python高阶爬虫实战分析

Python 高阶爬虫实战分析主要涵盖获取内容、伪造表单请求头和处理多网页爬取这三个核心知识点。 一、获取内容 在Python中，获取网页内容通常使用的是第三方库，如urllib及其后续版本库，但更推荐使用requests库，因为其更现代、易用。获取内容的基本步骤如下： 1. 使用requests库发送GET请求： ```python r = requests.get(url) ``` 2. 处理返回的响应内容： - 正则表达式匹配：适用于简单、高效地提取特定模式的数据，但需要熟悉正则表达式。 ```python pattern_content = '<div class="rich_media_content " id="js_content">(.*?)</div>' content1 = re.findall(pattern_content, html, re.S) ``` 3. BeautifulSoup库解析HTML： BeautifulSoup简化了对HTML结构的处理，可以方便地找到并操作标签。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') imgs = soup.find_all('img') ``` 4. XPath解析： 使用XPath构建节点树，灵活地获取元素，但语法相对复杂。 ```python import etree selector = etree.HTML(html) content = selector.xpath('//div[@id="content"]/ul[@id="ul"]/li/text()') ``` 二、伪造表单请求头 对于存在反爬机制的网站，尤其是分析请求头的网站，我们需要构造带有正确请求头的请求。通常，这包括设置`User-Agent`、`Referer`等字段。例如： ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:32.0) Gecko/20100101 Firefox/32.0', 'Referer': 'Address' } ``` 如果网站需要验证，可能还需要处理Cookie。requests库的Session对象可以管理Cookie： ```python session = requests.Session() session.cookies = cookielib.LWPCookieJar(filename='cookies.txt') ``` 对于POST请求，需要构造postdata： ```python postData = { 'username': ul[i][0], 'password': ul[i][1], 'lt': b.group(1), 'execution': 'e1s1', '_eventId': 'submit', 'submit': '%B5%C7%C2%BC', } ``` 三、关于多网页的爬取 对于具有规律性URL结构的多网页爬取，可以编写循环或递归函数来遍历页面。例如，如果页码在URL中表示，可以这样做： ```python base_url = 'http://example.com/page/' for i in range(start_page, end_page + 1): url = base_url + str(i) response = requests.get(url) # 进行内容处理... ``` 在处理分页时，需要注意检查是否有下一页的链接，或者根据返回的HTML结构判断是否到达页面末尾。 总结，Python高阶爬虫实战涉及的内容广泛，从基础的HTTP请求到复杂的反爬策略，再到大规模数据的处理，都需要深入理解和实践。学习过程中，不断实践和优化爬虫代码，理解网络请求的本质，才能更好地应对各种复杂的网页抓取任务。