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网络蜘蛛的基本素养(python爬虫入门篇:介绍和原生库)

网络蜘蛛的基本素养(python爬虫入门篇:介绍和原生库)

作者: 代号027 | 来源:发表于2016-06-03 15:49 被阅读1300次

    大部分爬虫教材会把网络爬虫比作一只蜘蛛,而蜘蛛网则是我们的网络,这只蜘蛛会把触手伸向不同的地方,从而获取网络上的内容。

    事实上,我认为一个好的爬虫,或者是蜘蛛,应当具备以下素质:

    • 不勤劳的蜘蛛不是一只好爬虫

    这是作为一只存活在互联网这张大网上的蜘蛛的基本素养。所谓勤劳,就是能够完成自己的基本使命(爬取数据), 孜孜不倦,任劳任怨

    • 不机灵的蜘蛛死的早

    试想一下,蜘蛛在自己的八卦阵(网络)中迷失了方向,那可能只剩下死掉了,所以作为蜘蛛,除了要勤劳外,还需要机灵,具体描述就是:不迷失方向(爬取正确的url)遇到困难不退缩(能各种网络异常)不干不必要的工作(避免重复)

    • 不严谨的蜘蛛跑断腿也没用

    尽管我们的蜘蛛已经聪明又勤劳了,但是如果粗心大意不严谨,大部分情况下爬了好久好久还是一点食物都吃不到,原因就是不严谨,可能找到了过期的、不能吃的食物(数据分析不合理)

    我们了解了一只网络蜘蛛的基本素养,接下来我们就开始学习它吧:

    爬虫原理

    参见上面网络蜘蛛的基本素养,我们大概已经知道了爬虫需要做的事情,无非就是如下几个阶段:

    1. 确定目标(url),也就是得到需要获取内容的url
    2. 伪装接近(验证机制),也就是要骗过目标的防御系统,如伪装成浏览器
    3. 发送请求(request),获取信任之后,我们就可以大胆的发送请求到目的地了
    4. 捕获响应(response),当目标有了反馈以后捕获响应的内容
    5. 获取数据(getdata),拿到响应的数据之后,需要对数据进行分析和筛选
    6. 重复1-5 (repeat), 确定新目标,然后继续做一名勤劳、机灵严谨的蜘蛛

    用python来讲,就是通过代码实现对目标地址的访问(走完http request和response的流程,获取response之后再做数据筛选)

    获取内容

    python中的urllib和urllib2两个原生库提供了我们发送http request和获取 http response的全部实现。通过使用这两个库,可以很简单的获取网络内容,大致分为如下几步。

    确定目标(url)

    也就是确定我们要爬区的页面的url

    伪装接近

    很多站点都对用户访问做了一些验证,比如通过查看headers内的信息,来确定访问来源

    HTTP Headers是HTTP请求和相应的核心,它承载了关于用户端流览器,请求页面,伺服器等相关的资讯。具体关于headers的详细信息参见 什么是HTTP Headers

    比如,大部分网站会验证Headers内的 User-Agent 来确定请求是不是从浏览器发出,我们则可以伪造一个user-agent封装成headers(headers在python内以字典的结构表现)

    发送请求

    发送请求之前,我们需要和headers一样,创建一个请求request

    如果是带参数的请求,我们还需要创造参数data

    urllib2内可以直接调用 urllib2.Request(url, data, headers)方法,这个方法返回一个request

    捕获响应

    当我们准备好了request(带数据或者不带数据)之后,即可发送请求到页面,然后会得到一个response

    urllib2内可以使用 urllib2.urlopen(request, timeout)方法,该方法返回一个response; 要获取response的内容,则需要使用 response.read()方法

    代码示例(爬取 mm131首页上的内容):

    # -*- encoding:utf-8 -*-
    import urllib2                      #这是我们需要使用的工具
    url = "http://www.mm131.com"        #这是我们的目的地址
    
    #创建一个headers 内含user-agent伪装成一个mozilla4.0浏览器
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'}
    
    #创建一个request, 传入url data(没有参数的访问则为None) 和 headers
    request = urllib2.Request(url,data=None, headers=headers)
    
    #获取响应response,发送request,设置超时时间为5s
    response = urllib2.urlopen(request, timeout = 5)
    
    #读取response的内容,同时将gb2312(网页原编码)转换为utf-8,ignore为忽略非法字符
    content = response.read().decode('gb2312', 'ignore')
    
    print content
    

    数据分析

    通过 urllib2可以轻松的获取目标页面内容,那么最让人头疼的事情来了,那就是数据分析(筛选)

    这里我们暂时只使用最笨的一种方法,那就是在本地进行字符串的匹配来获取想要的内容,这里则需要使用到正则表达式,关于正则表达式可以参考《python核心编程 第三版》的第一章,也可以观看imooc的视频python正则表达式,利用两个小时的时间对正则表达式有一个全面的了解。

    通过分析源文件找到适合的匹配规则

    比如,上面得到的内容,我们可以对美女图片的代码进行分析,并作出匹配:

    示例代码(对上面获得的content进行正则匹配,得到其中的图片):

    import re
    pattern = re.compile('<li class="column-li".*?src="(.*?)".*?alt="(.*?)"', re.S)
    items = re.findall(pattern,content)
    

    上面代码中的 compile 表示匹配规则, 其中.?可以理解为忽略这期间的内容,我们从<li class="column-li" 开始匹配,忽略中间的内容直到 src="出现,然后获取中间的内容(.?) 带上括号表示这些内容在后面fiandall中会被保存,以此类推,我们第二个(.*?)代表的则是alt内的内容,也就是图片的描述。

    re.findall(compile, content)反回一个集合类型,包含页面中所有符合匹配规则的元素的集合,也就是所有美女图片的地址和描述。

    可以使用迭代器,访问他们:

    for item in items:
        print item[0]  #item[0]也就是我们匹配到的第一个元素  src
        print item[1]  #item[0]也就是我们匹配到的第二个元素  alt
    

    数据持久化

    数据持久化的方式是多样的
    我们可以使用数据库来存储,对于大型数据分析,我们还可以使用缓存工具 memchche 或者 redis将数据快速保存,之后持久化到数据库中,甚至还有数据集群(再扯久没边了,参考google 机器人深度学习)

    其次我们还可以保存内容到本地文件,比较流行的是直接写入到某一个服务器的web目录(以html为主),这样数据爬取下来后,还可以通过web直接访问。

    这里,我们主要是保存图片,因此直接将数据保存到本地,而且保存成图片格式。urllib中(注意时urllib而非urllib2)提供了非常方便的方法。具体参见代码:

    for item in items:
        urllib.urlretrieve(item[0],item[1]+'.jpg')
    

    urllib.urlretrieve(url, local, Schedule) 函数可以从url下载内容保存到本地路径local中,其中还可以加入第三个参数 (回调函数,主要实现类似于进度条的功能),具体函数解析请参考 现代魔法学院 urllib解析

    本文示例代码 完整示范

    # -*- encoding:utf-8 -*-
    import urllib2                      #这是我们需要使用的工具
    import urllib                       #注意urllib 和 urllib2并不同
    import re
    import sys
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding("utf-8")    #在这里统一文件的编码为utf-8
    
    url = "http://www.mm131.com"        #这是我们的目的地址
    
    try:
        #创建一个headers 内含user-agent伪装成一个mozilla4.0浏览器
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'}
    
        #创建一个request, 传入url data(没有参数的访问则为None) 和 headers
        request = urllib2.Request(url,data=None, headers=headers)
    
        #获取响应response,发送request,设置超时时间为5s
        response = urllib2.urlopen(request)
    
        #读取response的内容
        content = response.read().decode('gb2312','ignore')
    
        pattern = re.compile('<li class="column-li".*?src="(.*?)".*?alt="(.*?)"', re.S)
        items = re.findall(pattern,content)
    
        for item in items:
            print '开始下载图片:  %s' % item[1]
            urllib.urlretrieve(item[0],item[1]+'.jpg')
    except Exception, e:
        print '网络错误(超时或者其他)'
        raise e
    

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      网友评论

      • KyneChen:Python蜘蛛🕷果然不同反响! :clap:

        >>>控制台输出展示

        /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python2.7 /Users/kynechen/PycharmProjects/untitled/.idea/test.py
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      • 504f9299acda::smile:赞一个,求下集
        代号027:@子默然 下一集是html的解析呦
      • mkitclear:文章写的很好,但是现在网上充斥的基本都是python2.7版本的程序,为什么不试着用python3.x呢,毕竟2.x到2020年就停止维护了,早点升级也早点适应嘛,还能造福下广大的python新手。
        代号027:@晋先森 2715657947
        60343a0ad510:@一点简单 尴尬。有没有QQ透露1个。
        代号027:@且涉烟尘 首先感谢你的评论,关于python2.7 还是python3这确实是一个值得思考的问题,不过正因为现在网络上到处都是2.7的代码,这才叫人尴尬呀!

      本文标题:网络蜘蛛的基本素养(python爬虫入门篇:介绍和原生库)

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/bbxldttx.html