Python爬虫:一些常用的爬虫技巧总结

马哥Linux运维2018-11-08 17:50:57



用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。


爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。


1、基本抓取网页


get方法


import urllib2
url  "http://www.baidu.com"
respons = 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IP


在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况,这时就需要用到代理IP;


在urllib2包中有ProxyHandler类,通过此类可以设置代理访问网页,如下代码片段:


import urllib2

proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
print response.read()


3、Cookies处理


cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密),python提供了cookielib模块用于处理cookies,cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象,以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源.


代码片段:


import urllib2, cookielib

cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()


关键在于CookieJar(),它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中,对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失,所有过程都不需要单独去操作。


手动添加cookie


cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; kmsign=55d2c12c9b1e3; KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="

request.add_header("Cookie", cookie)


4、伪装成浏览器


某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况


对有些 header 要特别留意,Server 端会针对这些 header 做检查


  1. User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值,用来判断是否是浏览器发起的 Request


  2. Content-Type 在使用 REST 接口时,Server 会检查该值,用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。


这时可以通过修改http包中的header来实现,代码片段如下:

import urllib2

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'
}
request = urllib2.Request(
   url = 'http://my.oschina.net/jhao104/blog?catalog=3463517',
   headers = headers
)
print urllib2.urlopen(request).read()


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,附两个比较好的网址:


正则表达式入门:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html 


正则表达式在线测试:http://tool.oschina.net/regex/ 


其次就是解析库了,常用的有两个lxml和BeautifulSoup,对于这两个的使用介绍两个比较好的网站:


lxml:http://my.oschina.net/jhao104/blog/639448 


BeautifulSoup:http://cuiqingcai.com/1319.html 


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


对于一些简单的验证码,可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码,比如12306,可以通过打码平台进行人工打码,当然这是要付费的。


7、gzip压缩


有没有遇到过某些网页,不论怎么转码都是一团乱码。哈哈,那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力,这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务,因为 XML 数据 的压缩率可以很高。


但是一般服务器不会为你发送压缩数据,除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。


于是需要这样修改代码:


import urllib2, httplib

request = urllib2.Request('http://xxxx.com')
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')        1
opener = urllib2.build_opener()
f = opener.open(request)


这是关键:创建Request对象,添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据


然后就是解压缩数据:


import StringIO
import gzip

compresseddata = f.read()
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream)
print gzipper.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()


作者: jhao104 

网址:http://my.oschina.net/jhao104/blog/647308?fromerr=KzH2VGaK


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