Python爬虫系列总结

Python爬虫系列总结包含（Scrapy框架介绍）

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一、前言

随着WEB2.0时代的到来，网络已经成为了人们获取信息的重要途径，而爬虫技术可以让我们从海量的网络数据中快速地获取我们想要的信息。Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，特别适用于爬虫开发。本篇教程将分享Python爬虫进阶方面的知识，帮助大家更好地掌握Python爬虫技术。

二、Python爬虫的基础

了解Python爬虫的基础是进阶的必要前提。Python爬虫的基本过程通常包括以下几个步骤：

1. 发送请求

我们可以使用Requests库发送GET、POST等HTTP请求，以请求网站数据。

2. 获取响应

服务器会返回一个包含HTML、JSON等格式数据的响应，我们需要从中提取出需要的信息。

3. 解析数据

我们可以通过使用第三方库（例如：BeautifulSoup库）对HTML、XML等格式的文档进行解析，以获取需要的信息。

4. 保存数据

最终，我们需要将从网站获取的信息进行保存。

以上是爬虫基础的流程，接下来我们将介绍Python爬虫进阶的知识。

三、Python爬虫进阶

1. User-Agent 伪装

爬虫程序通常需要伪装成浏览器去请求目标网站，以免被服务器防护机制拦截。我们可以通过给Requests库的headers部分中的User-Agent字段传入浏览器标识字符串，来实现请求伪装。示例代码如下：

import requests

url = "https://www.baidu.com"

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(url, headers=headers)

print(response.text)

2. Cookie 处理

有一些网站需要我们使用登录状态才能访问需要爬取的页面。我们可以使用Cookie维持登录状态。可以使用Requests库的cookies模块来管理cookies。示例代码如下：

import requests

cookie = {"name1": "value1", "name2": "value2"}

url = "https://www.baidu.com"

response = requests.get(url, cookies=cookie)

print(response.text)

3. IP代理

如果爬虫程序爬取速度过快，服务器可能会检测到我们的程序并加以限制。为了解决这个问题，我们可以使用IP代理，给我们的爬虫程序提供不同的IP地址。可以使用第三方代理服务商（例如：阿布云代理）提供的代理API，或者使用免费代理池（例如：GitHub上的ProxyPool）。示例代码如下：

import requests

proxies = {
  "http": "http://10.10.1.10:3128",
  "https": "https://10.10.1.10:1080",
}

url = "https://www.baidu.com"

response = requests.get(url, proxies=proxies)

print(response.text)

4. 防止反爬机制

很多网站会存在反爬机制，例如设置验证码、限制访问频率、隐藏关键信息等。为了避免这些问题，我们可以使用一些技巧：

（1）使用代理IP

（2）使用随机IP访问同一网站

（3）使用动态UA随机访问

（4）设置爬取时间间隔

（5）模拟登陆

（6）使用XPath选择器、正则表达式等复杂的页面抓取技术

5. 异步爬虫

异步爬虫指同时进行多个请求，并且不需要等待前一个请求返回结果才发送下一个请求。Python异步处理的库有asyncio、aiohttp、asyncpg等。使用异步爬虫技术，可以大幅度提高爬虫的效率。示例代码如下：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://www.baidu.com')
        print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

6. BeautifulSoup解析

BeautifulSoup是最流行的解析库，它可以解析HTML、XML等格式的文档，并提供了非常方便的API，例如find()、findAll()等。一个例子代码展示如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

print(soup.title.string)

四、简易爬虫总结

Python爬虫技术已经越来越成熟，使用Python爬虫可以轻松地获取需要的网络数据。本篇教程我们分享了Python爬虫进阶方面的一些知识点，希望能够帮助大家更好地掌握Python爬虫技术。在实际开发中，我们需要考虑一些非常实际的问题，例如服务器反爬虫机制、数据安全性等，因此在编写爬虫程序的时候应该谨慎对待这些问题。

五、Python爬虫框架

在实际的爬虫开发中，我们可能会需要针对特定的问题进行爬虫技术的深入研究，以此来制定更加高效、稳定的爬虫策略。面对繁杂的爬虫任务，我们的单个脚本便无法再适应全部情况，这时候，Python爬虫框架可以帮助我们更好地管理代码，提高开发效率和代码质量。

1. Scrapy

Scrapy是一个开源的，基于Python的网络爬虫框架。它设计出色，可用于采集包括HTML、XML、JSON等多种格式的数据，支持自定义网站解析规则。通过内置的中间件、插件和扩展机制，Scrapy可以非常灵活地满足各种爬虫任务的需求。

Scrapy框架的核心架构包括：

（1）引擎（engine）：负责控制整个爬虫系统的运行流程，处理输入的URL，调度下载器、分发响应等任务。

（2）调度器（scheduler）：负责管理向引擎发起的请求，将请求缓存下来，并根据请求的优先级进行排序。Scrapy的去重策略也是在调度器中实现的。

（3）下载器（downloader）：当引擎将请求发送到下载器，下载器就会根据请求中包含的URL下载响应，并交由引擎返回。

（4）爬虫器（spider）：负责解析下载器返回的响应，提取出目标数据并生成相关数据的Item。封装爬虫的逻辑。

（5）项目管道（pipeline）：通过管道将爬虫中获取到的数据持久化，大多数使用数据库作为数据存储方式，例如mysql、MongoDB等。

使用Scrapy开发爬虫时，通常会编写自定义爬虫类，并继承Scrapy提供的Spider类。Spider类中提供了一些方法，你可以覆盖重写这些方法，以实现自定义业务逻辑。下面是一个简单的示例：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['https://www.baidu.com']

    def parse(self, response):
        title = response.css('title::text').extract_first()
        print(title)

2. PySpider

PySpider是Python爬虫的另一个流行的框架，它的设计理念是“简单易用，做最好的爬虫工具”。PySpider可以快速开发、调试爬虫工具。它使用了Signal/Slot机制，可以方便地管理和处理爬取过程的各种事件。

PySpider框架的核心架构包括：

（1）爬虫调度器（Scheduler）

（2）下载器（Downloader）

（3）Spider

（4）处理管线（Pipeline）

在PySpider中，Spider是开发的核心，它用于编写自定义的爬虫逻辑。下面是一个简单的示例：

from pyspider.libs.base_handler import *

class MySpider(BaseHandler):
    crawl_config = {
        "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"},
        "timeout": 30
    }

    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('https://www.baidu.com', callback=self.index_page)

    @config(age=24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        self.crawl(response.url, callback=self.detail_page)

    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        title = response.doc('title').text()
        print(title)

3. Django + Scrapy

Django + Scrapy结合开发也是一种很实用的爬虫开发方式。Django是一个开发Web应用的高级Python Web框架，通过使用Django的ORM与Scrapy的数据库管道，我们可以使用Django提供的各种数据库操作方式来处理爬取的数据。这种方式不仅可以方便地对数据进行管理，还有助于应对与Web应用合作的情况。

下面是一个简单的用Django + Scrapy的方式来开发爬虫程序的示例：

import scrapy
from myapp.models import News

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['https://www.baidu.com']

    def parse(self, response):
        title = response.css('title').extract_first()
        News.objects.create(title=title)

六、爬虫部署

爬虫部署是爬虫开发中一个重要的环节。爬虫部署一般分为两种方式：

1. 云主机方案

云主机方案是指把爬虫程序部署到云主机上运行的方式。云主机可以选择使用AWS EC2、Google Cloud、腾讯云等云服务商，他们提供了丰富的应用程序部署解决方案。云主机的好处在于，可以灵活地对主机配置进行调整，处理无法在本地解决的爬虫任务，也利用了主机稳定的特性。

2. Serverless方案

Serverless方案是指无需管理服务器，可以按需执行代码的一种部署方式，可以将我们编写的代码放到云函数平台（例如：AWS Lambda，阿里云函数计算云）上，不用关心服务器和底层框架的管理，系统可以自动帮助用户根据请求进行资源分配和函数执行，提高资源利用率。

爬虫部署需要注意以下几个方面：

（1）保证爬取的质量稳定，安装两个Python环境，一个用于开发，一个用于部署，使得部署环境与开发环境隔离开来。

（2）将settings.py文件从代码中解耦出来，使其单独的存在于一个文件中，便于管理与配置。

（3）监控爬虫运行结果及异常处理，记录日志，方便检查与分析及持续追踪问题。

（4）以Crontab定时运行爬虫，稳定高效地获取目标网站数据。

七、爬虫反爬机制

爬虫反爬是网站建设和维护者采取的措施，用于限制爬虫程序的访问和获取目标信息。反爬机制常见的手段包括：

（1）user-agent检测

检测来访爬虫的user-agent，如果其不是正常的浏览器访问（即非备案的蜘蛛），就会认为其是爬虫，并将其阻止。

对策：使用随机化的user-agent，设置随机化访问头部信息。

（2）IP封禁

对于一些恶意大数据抓取者，网站维护者也会采取封禁IP、时间限制登录等措施。

对策：使用代理IP池，通过随机IP访问同一网站，同时设置遵循访问规则的时间间隔。

（3）动态页面的抓取

有些网站使用了比较复杂的动态页面，难以通过已知url地址直接访问爬取。

对策：使用Selenium来模拟真实用户的行为，使得页面的完全渲染后再获取数据。

（4）字体反爬虫

字体反爬虫是随着反爬技术不断发展而出现的一种新的反爬手段。在很多行业的网站（例如：电商、金融等）中，往往会对数据重要的部分使用字体呈现，信息化程度高，具有很好的屏蔽蜘蛛的效果。

对策：通过爬虫库的特性，提取样式文件与加密文件，独立编写一个字体解析库，破解字体反爬。

总之，爬虫技术的开发与应用领域越来越广泛，通过了解和掌握上述的框架和反爬机制，可以提高爬虫工程师的技术水平和职业竞争力。

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