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Python常用的爬蟲技巧總結(jié)

 更新時間：2016年03月28日 11:11:52   作者：jhao104  
本文給大家匯總介紹了Python編寫爬蟲的時候經(jīng)常需要用到的一些技巧，非常的實用，有需要的小伙伴可以參考下

用python也差不多一年多了，python應用最多的場景還是web快速開發(fā)、爬蟲、自動化運維：寫過簡單網(wǎng)站、寫過自動發(fā)帖腳本、寫過收發(fā)郵件腳本、寫過簡單驗證碼識別腳本。

爬蟲在開發(fā)過程中也有很多復用的過程，這里總結(jié)一下，以后也能省些事情。

1、基本抓取網(wǎng)頁

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IP

    在開發(fā)爬蟲過程中經(jīng)常會遇到IP被封掉的情況，這時就需要用到代理IP；

在urllib2包中有ProxyHandler類，通過此類可以設(shè)置代理訪問網(wǎng)頁，如下代碼片段：

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處理

    cookies是某些網(wǎng)站為了辨別用戶身份、進行session跟蹤而儲存在用戶本地終端上的數(shù)據(jù)(通常經(jīng)過加密)，python提供了cookielib模塊用于處理cookies，cookielib模塊的主要作用是提供可存儲cookie的對象，以便于與urllib2模塊配合使用來訪問Internet資源.

代碼片段：

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()

    關(guān)鍵在于CookieJar()，它用于管理HTTP cookie值、存儲HTTP請求生成的cookie、向傳出的HTTP請求添加cookie的對象。整個cookie都存儲在內(nèi)存中，對CookieJar實例進行垃圾回收后cookie也將丟失，所有過程都不需要單獨去操作。

  手動添加cookie

cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; 
kmsign=55d2c12c9b1e3; 
KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="
request.add_header("Cookie", cookie)

4、偽裝成瀏覽器

    某些網(wǎng)站反感爬蟲的到訪，于是對爬蟲一律拒絕請求。所以用urllib2直接訪問網(wǎng)站經(jīng)常會出現(xiàn)HTTP Error 403: Forbidden的情況

對有些 header 要特別留意，Server 端會針對這些 header 做檢查

  1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 會檢查該值，用來判斷是否是瀏覽器發(fā)起的 Request

  2.Content-Type 在使用 REST 接口時，Server 會檢查該值，用來確定 HTTP Body 中的內(nèi)容該怎樣解析。

這時可以通過修改http包中的header來實現(xiàn)，代碼片段如下：

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、頁面解析

    對于頁面解析最強大的當然是正則表達式，這個對于不同網(wǎng)站不同的使用者都不一樣，就不用過多的說明，附兩個比較好的網(wǎng)址：

正則表達式入門：http://chabaoo.cn/article/18526.htm

正則表達式在線測試：http://tools.jb51.net/regex/javascript

其次就是解析庫了，常用的有兩個lxml和BeautifulSoup，對于這兩個的使用介紹兩個比較好的網(wǎng)站：

lxml：http://chabaoo.cn/article/67125.htm

BeautifulSoup：http://chabaoo.cn/article/43572.htm

對于這兩個庫，我的評價是，都是HTML/XML的處理庫，Beautifulsoup純python實現(xiàn)，效率低，但是功能實用，比如能用通過結(jié)果搜索獲得某個HTML節(jié)點的源碼；lxmlC語言編碼，高效，支持Xpath

6、驗證碼的處理

對于一些簡單的驗證碼，可以進行簡單的識別。本人也只進行過一些簡單的驗證碼識別。但是有些反人類的驗證碼，比如12306，可以通過打碼平臺進行人工打碼，當然這是要付費的。

7、gzip壓縮

    有沒有遇到過某些網(wǎng)頁，不論怎么轉(zhuǎn)碼都是一團亂碼。哈哈，那說明你還不知道許多web服務具有發(fā)送壓縮數(shù)據(jù)的能力，這可以將網(wǎng)絡(luò)線路上傳輸?shù)拇罅繑?shù)據(jù)消減 60% 以上。這尤其適用于 XML web 服務，因為 XML 數(shù)據(jù) 的壓縮率可以很高。

但是一般服務器不會為你發(fā)送壓縮數(shù)據(jù)，除非你告訴服務器你可以處理壓縮數(shù)據(jù)。

于是需要這樣修改代碼：

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

這是關(guān)鍵:創(chuàng)建Request對象，添加一個 Accept-encoding 頭信息告訴服務器你能接受 gzip 壓縮數(shù)據(jù)

然后就是解壓縮數(shù)據(jù)：

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

8、多線程并發(fā)抓取

    單線程太慢的話，就需要多線程了，這里給個簡單的線程池模板 這個程序只是簡單地打印了1-10，但是可以看出是并發(fā)的。

雖然說python的多線程很雞肋，但是對于爬蟲這種網(wǎng)絡(luò)頻繁型，還是能一定程度提高效率的。

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
# q是任務隊列
#NUM是并發(fā)線程總數(shù)
#JOBS是有多少任務
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具體的處理函數(shù)，負責處理單個任務
def do_somthing_using(arguments):
  print arguments
#這個是工作進程，負責不斷從隊列取數(shù)據(jù)并處理
def working():
  while True:
    arguments = q.get()
    do_somthing_using(arguments)
    sleep(1)
    q.task_done()
#fork NUM個線程等待隊列
for i in range(NUM):
  t = Thread(target=working)
  t.setDaemon(True)
  t.start()
#把JOBS排入隊列
for i in range(JOBS):
  q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()

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