多线程采集 web of science项目总结
第一次写文章，望各位大佬看到有什么不好的地方，多指正，少批评(￣ェ￣;)。
下面就是项目的总体思路哦，其实在使用这个完整的项目的时候，也写了一个同一个网站代码，但是需求不同，完成的项目是针对详情页，表单参数请求，加上xpath和beautifulsoup解析HTML定位网页标签数据，最后通过csv添加标题，保存对应的数据的思路，所以相对而言代码比较简单，但是网页限制就是会封账号，你的VPN账号！好像抓取的慢就不会被封，因为之前被封的账号都是在加了5个多线程下被封，后面的这个账号一直稳稳的抓取，没有被封，这是一个坑啊，网速一定要好！！！账号选个稳定，因为我是远程做的，一晚上三个小时都是在请求的路上！哭了！
现在就跟大家分享！之前的是请求获取全网站的，比较贪心，结果熬了通宵，写了一千多行代码，给了自己一个教训，就不说了。感兴趣的可以找我(^_−)☆。
首先呐，要准备账号！很重要~当然啦，看你的数据量需求，账号要同一服务器很重要，不然封号之后，更改请求参数就换到你吐血！。
第二个，当然是要确定你的需求啦！以上图片中就是我要抓取的数据，经过搜索之后大概是15000条数据量左右，so，我要先了解它的请求方式、网页的基本反爬手段以及翻页方式。
呐，这就是它的请求方式，我们可以看到，URL地址是通过代理账号ip+网站http加密域名+网页介绍:完整数据整理+附带参数形成的，再通过get请求，得到网站服务器的数据。
那后面的参数肯定不在我们的考虑范围之内，先拿地址再去拼接就好啦，地址有了！
url = “http://2.14.1.a346.prox.zhixinglib.com/full_record.do?”
然后就是网站的基本反爬，当然是上我们请求参数啦，那些隐藏在网站的限制不是我们首先考虑，首先要考虑的当然是我们的反爬三剑客！来看看请求参数，小爷手指一抖，事情不简单啊
注意看host，referer，这些明眼可见的参数，就是带上了我们的Ip呀，那也就是说换个账号或者服务器这些都得换一遍，那想到这个cookie绝对是不能少了，再一琢磨，这不得把整个请求参数都构造上去请求吗！！！那就是这样。因为！！请求参数太长了，而且也要根据具体网站参数，所以下图供各位参考！
(ps:本来想试一下代理池的，但是发现，网站跟ip没关系，只跟代理账号有关系，所以ip！不需要！！！)
接下来就是他的翻页参数，其实我们会有一种误区，理所应当的以为page就是翻页参数，我也是，直接range一手page！但是我们注意看他的请求参数！此时page是1，doc是1，因为我还没有翻页，然后开始翻页，观察参数测试！
开始分析，我先用迭代测试翻页，发现数据并没有随着翻页而变化，so…开始怀疑doc，所以先做页面翻页调试！
翻了3页！发现确实跟page没啥关系，doc才是能迭代数据的重点，那根据这个值，得到翻页的点，那到此我们已经得到我们的三个基本需求啦，网页数据请求、基本网页反爬手段及翻页。
开始pycharm撸代码叭！
import requests
def RequestXQ(pages)
params = {‘product’: ‘UA’,
‘search_mode’: ‘GeneralSearch’,
‘qid’: ‘96’,
‘SID’: ‘8BFLwaUbZpEC9Bl1Rtk’,
‘page’: page,
‘doc’: doc+10*page}
headers={'这里是headers参数，请参考上图！！)
url = “http://2.14.1.a346.prox.zhixinglib.com/full_record.do?”
htm1 = requests.get(url, headers=headers, params=params, verify=False).text
以上就是我发送请求的参数了，构造了get请求携带的params参数，headers请求参数，和发送get请求，携带上的对应参数，verify是验证！doc 修改为doc+10*page，代表着10页的数据之后，page才会刷新+1，所以是10！
下面就是数据解析啦
解析其实有点难在它的标题和作者的值，标题的话，其实我是想过用正则去匹配的，但是发现正则里面包含的数据，用sub清空不完，所以用了beautifulsoup，那通过beautifulsoup.find()定位class属性，发现就是拿不到数据，仔细斟酌了，思虑再三，想到了一个东西，就是他还有一个超级好用的方法，定位css标签，然后就获取到数据啦，嘿嘿！
拿到标题数据之后，就是搞作者的值了，但是我小看它了，首先我直接用的soup.find()定位p标签里class属性.text，就是这么潇洒自信，数据下来就只能流泪了，你只能看到作者这两个大字一行一行的保存在你的文件，后面的数据并没有进来！OK，事实证明，错的就是错的，那怎么办，只能先放弃咯，人生哲理：先做简单的，然后再回来找它，做难的，没错，就是这样，在哪里跌倒，就让它在哪里先趴一会。
事实证明，不顺之后，顺利的就来了，当然了，事实也证明，人生没有一帆风顺的事情，它来了！
参考文献！！！beautifulsoup只能使用赖皮的方式也就是上面的标题方法，定位到了里面的value lang_id 但是呢，只能取到里面的一个值！但是它有很多条！我发现怎么都取不到，很绝望，我翻了官方文档，里面也没有说怎么获取beautifulsoup定位的标签里面的全部的值，如果有知道的大佬，麻烦指点一下告知一下，谢谢！(ps:其实在后面的作者匹配的时候也是这个问题！但是后面换了解析方法！唯一一行标注黑体，希望看到，嘿嘿！)
于是就用了不是办法的办法，换个xpath来解析，嘿嘿！
呐，就是这样，完美解决，并且，每个参考文献后都有列表和""的分割，非常好用！
这是保存之后的效果，奈斯！感觉人生又充满了希望，淦！
于是作者的数据就有了希望，于是，根据需求改了又改，最终的获取数据代码就是以上加以下，作者1条！
希望有人看到我里面的not@class标签，哈哈哈，一点点小心机，在这里真的卡了很久！但是也学会了很多细节的东西，把之前的知识都贯通起来啦！
这个就是最终效果啦。
上面的params_list是存储每个需求数据的大列表。
通过csv保存每条列表的数据！
这个csv的标题添加很low!哭了！
最后添加了线程！
速度是快乐，账号被封的速度也很快乐！大概被封了11个账号，快乐就来了，有人报销，嘿嘿！
最后，就是整个完整项目的实现啦。
翻页！
最后的最后，希望各位大佬能多指教呀，我也会不定时更新项目滴。
呐，各位大佬喜欢的点个赞呀！
喜欢python的同学可以来兴趣交流群一起玩呀~+裙994162403