面多少来判断下载优先级。

 

4、非完全PageRank策略(Partial PageRank)

 

   对于已经下载的网页（不完整的互联网页面的子集）内，加上待抓取的URL队列中的URL一起，形成网页集合，在此集合内部进行PageRank计算；计算完成以后，将待抓取URL队列里的网页按照PageRank得分由高到低排序，形成序列就是爬虫接下来应该依次抓取的URL列表。

 

   由于PageRank是一个全局算法，就是当所有网页都被下载完成以后，其计算结果才是可靠的，但是爬虫在抓取过程中只能接触到一部分网页，所以在抓取阶段的网页时无法进行可靠的PageRank计算的，所以叫做非完全PageRank策略。

 

5、OCIP策略（Online Page Importance Computation）

 

   OCIP字面含义为“在线页面重要性计算”，算是一种改进的PageRank算法。算法开始前，每个互联网页面被赋予相同的数值，每当下载了某个页面P后，P将自己拥有的数值平均分配给页面中包含的链接，同时清空自己的数值。对于待抓取URL队列中的网页，根据其手头数值大小排序，优先下载数值较大的网页。

 

6、合作抓取策略（抓取提速策略）

 

  增加爬虫数量可以提高总体抓取速度，但需要将工作量分解给不同的网页爬虫，以保证分工明确，防止出现多个爬虫抓取相同的页面，浪费资源。

 

 ① 通过web主机的IP地址来分解，让某个爬虫仅抓取某个地址段的网页

 

    对于中小型网站，出于经济的考虑，通常会在一台服务器中提供不同的web服务，这样就出现多个域名对应一个IP段的情况；但新浪、搜狐等大型网站通常采用负载均衡的IP组技术，同样的域名对应多个IP地址。所以这种方式并不方便

 

 ② 通过网页域名来分解，使某个爬虫仅抓取某个域名段的网页

      

    将不同域名分配给不同爬虫抓取，某一个爬虫只抓取固定域名集合下的网页；这样保证不重复抓取大型网站的网页，中小型网站即便重复抓取也可以接受的策略分配任务。所以，为了抓取大网站，按照域名分解的策略更加合理。

 

5.一些小知识点

①有的网站会反感爬虫程序

解决办法：设置header 伪装成浏览器访问

某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求
这时候我们需要伪装成浏览器，这可以通过修改http包中的header来实现

 #…

 headers = {
     'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
 }
 req = urllib2.Request(
     url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
     data = postdata,
     headers = headers
 )
 #...

 ②对付反盗链

某些站点有所谓的反盗链设置，其实说穿了很简单，

就是检查你发送请求的header里面，referer站点是不是他自己，

所以我们只需要像把headers的referer改成该网站即可，以baidu为例：

#...
headers = {
    'Referer':'http://www.baidu.com'
}
#...

headers是一个dict数据结构，你可以放入任何想要的header，来做一些伪装。

例如，有些网站喜欢读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP，可以直接把X-Forwarde-For改了。

③有时候的注意编码与解码