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5分钟带你深入了解Python爬虫,你会发现爬虫其实没有那么难

2019-11-28    
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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,这里最后也详细介绍一下。

5分钟带你深入了解Python爬虫,你会发现爬虫其实没有那么难

 

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.baidu.com/,你就会看到百度首页。

简单来说这段过程发生了以下4个步骤:

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。

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也是非常有用的包,与此类似的,还有httplib2等等。

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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。

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对于登陆情况的处理

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。

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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。

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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:

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对于反爬虫机制的处理

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。

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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、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。

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对于断线重连

不多说

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或者

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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。

多进程抓取

这里针对华尔街见闻进行并行抓取的实验对比:Python多进程抓取 与 JAVA单线程和多线程抓取。

 

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。

 

自动化测试工具Selenium

Selenium是一款自动化测试工具。它能实现操纵浏览器,包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。总之,凡是浏览器能做的事,Selenium都能够做到。

这里列出在给定城市列表后,使用selenium来动态抓取去哪儿网的票价信息的代码。

 

验证码识别

对于网站有验证码的情况,我们有三种办法:

使用代理和使用cookie登陆之前已经讲过,下面讲一下验证码识别。

可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别,将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功,可以再次更新验证码识别,直到成功为止。

爬取有两个需要注意的问题:

分析

抓取之后就是对抓取的内容进行分析,你需要什么内容,就从中提炼出相关的内容来。

常见的分析工具有正则表达式,BeautifulSoup,lxml等等。

 

存储

分析出我们需要的内容之后,接下来就是存储了。

我们可以选择存入文本文件,也可以选择存入MySQL或MongoDB数据库等。

存储有两个需要注意的问题:

 

Scrapy

Scrapy是一个基于Twisted的开源的Python爬虫框架,在工业中应用非常广泛。

相关内容可以参考基于Scrapy网络爬虫的搭建,同时给出这篇文章介绍的微信搜索爬取的项目代码,给大家作为学习参考。

 

Robots协议

好的网络爬虫,首先需要遵守Robots协议。Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取。

在网站根目录下放一个robots.txt文本文件(如 https://www.taobao.com/robots.txt ),里面可以指定不同的网络爬虫能访问的页面和禁止访问的页面,指定的页面由正则表达式表示。网络爬虫在采集这个网站之前,首先获取到这个robots.txt文本文件,然后解析到其中的规则,然后根据规则来采集网站的数据。

1、Robots协议规则

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注意: 一个英文要大写,冒号是英文状态下,冒号后面有一个空格,"/"代表整个网站

2. Robots协议举例

5分钟带你深入了解Python爬虫,你会发现爬虫其实没有那么难

 

总结:

以上就是我要说的写的内容,希望以上的内容可以帮助到正在默默艰辛,遇到瓶疾且不知道怎么办的Python程序员们,奶盖能帮你的只有这么多了,希望大家在往后的工作中,一切顺利。

觉得小编文章写的不错的,请大家关注奶盖哦!

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