Python學習網路爬蟲主要分3個大的版塊：抓取，分析，儲存。

 

另外，比較常用的爬蟲框架Scrapy，這裡最後也詳細介紹一下。

首先列舉一下本人總結的相關文章，這些覆蓋了入門網路爬蟲需要的基本概念和技巧：

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簡單來說這段過程發生了以下四個步驟：

• 查詢域名對應的IP地址。
• 向IP對應的伺服器傳送請求。
• 伺服器響應請求，發回網頁內容。
• 瀏覽器解析網頁內容。

網路爬蟲要做的，簡單來說，就是實現瀏覽器的功能。通過指定url，直接返回給使用者所需要的資料，而不需要一步步人工去操縱瀏覽器獲取。

抓取

這一步，你要明確要得到的內容是什麼？是HTML原始碼，還是Json格式的字串等。

1. 最基本的抓取

抓取大多數情況屬於get請求，即直接從對方伺服器上獲取資料。

首先，Python中自帶urllib及urllib2這兩個模組，基本上能滿足一般的頁面抓取。另外，requests

也是非常有用的包，與此類似的，還有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，對於帶有查詢欄位的url，get請求一般會將來請求的資料附在url之後，以?分割url和傳輸資料，多個引數用&連線。

data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data為dict，json
 import requests
 response = requests.get(url=url, params=data)
Urllib2：data為string
 import urllib, urllib2 
 data = urllib.urlencode(data)
 full_url = url+'?'+data
 response = urllib2.urlopen(full_url)

2. 對於登陸情況的處理

2.1 使用表單登陸

這種情況屬於post請求，即先向伺服器傳送表單資料，伺服器再將返回的cookie存入本地。

data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data為dict，json
 import requests
 response = requests.post(url=url, data=data)
Urllib2：data為string
 import urllib, urllib2 
 data = urllib.urlencode(data)
 req = urllib2.Request(url=url, data=data)
 response = urllib2.urlopen(req)

2.2 使用cookie登陸

使用cookie登陸，伺服器會認為你是一個已登陸的使用者，所以就會返回給你一個已登陸的內容。因此，需要驗證碼的情況可以使用帶驗證碼登陸的cookie解決。

import requests 
requests_session = requests.session() 
response = requests_session.post(url=url_login, data=data)

若存在驗證碼，此時採用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的，做法應該如下：

response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies)
response1 = requests.get(url_login) # 未登陸
response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陸，因為之前拿到了Response Cookie！
response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陸，因為之前拿到了Response Cookie！

3. 對於反爬蟲機制的處理

3.1 使用代理

適用情況：限制IP地址情況，也可解決由於“頻繁點選”而需要輸入驗證碼登陸的情況。

這種情況最好的辦法就是維護一個代理IP池，網上有很多免費的代理IP，良莠不齊，可以通過篩選找到能用的。對於“頻繁點選”的情況，我們還可以通過限制爬蟲訪問網站的頻率來避免被網站禁掉。

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) # 安裝opener，此後呼叫urlopen()時都會使用安裝過的opener物件
 response = urllib2.urlopen(url)

3.2 時間設定

適用情況：限制頻率情況。

Requests，Urllib2都可以使用time庫的sleep()函式：

import time

time.sleep(1)

3.3 偽裝成瀏覽器，或者反“反盜鏈”

有些網站會檢查你是不是真的瀏覽器訪問，還是機器自動訪問的。這種情況，加上User-Agent，表明你是瀏覽器訪問即可。有時還會檢查是否帶Referer資訊還會檢查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。

headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 偽裝成瀏覽器訪問，適用於拒絕爬蟲的網站
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. 對於斷線重連

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

這樣我們就可以使用multi_session或multi_open對爬蟲抓取的session或opener進行保持。

5. 多程序抓取

• 這裡針對華爾街見聞進行並行抓取的實驗對比：Python多程序抓取 與 Java單執行緒和多執行緒抓取

 

6. 對於Ajax請求的處理

• 對於“載入更多”情況，使用Ajax來傳輸很多資料。

 

它的工作原理是：從網頁的url載入網頁的原始碼之後，會在瀏覽器裡執行JavaScript程式。這些程式會載入更多的內容，“填充”到網頁裡。這就是為什麼如果你直接去爬網頁本身的url，你會找不到頁面的實際內容。

這裡，若使用Google Chrome分析”請求“對應的連結(方法：右鍵→審查元素→Network→清空，點選”載入更多“，出現對應的GET連結尋找Type為text/html的，點選，檢視get引數或者複製Request URL)，迴圈過程。

• 如果“請求”之前有頁面，依據上一步的網址進行分析推導第1頁。以此類推，抓取抓Ajax地址的資料。
• 對返回的json格式資料(str)進行正則匹配。json格式資料中，需從’\uxxxx’形式的unicode_escape編碼轉換成u’\uxxxx’的unicode編碼。

7. 自動化測試工具Selenium

Selenium是一款自動化測試工具。它能實現操縱瀏覽器，包括字元填充、滑鼠點選、獲取元素、頁面切換等一系列操作。總之，凡是瀏覽器能做的事，Selenium都能夠做到。

這裡列出在給定城市列表後，使用selenium來動態抓取去哪兒網的票價資訊的程式碼。

8. 驗證碼識別

對於網站有驗證碼的情況，我們有三種辦法：

• 使用代理，更新IP。
• 使用cookie登陸。
• 驗證碼識別。
• 使用代理和使用cookie登陸之前已經講過，下面講一下驗證碼識別。

可以利用開源的Tesseract-OCR系統進行驗證碼圖片的下載及識別，將識別的字元傳到爬蟲系統進行模擬登陸。當然也可以將驗證碼圖片上傳到打碼平臺上進行識別。如果不成功，可以再次更新驗證碼識別，直到成功為止。

爬取有兩個需要注意的問題：

• 如何監控一系列網站的更新情況，也就是說，如何進行增量式爬取？
• 對於海量資料，如何實現分散式爬取？

 

分析

抓取之後就是對抓取的內容進行分析，你需要什麼內容，就從中提煉出相關的內容來。

常見的分析工具有正則表示式，BeautifulSoup，lxml等等。

儲存

分析出我們需要的內容之後，接下來就是儲存了。

我們可以選擇存入文字檔案，也可以選擇存入MySQL或MongoDB資料庫等。

儲存有兩個需要注意的問題：

• 如何進行網頁去重？
• 內容以什麼形式儲存？

 

Scrapy

Scrapy是一個基於Twisted的開源的Python爬蟲框架，在工業中應用非常廣泛。

Robots協議

好的網路爬蟲，首先需要遵守Robots協議。Robots協議（也稱為爬蟲協議、機器人協議等）的全稱是“網路爬蟲排除標準”（Robots Exclusion Protocol），網站通過Robots協議告訴搜尋引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。

在網站根目錄下放一個robots.txt文字檔案（如 https://www.taobao.com/robots.txt ），裡面可以指定不同的網路爬蟲能訪問的頁面和禁止訪問的頁面，指定的頁面由正則表示式表示。網路爬蟲在採集這個網站之前，首先獲取到這個robots.txt文字檔案，然後解析到其中的規則，然後根據規則來採集網站的資料。

1. Robots協議規則

• User-agent: 指定對哪些爬蟲生效
• Disallow: 指定不允許訪問的網址
• Allow: 指定允許訪問的網址
• 注意: 一個英文要大寫，冒號是英文狀態下，冒號後面有一個空格，”/”代表整個網站

2. Robots協議舉例

禁止所有機器人訪問

User-agent: *

Disallow: /

允許所有機器人訪問

User-agent: *

Disallow:

禁止特定機器人訪問

User-agent: BadBot

Disallow: /

允許特定機器人訪問

User-agent: GoodBot

Disallow:

禁止訪問特定目錄

User-agent: *

Disallow: /images/

僅允許訪問特定目錄

User-agent: *

Allow: /images/

Disallow: /

禁止訪問特定檔案

User-agent: *

Disallow: /*.html$

僅允許訪問特定檔案

User-agent: *

Allow: /*.html$

Disallow: /