Python爬虫实战

素颜马尾好姑娘i 2022-06-16 08:45 315阅读 0赞

引言

*  网络爬虫是抓取互联网信息的利器，成熟的开源爬虫框架主要集中于两种语言Java和Python。主流的开源爬虫框架包括：

1.分布式爬虫框架：Nutch
    2.Java单机爬虫框架：Crawler4j, WebMagic, WebCollector、Heritrix
    3.python单机爬虫框架：scrapy、pyspider

*  Nutch是专为搜索引擎设计的的分布式开源框架，上手难度高，开发复杂，基本无法满足快速开发的需要。
 *  Java单机类爬虫框架普遍容易上手，最大的优势是在Java技术的生态圈非常完善，轮子很多，同一个功能的轮子都有好几个不同的厂家提供，对于搭建完整的系统或者整合到现有的Java系统中都较为容易。
 *  使用python开发的爬虫框架最大的特点是开发效率非常高，做相同的事情，代码量要远少于使用Java开发。缺点也比较明显，如果对python不熟悉的情况下，代码调试的时间会耗费掉编码时省下来的时间，甚至会浪费得更多，在爬取业务非常复杂的情况下，会花掉更多的调试时间。
 *  如果你想学习Python可以来这个群，首先是四七二，中间是三零九，最后是二六一，里面有大量的学习资料可以下载
 *  总结下各个爬虫框架的特点：

<table style="border-collapse:collapse; border-spacing:0px; background-color:transparent; max-width:100%; display:block; width:auto; overflow:auto"> 
 <thead style=""> 
  <tr style=""> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> &nbsp;</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 语言</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 插件</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 上手难度</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持分布式</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持JS页面抓取</th> 
   <th style="margin:0px; padding:6px 12px; text-align:left; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 特点</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody style=""> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Nutch</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持，开发复杂</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 高</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 专门为搜索引擎设计</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Crawler4j</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 简单</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> WebMagic</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> scrapy的Java版本</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> WebCollector</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 内置selenium</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Heritrix</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 扩展性较好</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> scrapy</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 扩展可支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 不支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 扩展性强</td> 
  </tr> 
  <tr style=""> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> pyspider</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> Java</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 低</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 支持</td> 
   <td style="margin:0px; padding:6px 12px; vertical-align:top; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 强大的爬虫管理和监控</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  所有的框架都解决了以下几个问题：

1. URL管理，URL去重
    2. 多线程抓取，线程池管理
    3. 代理
    4. 指定cookie
    5. 集成网页解析器
    6. 广度遍历或者深度遍历抓取

*  使用框架的最大好处是上述的问题都已经被解决，减少了开发的成本。缺点是开发模式受限于框架的设计思想，由于对框架的掌控程度有限，深度定制需要修改源码时会带来额外的成本。

## python爬虫 ##

*  使用python编写爬虫具有非常明显的优势，当满足以下需求时，强烈建议首选python作为开发语言。

1. 减少开发量，并快速的看到结果
    2. 垂直领域的精确抓取，具有明确的抓取对象，需要格式化抽取数据
    3. 指定ajax请求抓取，或有抓取有限的url请求数据
    4. 不作为持续集成的系统，仅需要快速收集数据

## basic版爬虫 ##

*  在进行精确数据抓取时，使用框架并不一定具有优势。框架提供的主要功能：1.多线程抓取，2.URL管理和去重，3.增量抓取，4.监控。

1. 多线程抓取的作用是提高抓取效率，但是现在主流的搜索平台，在关键数据上都做了防抓取的工作，过快的抓取频率很容易导致当前IP的流量被视为异常流量，最坏的结果是IP被列入网站的黑名单，被限流或禁止访问一段时间。
        2. 在进行精确数据抓取时，URL去重的作用并不大，甚至不需要。
        3. 增量抓取是个很实用的功能，对于大规模的数据抓取很有必要，因为在数据抓取的过程中很可能出现异常，或者某些原因需要暂停抓取过程，导致某些数据没有成功获取，增量抓取机制能够很好的支持在特殊情况下的数据抓取延续性。
        4. 监控，大型数据抓取系统必不可少的一个功能。

*  很多爬虫框架并不直接支持增量抓取和监控功能，作为一个小范围的快速的精确数据抓取的爬虫，增量抓取和监控并不是必须的。
 *  basic爬虫具有的基本功能：

1. 发起http请求
        2. html解析
        3. json解析

*  只要实现这三个功能，就能够写出一个从搜索平台上抓取数据的爬虫，在python的世界里，使用urllib2+BeautifulSoup+simplejson/json就能快速的实现一个爬虫。
 *  发起一个http登录请求：

import urllib2
    import json
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36','Content-Type':'application/json'}
    data = json.dumps({
        "userName":"wenbin", "password":"passwd"})
    request = urllib2.Request(loginUrl, None, header)
    response = urllib2.urlopen(request)
    data = response.read()
    response.close()

*  有时需要保存cookie，或者携带cookie发送请求，将代码改造一下：

import urllib2
    import json
    import cookielib
    header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36','Content-Type':'application/json}
    loginUrl = "${loginUrl}"
    data = json.dumps({
        "userName":"wenbin", "password":"passwd"})
    cookieFileName = 'cookie.txt'
    # set cookie to request
    cookie = cookielib.MozillaCookieJar(cookieFileName)
    handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
    opener = urllib2.build_opener(handler)
    request = urllib2.Request(loginUrl, data, header)
    response = opener.open(request)
    # save the cookie
    cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
    response.close()
    dataUrl = "${dataUrl}"
    request = urllib2.Request(dataUrl, None, header)
    data = response.read()
    response.close()

*  cookie也可以从已有的文件中读取：

cookie = cookielib.MozillaCookieJar()
    # get cookie from file
    cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
    handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
    opener = urllib2.build_opener(handler)
    request = urllib2.Request(url, None, header)
    response = opener.open(request)
    data = response.read()
    response.close()

*  BeautifulSoup解析html的demo

data = "<html><h2 class="total fl"><span>100</span></h2><lu><li class="clear xiaoquListItem"><div class="title"><a href="www.demo.com／1/2/3">高大上小区</a></div></li><li class="clear xiaoquListItem"><div class="title"><a href="www.demo.com／1/2/3">高大上小区</a></div></li><li class="clear xiaoquListItem"><div class="title"><a href="www.demo.com／1/2/3">高大上小区</a></div></li></lu></html>"
    # load html content
    soup = BeautifulSoup(data, "html.parser")
    # find the first <h2> with class=total fl
    totalCount = soup.find('h2', attrs={
        'class': 'total fl'}).span.contents[0]
    # find all <li> with class=clear xiaoquListItem
    xiaoquTag = soup.find_all("li", attrs={
        'class': 'clear xiaoquListItem'})
    pageSize = len(xiaoquTag)
    for tag in xiaoquTag:
    # find all <div> with class=title belong to tag
        titleSet = tag.findAll("div", attrs={
        'class': 'title'})
        for title in titleSet:
            xiaoquUrl = title.a['href']
            xiaoquId = str(xiaoquUrl).split('/')[4]
            xiaoquName = title.a.contents[0]
            xiaoquList.append([xiaoquId,xiaoquName,xiaoquUrl])
    print xiaoquList

*  在web 2.0的时代，许多数据是通过ajax请求的方式异步获取的，通常返回的数据为json格式，在许多情况下需要进行json解析, python提供了非常简单易用的json解析工具：json/simplejson，json和simplejson几乎是一样的，但simplejson在python 2.4以上的版本可以用，json在python 2.6以上版本可用

import json
    jstr = '{
        "demoName":"demo","version":1}'
    jObject = json.loads(json_string)
    print jObject['version']
    object={
        "demoName":"demo","version":1,"cont":[1,2]}
    print json.dumps(object)

*  使用urllib2+BeautifulSoup+simplejson/json编写的简易爬虫，能够实现对垂直类搜索平台的数据精确抓取和数据解析。

## 爬虫进阶 ##

*  basic版爬虫能够完成大部分的数据的抓取，但是仍然在一些情况下是无法抓取到目标数据的，比如当对方的数据是通过javascript对接口数据进行复杂的处理之后才输出的，那么直接抓取接口就无法获得正确的数据，而basic版的爬虫是无法运行javascript脚本的。
 *  为了能够正确运行javascript脚本，获取异步加载的、经过复杂处理之后才输出的数据，需要升级basic爬虫。在python体系下，推荐使用Selenium+PhantomJS+BeautifulSoup的组合实现新的爬虫。PhantomJS用来解析javascript和页面渲染，Selenium用来驱动PhantomJS，BeautifulSoup用来解析渲染结束后的html页面。
 *  在mac os下，使用PhantomJS发起请求,并使用BeautifulSoup解析渲染完成的html：

from selenium import webdriver
    import os
    from bs4 import BeautifulSoup
    driverDir = "${dirvierDir}"
    os.environ["webdriver.phantomjs.driver"] = driverDir
    driver = webdriver.PhantomJS(driverDir)
    url = '${url}'
    driver.get(url)
    data = self.driver.page_source
    print data
    soup = BeautifulSoup(data, "html.parser")
    driver.close()

*  其中，chromedriverDir为chrome浏览器的内核所在的文件目录。
 *  selenium的webdriver还支持chrome、firefox和ie等浏览器，使用PhantomJS的原因是PhantomJS没有UI，因此运行速度更快，消耗的资源更少。进阶的爬虫具有更好的反爬虫能力，能够适应更多的场景。

## 高级爬虫 ##

*  一个高级的爬虫，并不仅仅在于实现的技术、设计的理念有多先进，更在于其对被抓取的网站的服务器有多友好。无视服务器压力的爬虫一般会定义为低级的爬虫，把服务器拖垮，即影响了服务提供方的正常运营，也直接导致所需的数据无法获取。当然，肆无忌惮的爬虫也很容易被反爬虫程序发现，然后被封杀，或被‘投毒’。高级的爬虫需要具备以下几个特点：

1. 控制对目标网站的抓取速度，如果仅仅是需要收集数据，而不要求数据的非常高的实时性，建议将访问频率控制到正常浏览的水平。
    2. 具有生命周期的管控，数据收集完成后，需要停止爬虫的工作。
    3. 健壮性，需要保证爬虫程序的健壮性，能够容忍坏的HTML、奇怪的服务器行为，不会因此而程序中断。
    4. 可扩展性，通用功能组件化，便于复用，也便于修改。
    5. 适当的监控，留下关键的抓取记录，便于异常恢复和抓取进度监控。
    6. 具有一定的‘反爬虫’抗性

*  只要爬虫存在，‘反爬虫’就不会消失，做一个有礼貌的爬虫，将会极大的降低被‘反’的风险。
    
    ## 小结&DEMO ##
    
     *  使用python能够非常快速、便捷的编写数据抓取的爬虫程序，能够满足大部分情况下的数据收集需求，带来无与伦比的快速反馈体验
     *  做一个有礼貌的爬虫，为了世界和平，请控制抓取速度
     *  真正的爬虫和反爬虫之战是RMB玩家的游戏，是技术和金钱的较量。