【 Python 全栈开发 - WEB开发篇 - 28 】爬虫初步

文章目录

  • 一、爬虫
  • 二、爬虫框架
    • 1.Scrapy
    • 2.BeautifulSoup
    • 3.Selenium
  • 三、反爬机制
    • 1.IP 封禁
    • 2.验证码
    • 3.User-Agent检测
  • 四、反反爬技术
    • 1.代理池
    • 2.随机user-agent
    • 3.动态模拟
    • 4.OCR识别
    • 5.分布式爬虫
  • 五、法律相关


一、爬虫

爬虫(Crawler) 也叫网络蜘蛛,是一种自动获取网页信息的程序。它会自动访问互联网上的网页,并且从这些网页中提取出有用的信息,如链接、图片、视频、文本等数据。爬虫在搜索引擎、电商网站、社交网络等网站中广泛应用,能够帮助人们获取大量信息,节省人工获取信息的成本。同时,爬虫也经常被用来搜集数据以进行分析、研究和商业利用。

用 Python 实现爬虫一般可以分为以下步骤:

  1. 发送请求,获取网页内容
  2. 解析网页内容,获取需要的信息
  3. 存储数据或利用数据

以下是一个简单的爬虫实例,用于爬取豆瓣电影 Top250 的电影名称和评分:

# 引入需要使用的库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求,获取网页内容
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers).content
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')

# 解析网页内容,获取需要的信息
movies = soup.find_all('div', class_='hd')
for movie in movies:
    title = movie.a.span.text
    rate = movie.parent.find('span', class_='rating_num').text
    print(title, rate)
    
# 存储数据或利用数据
# 这里只是简单的输出,实际应用中可以写入文件或存储到数据库等

上述代码将输出豆瓣电影 Top250 中每部电影的名称和评分,存储的方式可以根据具体需求进行修改。


二、爬虫框架

爬虫框架是用于开发网络爬虫的软件框架,它提供了一些通用的功能和工具,使得开发者可以更快速、更高效地开发网络爬虫。通常,爬虫框架提供了以下功能:

  1. 网络请求:爬虫框架可以发送网络请求,获取网页内容。

  2. 页面解析:爬虫框架可以解析网页内容,提取需要的信息。

  3. 数据存储:爬虫框架可以将爬取到的数据存储到本地文件或数据库中。

  4. 反爬虫处理:爬虫框架可以处理一些常见的反爬虫技术,如 IP 封禁、验证码、user-agent 检测等。

  5. 多线程/多进程支持:爬虫框架可以支持多线程或多进程,提高爬取效率。

  6. 配置文件:爬虫框架可以通过配置文件来设置爬取的参数,如爬取间隔、爬取深度等。

常见的爬虫框架有 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等,它们都提供了以上功能,并且有着各自的优缺点和适用场景。使用爬虫框架可以大大提高爬虫开发效率,减少重复的工作,帮助开发者快速实现自己的爬虫需求。


1.Scrapy

Scrapy 是一个基于 Python 的开源网络爬虫框架,可以用于抓取网页、提取数据和存储数据等操作。下面是一个简单的 Scrapy 爬虫代码示例:

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

2.BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个 Python 库,主要用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。它可以解析 HTML 和 XML 文件,并提供了一些 API 来查找、遍历和修改文档树。下面是一个简单的 BeautifulSoup 爬虫代码示例:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
    print('Text:', quote.find('span', class_='text').text)
    print('Author:', quote.find('small', class_='author').text)
    print('Tags:', [tag.text for tag in quote.find_all('a', class_='tag')])

3.Selenium

Selenium 是一个自动化测试工具,可以模拟人类用户在浏览器中的操作。下面是一个简单的 Selenium 爬虫代码示例:

from selenium import webdriver

url = 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)

quotes = driver.find_elements_by_css_selector('div.quote')
for quote in quotes:
    text = quote.find_element_by_css_selector('span.text').text
    author = quote.find_element_by_css_selector('small.author').text
    tags = [tag.text for tag in quote.find_elements_by_css_selector('div.tags a.tag')]
    print('Text:', text)
    print('Author:', author)
    print('Tags:', tags)

driver.quit()

以上三个示例分别使用了 Scrapy、BeautifulSoup 和 Selenium 实现了对 http://quotes.toscrape.com 网站的爬取。这些示例只是简单的入门示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改和扩展。


三、反爬机制

反爬机制是指网站为了防止爬虫程序对其进行自动化访问而采取的一系列措施。由于爬虫程序可以自动化地访问网站并抓取大量数据,对网站的服务器造成了一定的负担,甚至会导致网站崩溃。为了避免这种情况的发生,网站会采取一些技术手段来防止爬虫程序的访问。

常见的反爬机制有以下几种:

  1. IP 封禁:网站服务器通过检测请求IP地址,对频繁访问或异常访问的 IP 地址进行封禁。

  2. 验证码:网站可以在爬虫访问时加入验证码,以防止爬虫的自动化访问。

  3. User-Agent 检测:网站会检测 User-Agent 信息,如果发现是爬虫程序,则会拒绝访问。

  4. Referer 检测:网站会检测请求头中的 Referer 信息,如果发现是爬虫程序,则会拒绝访问。

  5. 动态页面加载:网站采用动态页面加载技术,可以使得爬虫无法抓取到完整的页面信息。

为了规避这些反爬机制,爬虫程序需要采取一些技术手段,如使用代理 IP、使用 OCR 技术解析验证码、使用随机生成的 User-Agent 信息来模拟浏览器访问等。但是,需要注意的是,爬虫程序的行为应该是合法的、道德的,否则可能会违反法律法规或者道德规范。


常见的反爬机制有以下几种:

1.IP 封禁

IP 封禁是指网站服务器通过检测请求 IP 地址,对频繁访问或异常访问的 IP 地址进行封禁。当爬虫请求的 IP 地址被封禁后,就无法再访问网站。为了避免被封禁,爬虫可以使用代理 IP 或者轮换 IP 地址来规避风险。

2.验证码

验证码是一种用于验证用户身份的技术,通常是一些随机生成的数字、字母或图片,需要用户手动输入。网站可以在爬虫访问时加入验证码,以防止爬虫的自动化访问。为了解决验证码问题,爬虫可以使用 OCR 技术解析验证码,或者使用第三方验证码识别服务。

3.User-Agent检测

User-Agent 是 HTTP 请求头中的一部分,用于标识发送请求的客户端类型和操作系统信息。有些网站会检测 User-Agent 信息,如果发现是爬虫程序,则会拒绝访问。为了规避 User-Agent 检测,爬虫可以伪装 User-Agent 信息,模拟浏览器的访问。

在实际应用中,网站可能会采用多种反爬机制,需要开发者根据具体情况进行处理。例如,可以使用代理池来规避 IP 封禁,使用 OCR 技术解析验证码,使用随机生成的 User-Agent 信息来模拟浏览器访问等。


四、反反爬技术

反反爬技术指的是用于规避反爬机制的技术手段。由于网站采取了多种反爬机制,爬虫程序需要采取相应的技术手段来规避这些反爬机制,才能够正常地抓取数据。但是,网站也会采取一些技术手段来防止爬虫程序规避反爬机制,这就需要爬虫程序使用反反爬技术来应对。

常见的反反爬技术有以下几种:

  1. 代理池:使用代理池可以规避IP封禁,让爬虫程序通过不同的代理 IP 进行访问。

  2. 随机 User-Agent:使用随机生成的 User-Agent 信息可以模拟浏览器的访问,避免被网站检测到爬虫程序的访问。

  3. 动态模拟:使用动态模拟技术可以让爬虫程序模拟人类用户的行为,如滚动页面、点击按钮等。

  4. OCR 识别:使用 OCR 技术可以解析验证码,避免被验证码阻挡。

  5. 分布式爬虫:使用分布式爬虫可以降低单个爬虫程序对网站的访问频率,避免被网站检测到。

需要注意的是,使用反反爬技术也需要遵守法律法规和道德规范,不能滥用爬虫程序,否则可能会导致法律风险和道德问题。


1.代理池

代理池是一种常见的反反爬技术,它可以通过不断更换 IP 地址来避免被网站封锁。代理池的实现方式是将一些可用的代理 IP 存储在一个池子里,当需要发送请求时,从池中随机选择一个 IP 地址进行请求。

Python实现代码:

import requests
import random

proxies = [
    'http://127.0.0.1:8080',
    'http://127.0.0.1:8081',
    'http://127.0.0.1:8082'
]

proxy = random.choice(proxies)
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get('http://www.example.com', headers=headers, proxies={'http': proxy})
print(response.text)

2.随机user-agent

网站反爬虫机制往往会根据请求头中的 User-Agent 信息来判断是否为爬虫。因此,我们可以通过随机生成 User-Agent 来避免被封锁。

Python实现代码:

import requests
import random

user_agents = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; AS; rv:11.0) like Gecko'
]

user_agent = random.choice(user_agents)
headers = {'User-Agent': user_agent}
response = requests.get('http://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)

3.动态模拟

有些网站会通过 JavaScript 或者 Ajax 动态加载数据,这种情况下我们需要使用 Selenium 等工具来模拟浏览器行为,从而获取到完整的数据。

Python实现代码:

from selenium import webdriver

url = 'http://www.example.com'
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
html = driver.page_source
print(html)
driver.quit()

4.OCR识别

有些网站会使用图片验证码来防止机器人恶意登录或者注册,这种情况下我们需要使用 OCR 技术来识别验证码。

Python实现代码:

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('captcha.png')
code = pytesseract.image_to_string(image)
print(code)

5.分布式爬虫

分布式爬虫是指将爬虫程序分布在多个节点上,从而提高爬取效率和稳定性。分布式爬虫可以通过使用消息队列或者分布式数据库来实现数据交换和共享。

Python实现代码:

# 节点1
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl spider1'.split())

# 节点2
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl spider2'.split())

# 节点3
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl spider3'.split())

五、法律相关

爬虫涉及到的主要法律知识包括但不限于以下几个方面:

  1. 知识产权:当爬虫程序获取到网站上的内容时,可能会涉及到该网站的版权、商标、专利等知识产权问题。如果未经授权擅自使用、复制、传播该网站上的内容,可能会侵犯知识产权,引起法律纠纷。

  2. 隐私保护:爬虫程序获取到的数据可能包含用户的个人信息,如姓名、电话、地址等,如果未经授权擅自获取、使用、传播这些信息,可能会涉及到个人信息保护法等相关法律法规。

  3. 网络安全:爬虫程序可能会对被爬取的网站造成一定的负担,如占用服务器带宽、影响网站正常访问等,如果未经授权擅自爬取网站数据,可能会触犯网络安全法等相关法律法规。

举例来说,2015 年,美国联邦贸易委员会曾对一家名为 “Spokeo” 的数据公司进行罚款,理由是该公司未经用户授权擅自收集、存储、传播用户的个人信息,涉及到了个人信息保护法等相关法律法规。此外,在中国,最高人民法院曾对一名擅自爬取他人微博数据的程序员做出判决,认定其行为侵犯了他人的合法权益。

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