[转载]python 爬虫总结

一、基本抓取网页

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()

二、使用代理IP

在开发爬虫过程当中常常会遇到IP被封掉的状况，这时就须要用到代理IP；

在urllib2包中有ProxyHandler类，经过此类能够设置代理访问网页，以下代码片断：

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()

三、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(一般通过加密)，python提供了cookielib模块用于处理cookies，cookielib模块的主要做用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源.

代码片断：

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，全部过程都不须要单独去操做。

四、假装成浏览器

某些网站反感爬虫的到访，因而对爬虫一概拒绝请求。因此用urllib2直接访问网站常常会出现HTTP Error 403: Forbidden的状况

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

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

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

这时能够经过修改http包中的header来实现，代码片断以下：

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()

五、页面解析

对于页面解析最强大的固然是正则表达式，这个对于不一样网站不一样的使用者都不同，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，经常使用的有两个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，个人评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，可是功能实用，好比能用经过结果搜索得到某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath

六、验证码的处理

对于一些简单的验证码，能够进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。可是有些反人类的验证码，好比12306，能够经过打码平台进行人工打码，固然这是要付费的。

七、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服务具备发送压缩数据的能力，这能够将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤为适用于 XML web 服务，由于 XML 数据 的压缩率能够很高。

可是通常服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你能够处理压缩数据。

因而须要这样修改代码：

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:建立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

而后就是解压缩数据：

import StringIO
import gzip

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

八、多线程并发抓取

单线程太慢的话，就须要多线程了，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，可是能够看出是并发的。

虽说python的多线程很鸡肋，可是对于爬虫这种网络频繁型，仍是能必定程度提升效率的。

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
#这个是工做进程，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)
#等待全部JOBS完成
q.join()