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带你入门Python爬虫,8个常用爬虫技巧盘点

原创 大规模网络运维 作者:博为峰网校 时间:2018-08-06 16:51:11 0 删除 编辑

python作为一门高级编程语言,它的定位是优雅、明确和简单。 学用 python 差不多一年时间了 ,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本。

这些脚本有一个共性,都是和 web相关的,总要用到获取链接的一些方法, 累积 不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也就不用重复劳动了。

1、基本抓取网页

get方法

import urllib2
url = "http://www.baidu.com"
response = urllib2.urlopen(url)
print response.read()

post方法

import urllib
import urllib2
url = "http://abcde.com"
form = {'name':'abc','password':'1234'}
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()

2.使用代理服务器

这在某些情况下比较有用,比如 IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。

import urllib2

proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})

opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

3. Cookies处理

import urllib2, cookielib

cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())

opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

是的没错,如果想同时用代理和 cookie,那就加入proxy_support然后operner改为 

opener=urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

4. 伪装成浏览器访问

某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改 http包中的header来实现:

headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'

}

req = urllib2.Request(

    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',

    data = postdata,

    headers = headers

)

5、页面解析

对于页面解析最强大的当然是正则表达式,这个对于不同网站不同的使用者都不一样,就不用过多的说明。

 

其次就是解析库了,常用的有两个 lxml和BeautifulSoup。
对于这两个库,我的评价是,都是 HTML/XML的处理库,Beautifulsoup纯python实现,效率低,但是功能实用,比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码;lxmlC语言编码,高效,支持Xpath

6 .验证码的处理

碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:

google那种验证码, 没办法。

简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法 (例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。

7.  gzip/deflate支持

现在的网页普遍支持 gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。

然而 python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一项来判断是否需要解码,很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢?

其实可以继承 BaseHanlder类,然后build_opener的方式来处理:

import urllib2

from gzip import GzipFile

from StringIO import StringIO

class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler):

  """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests """

  # add headers to requests

  def http_request(self, req):

    req.add_header("Accept-Encoding", "gzip, deflate")

    return req

  # decode

  def http_response(self, req, resp):

    old_resp = resp

    # gzip

    if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip":

        gz = GzipFile(

                    fileobj=StringIO(resp.read()),

                    mode="r"

                  )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)

        resp.msg = old_resp.msg

    # deflate

    if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate":

        gz = StringIO( deflate(resp.read()) )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)  # 'class to add info() and

        resp.msg = old_resp.msg

    return resp

# deflate support

import zlib

def deflate(data):   # zlib only provides the zlib compress format, not the deflate format;

  try:               # so on top of all there's this workaround:

    return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS)

  except zlib.error:

    return zlib.decompress(data)

然后就简单了,

encoding_support = ContentEncodingProcessor

opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )

#直接用opener打开网页,如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩

content = opener.open(url).read()

8、多线程并发抓取

单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了 1-10,但是可以看出是并发的。

虽然说 Python的多线程很鸡肋,但是对于爬虫这种网络频繁型,还是能一定程度提高效率的。

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
# q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数,负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
    print arguments
#这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理
def working():
    while True:
        arguments = q.get()
        do_somthing_using(arguments)
        sleep(1)
        q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
    t = Thread(target=working)
    t.setDaemon(True)
    t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
    q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()

9. 总结

阅读 Python编写的代码感觉像在阅读英语一样,这让使用者可以专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python虽然是基于C语言编写,但是摒弃了C中复杂的指针,使其变得简明易学。并且作为开源软件,Python允许对代码进行阅读,拷贝甚至改进。这些性能成就了Python的高效率,有“人生苦短,我用Python”之说,是一种十分精彩又强大的语言。

总而言之, 开始学 Python一定要 注意 4 点:

1.代码规范,这本身就是一个非常好的习惯,如果开始不养好好的代码规划,以后会很痛苦

2.多动手,少看书,很多人学Python就一味的看书,这不是学数学物理,你看例题可能就会了,学习Python主要是学习编程思想。

3.勤练习,学完新的知识点,一定要记得如何去应用,不然学完就会忘,学我们这行主要都是实际操作。

4.学习要有效率,如果自己都觉得效率非常低,那就停不停,找一下原因,去问问过来人这是为什么

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