爬蟲也可以稱為Python爬蟲
不知從何時起氏豌，Python這門語言和爬蟲就像一對戀人喉酌，二者如膠似漆 ，形影不離泵喘，你中有我泪电、我中有你，一提起爬蟲纪铺，就會想到Python相速，一說起Python，就會想到人工智能……和爬蟲
所以鲜锚，一般說爬蟲的時候突诬，大部分程序員潛意識里都會聯(lián)想為Python爬蟲，為什么會這樣芜繁，我覺得有兩個原因：
- Python生態(tài)極其豐富旺隙，諸如Request、Beautiful Soup骏令、Scrapy催束、PySpider等第三方庫實在強大
- Python語法簡潔易上手，分分鐘就能寫出一個爬蟲（有人吐槽Python慢伏社，但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大）
任何一個學習Python的程序員抠刺，應該都或多或少地見過甚至研究過爬蟲，我當時寫Python的目的就非常純粹——為了寫爬蟲摘昌。所以本文的目的很簡單速妖，就是說說我個人對Python爬蟲的理解與實踐，作為一名程序員聪黎，我覺得了解一下爬蟲的相關知識對你只有好處罕容，所以讀完這篇文章后，如果能對你有幫助稿饰，那便再好不過
什么是爬蟲
爬蟲是一個程序锦秒，這個程序的目的就是為了抓取萬維網(wǎng)信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎喉镰，搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果旅择，除了wiki相關介紹外，爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python侣姆，前人說Python爬蟲生真，現(xiàn)在看來果然誠不欺我～
爬蟲的目標對象也很豐富沉噩，不論是文字、圖片柱蟀、視頻川蒙，任何結構化非結構化的數(shù)據(jù)爬蟲都可以爬取，爬蟲經(jīng)過發(fā)展长已，也衍生出了各種爬蟲類型：
- 通用網(wǎng)絡爬蟲：爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web畜眨，搜索引擎干的就是這些事
- 垂直網(wǎng)絡爬蟲：針對特定領域主題進行爬取，比如專門爬取小說目錄以及章節(jié)的垂直爬蟲
- 增量網(wǎng)絡爬蟲：對已經(jīng)抓取的網(wǎng)頁進行實時更新
- 深層網(wǎng)絡爬蟲：爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念术瓮，讓我們以一個獲取網(wǎng)頁內(nèi)容為例胶果，從爬蟲技術本身出發(fā)，來說說網(wǎng)頁爬蟲斤斧，步驟如下：
- 模擬請求網(wǎng)頁資源
- 從HTML提取目標元素
- 數(shù)據(jù)持久化
什么是爬蟲，這就是爬蟲：
"""讓我們根據(jù)上面說的步驟來完成一個簡單的爬蟲程序"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
target_url = 'http://www.baidu.com/s?wd=爬蟲'
# 第一步 發(fā)起一個GET請求
res = requests.get(target_url)
# 第二步 提取HTML并解析想獲取的數(shù)據(jù) 比如獲取 title
soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
# 輸出 soup.title.text
title = soup.title.text
# 第三步 持久化 比如保存到本地
with open('title.txt', 'w') as fp:
fp.write(title)
加上注釋不到20行代碼霎烙，你就完成了一個爬蟲撬讽，簡單吧
怎么寫爬蟲
網(wǎng)頁世界多姿多彩、億萬網(wǎng)頁資源供你選擇悬垃，面對不同的頁面游昼，怎么使自己編寫的爬蟲程序夠穩(wěn)健、持久尝蠕，這是一個值得討論的問題
俗話說烘豌，磨刀不誤砍柴工，在開始編寫爬蟲之前看彼，很有必要掌握一些基本知識：
- 網(wǎng)頁的結構是HTML廊佩，爬蟲的目標就是解析HTML，獲取目標字段并保存
- 客戶端展現(xiàn)的網(wǎng)頁由瀏覽器渲染靖榕，客戶端和服務端的信息交互依靠HTTP協(xié)議
這兩句描述體現(xiàn)了一名爬蟲開發(fā)人員需要掌握的基本知識标锄，不過一名基本的后端或者前端工程師都會這些哈哈，這也說明了爬蟲的入門難度極低茁计，從這兩句話料皇，你能思考出哪些爬蟲必備的知識點呢？
- 基本的HTML知識星压，了解HTML才方便目標信息提取
- 基本的JS知識 践剂，JS可以異步加載HTML
- 了解CSS Selector、XPath以及正則娜膘，目的是為了提取數(shù)據(jù)
- 了解HTTP協(xié)議逊脯，為后面的反爬蟲斗爭打下基礎
- 了解基本的數(shù)據(jù)庫操作，為了數(shù)據(jù)持久化
有了這些知識儲備竣贪，接下來就可以選擇一門語言男窟，開始編寫自己的爬蟲程序了盆赤，還是按照上一節(jié)說的三個步驟，然后以Python為例歉眷，說一說要在編程語言方面做那些準備：
- 網(wǎng)頁請求：內(nèi)置有urllib庫牺六，第三方庫的話，同步請求可以使用requests汗捡，異步請求使用aiohttp
- 分析HTML結構并提取目標元素：CSS Selector和XPath是目前主流的提取方式淑际，第三方庫可以使用Beautiful Soup或者PyQuery
- 數(shù)據(jù)持久化：目標數(shù)據(jù)提取之后，可以將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中進行持久化扇住，MySQL春缕、MongoDB等，這些都有對應的庫支持艘蹋，當然你也可以保存在硬盤锄贼，誰硬盤沒點東西對吧（滑稽臉）
掌握了上面這些，你大可放開手腳大干一場女阀，萬維網(wǎng)就是你的名利場宅荤，去吧～
我覺得對于一個目標網(wǎng)站的網(wǎng)頁，可以分下面四個類型：
- 單頁面單目標
- 單頁面多目標
- 多頁面單目標
- 多頁面多目標
具體是什么意思呢浸策，可能看起來有點繞冯键，但明白這些，你之后寫爬蟲庸汗，只要在腦子里面過一遍著網(wǎng)頁對應什么類型惫确，然后套上對應類型的程序（寫多了都應該有一套自己的常用代碼庫），那寫爬蟲的速度蚯舱，自然不會慢
單頁面單目標
通俗來說改化，就是在這個網(wǎng)頁里面，我們的目標就只有一個枉昏，假設我們的需求是抓取這部 電影-肖申克的救贖 的名稱所袁，首先打開網(wǎng)頁右鍵審查元素，找到電影名稱對應的元素位置凶掰，如下圖所示：
在某個單一頁面內(nèi)燥爷，看目標是不是只有一個，一眼就能看出標題的CSS Selector規(guī)則為：#content > h1 > span:nth-child(1)懦窘，然后用我自己寫的常用庫前翎，我用不到十行代碼就能寫完抓取這個頁面電影名稱的爬蟲：
import asyncio
from ruia import Item, TextField
class DoubanItem(Item):
title = TextField(css_select='#content > h1 > span:nth-child(1)')
async_func = DoubanItem.get_item(url="https://movie.douban.com/subject/1292052/")
item = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(async_func)
print(item.title)
多頁面多目標就是此情況下多個url的衍生情況
單頁面多目標
假設現(xiàn)在的需求是抓取 豆瓣電影250 第一頁中的所有電影名稱，你需要提取25個電影名稱畅涂，因為這個目標頁的目標數(shù)據(jù)是多個item的港华，因此目標需要循環(huán)獲取，這就是所謂的單頁面多目標了：
import asyncio
from ruia import Item, TextField
class DoubanItem(Item):
target_item = TextField(css_select='div.item')
title = TextField(css_select='span.title')
async def clean_title(self, title):
if isinstance(title, str):
return title
else:
return ''.join([i.text.strip().replace('\xa0', '') for i in title])
async_func = DoubanItem.get_items(url="https://movie.douban.com/top250")
items = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(async_func)
for item in items:
print(item)
多頁面多目標
多頁面多目標是上述單頁面多目標情況的衍生午衰，在這個問題上來看立宜，此時就是獲取所有分頁的電影名稱
from ruia import TextField, Item, Request, Spider
class DoubanItem(Item):
"""
定義爬蟲的目標字段
"""
target_item = TextField(css_select='div.item')
title = TextField(css_select='span.title')
async def clean_title(self, title):
if isinstance(title, str):
return title
else:
return ''.join([i.text.strip().replace('\xa0', '') for i in title])
class DoubanSpider(Spider):
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
concurrency = 10
async def parse(self, res):
etree = res.html_etree
pages = ['?start=0&filter='] + [i.get('href') for i in etree.cssselect('.paginator>a')]
for index, page in enumerate(pages):
url = self.start_urls[0] + page
yield Request(
url,
callback=self.parse_item,
metadata={'index': index},
request_config=self.request_config
)
async def parse_item(self, res):
items_data = await DoubanItem.get_items(html=res.html)
res_list = []
for item in items_data:
res_list.append(item.title)
return res_list
if __name__ == '__main__':
DoubanSpider.start()
如果網(wǎng)絡沒問題的話冒萄，會得到如下輸出：
注意爬蟲運行時間，1s不到橙数，這就是異步的魅力
用Python寫爬蟲尊流，就是這么簡單優(yōu)雅，諸位灯帮，看著網(wǎng)頁就思考下：
- 是什么類型的目標類型
- 用什么庫模擬請求
- 怎么解析目標字段
- 怎么存儲
一個爬蟲程序就成型了崖技，順便一提，爬蟲這東西钟哥，可以說是防君子不防小人迎献，robots.txt大部分網(wǎng)站都有（它的目的是告訴爬蟲什么可以爬取什么不可以爬取，比如：https://www.baidu.com/robots.txt）腻贰，各位想怎么爬取吁恍，自己衡量
如何進階
不要以為寫好一個爬蟲程序就可以出師了，此時還有更多的問題在前面等著你播演，你要含情脈脈地看著你的爬蟲程序冀瓦，問自己三個問題：
- 爬蟲抓取數(shù)據(jù)后是正當用途么？
- 爬蟲會把目標網(wǎng)站干掉么宾巍？
- 爬蟲會被反爬蟲干掉么？
前兩個關于人性的問題在此不做過多敘述渔伯，因此跳過顶霞，但你們?nèi)绻鳛榕老x工程師的話，切不可跳過
會被反爬蟲干掉么锣吼？
最后關于反爬蟲的問題才是你爬蟲程序強壯與否的關鍵因素选浑，什么是反爬蟲？
當越來越多的爬蟲在互聯(lián)網(wǎng)上橫沖直撞后玄叠，網(wǎng)頁資源維護者為了防止自身數(shù)據(jù)被抓取古徒，開始進行一系列的措施來使得自身數(shù)據(jù)不易被別的程序爬取，這些措施就是反爬蟲
比如檢測IP訪問頻率读恃、資源訪問速度隧膘、鏈接是否帶有關鍵參數(shù)、驗證碼檢測機器人寺惫、ajax混淆疹吃、js加密等等
對于目前市場上的反爬蟲，爬蟲工程師常有的反反爬蟲方案是下面這樣的：
- 不斷試探目標底線西雀，試出單IP下最優(yōu)的訪問頻率
- 構建自己的IP代理池
- 維護一份自己常用的UA庫
- 針對目標網(wǎng)頁的Cookie池
- 需要JS渲染的網(wǎng)頁使用無頭瀏覽器進行代碼渲染再抓取
- 一套破解驗證碼程序
- 扎實的JS知識來破解混淆函數(shù)
爬蟲工程師的進階之路其實就是不斷反反爬蟲萨驶，可謂艱辛，但換個角度想也是樂趣所在
關于框架
爬蟲有自己的編寫流程和標準艇肴，有了標準腔呜，自然就有了框架叁温，像Python這種生態(tài)強大的語言，框架自然是多不勝數(shù)核畴，目前世面上用的比較多的有：
- Scrapy
- PySpider
- Portia
這里不過多介紹膝但，框架只是工具，是一種提升效率的方式膛檀，看你選擇
說明
任何事物都有兩面性锰镀，爬蟲自然也不例外，因此我送諸位一張圖咖刃，關鍵時刻好好想想
