Python入门网络爬虫之精华版

# [Python入门网络爬虫之精华版](https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes) *** Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：**抓取**，**分析**，**存储** 另外，比较常用的爬虫框架[Scrapy](http://scrapy.org/)，这里最后也详细介绍一下。 首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：[宁哥的小站-网络爬虫](http://www.lining0806.com/category/spider/) *** 当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？比如说你输入[http://www.lining0806.com/](http://www.lining0806.com/)，你就会看到宁哥的小站首页。 简单来说这段过程发生了以下四个步骤： * 查找域名对应的IP地址。 * 向IP对应的服务器发送请求。 * 服务器响应请求，发回网页内容。 * 浏览器解析网页内容。 网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。 ## 抓取 这一步，你要明确要得到的内容是什么？是HTML源码，还是Json格式的字符串等。 #### 1. 最基本的抓取 抓取大多数情况属于get请求，即直接从对方服务器上获取数据。 首先，Python中自带urllib及urllib2这两个模块，基本上能满足一般的页面抓取。另外，[requests](https://github.com/kennethreitz/requests)也是非常有用的包，与此类似的，还有[httplib2](https://github.com/jcgregorio/httplib2)等等。 ``` Requests： import requests response = requests.get(url) content = requests.get(url).content print "response headers:", response.headers print "content:", content Urllib2： import urllib2 response = urllib2.urlopen(url) content = urllib2.urlopen(url).read() print "response headers:", response.headers print "content:", content Httplib2： import httplib2 http = httplib2.Http() response_headers, content = http.request(url, 'GET') print "response headers:", response_headers print "content:", content ``` 此外，对于带有查询字段的url，get请求一般会将来请求的数据附在url之后，以?分割url和传输数据，多个参数用&连接。 ``` data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests：data为dict，json import requests response = requests.get(url=url, params=data) Urllib2：data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) full_url = url+'?'+data response = urllib2.urlopen(full_url) ``` 相关参考：[网易新闻排行榜抓取回顾](http://www.lining0806.com/%E7%BD%91%E6%98%93%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C%E6%8A%93%E5%8F%96%E5%9B%9E%E9%A1%BE/) 参考项目：[网络爬虫之最基本的爬虫：爬取网易新闻排行榜](https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes/blob/master/NewsSpider) ### 2. 对于登陆情况的处理 **2.1 使用表单登陆** 这种情况属于post请求，即先向服务器发送表单数据，服务器再将返回的cookie存入本地。 ``` data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests：data为dict，json import requests response = requests.post(url=url, data=data) Urllib2：data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) req = urllib2.Request(url=url, data=data) response = urllib2.urlopen(req) ``` **2.2 使用cookie登陆** 使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。 ``` import requests requests_session = requests.session() response = requests_session.post(url=url_login, data=data) ``` 若存在验证码，此时采用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的，做法应该如下： ``` response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies) response1 = requests.get(url_login) # 未登陆 response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！ response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！ ``` 相关参考：[网络爬虫-验证码登陆](http://www.lining0806.com/6-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB-%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81%E7%99%BB%E9%99%86/) 参考项目：[网络爬虫之用户名密码及验证码登陆：爬取知乎网站](https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes/blob/master/ZhihuSpider) ### 3. 对于反爬虫机制的处理 **3.1 使用代理** 适用情况：限制IP地址情况，也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。 这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池，网上有很多免费的代理IP，良莠不齐，可以通过筛选找到能用的。对于“频繁点击”的情况，我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。 ``` proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'} Requests： import requests response = requests.get(url=url, proxies=proxies) Urllib2： import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) # 安装opener，此后调用urlopen()时都会使用安装过的opener对象 response = urllib2.urlopen(url) ``` **3.2 时间设置** 适用情况：限制频率情况。 Requests，Urllib2都可以使用time库的sleep()函数： ``` import time time.sleep(1) ``` **3.3 伪装成浏览器，或者反“反盗链”** 有些网站会检查你是不是真的浏览器访问，还是机器自动访问的。这种情况，加上User-Agent，表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。 ``` headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问，适用于拒绝爬虫的网站 headers = {'Referer':'XXXXX'} headers = {'User-Agent':'XXXXX', 'Referer':'XXXXX'} Requests： response = requests.get(url=url, headers=headers) Urllib2： import urllib, urllib2 req = urllib2.Request(url=url, headers=headers) response = urllib2.urlopen(req) ``` ### 4. 对于断线重连 不多说。 ``` def multi_session(session, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return session.post(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 ``` 或者 ``` def multi_open(opener, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return opener.open(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 ``` 这样我们就可以使用multi_session或multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持。 ### 5. 多进程抓取 这里针对[华尔街见闻](http://live.wallstreetcn.com/ )进行并行抓取的实验对比：[Python多进程抓取](https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes/blob/master/Spider_Python) 与 [Java单线程和多线程抓取](https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes/blob/master/Spider_Java) 相关参考：[关于Python和Java的多进程多线程计算方法对比](http://www.lining0806.com/%E5%85%B3%E4%BA%8Epython%E5%92%8Cjava%E7%9A%84%E5%A4%9A%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%AF%B9%E6%AF%94/) ### 6. 对于Ajax请求的处理 对于“加载更多”情况，使用Ajax来传输很多数据。 它的工作原理是：从网页的url加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载更多的内容，“填充”到网页里。这就是为什么如果你直接去爬网页本身的url，你会找不到页面的实际内容。 这里，若使用Google Chrome分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。 * �