Python入门网络爬虫之精华版
Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储
另外，比较常用的爬虫框架Scrapy，这里最后也详细介绍一下。
首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：宁哥的小站-网络爬虫
当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？比如说你输入http://www.lining0806.com/，你就会看到宁哥的小站首页。
简单来说这段过程发生了以下四个步骤：
- 查找域名对应的IP地址。
- 向IP对应的服务器发送请求。
- 服务器响应请求，发回网页内容。
- 浏览器解析网页内容。
网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。
抓取
这一步，你要明确要得到的内容是什么？是HTML源码，还是Json格式的字符串等。
1. 最基本的抓取
抓取大多数情况属于get请求，即直接从对方服务器上获取数据。
首先，Python中自带urllib及urllib2这两个模块，基本上能满足一般的页面抓取。另外，requests也是非常有用的包，与此类似的，还有httplib2等等。
Requests：
import requests
response = requests.get(url)
content = requests.get(url).content
print "response headers:", response.headers
print "content:", content
Urllib2：
import urllib2
response = urllib2.urlopen(url)
content = urllib2.urlopen(url).read()
print "response headers:", response.headers
print "content:", content
Httplib2：
import httplib2
http = httplib2.Http()
response_headers, content = http.request(url, 'GET')
print "response headers:", response_headers
print "content:", content
此外，对于带有查询字段的url，get请求一般会将来请求的数据附在url之后，以?分割url和传输数据，多个参数用&连接。
data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data为dict，json
import requests
response = requests.get(url=url, params=data)
Urllib2：data为string
import urllib, urllib2
data = urllib.urlencode(data)
full_url = url+'?'+data
response = urllib2.urlopen(full_url)
相关参考：网易新闻排行榜抓取回顾
2. 对于登陆情况的处理
2.1 使用表单登陆
这种情况属于post请求，即先向服务器发送表单数据，服务器再将返回的cookie存入本地。
data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'}
Requests：data为dict，json
import requests
response = requests.post(url=url, data=data)
Urllib2：data为string
import urllib, urllib2
data = urllib.urlencode(data)
req = urllib2.Request(url=url, data=data)
response = urllib2.urlopen(req)
2.2 使用cookie登陆
使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。
import requests
requests_session = requests.session()
response = requests_session.post(url=url_login, data=data)
若存在验证码，此时采用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的，做法应该如下：
response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies)
response1 = requests.get(url_login) # 未登陆
response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！
response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！
相关参考：网络爬虫-验证码登陆
3. 对于反爬虫机制的处理
3.1 使用代理
适用情况：限制IP地址情况，也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。
这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池，网上有很多免费的代理IP，良莠不齐，可以通过筛选找到能用的。对于“频繁点击”的情况，我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。
proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}
Requests：
import requests
response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
Urllib2：
import urllib2
proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies)
opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener) # 安装opener，此后调用urlopen()时都会使用安装过的opener对象
response = urllib2.urlopen(url)
3.2 时间设置
适用情况：限制频率情况。
Requests，Urllib2都可以使用time库的sleep()函数：
import time
time.sleep(1)
3.3 伪装成浏览器，或者反“反盗链”
有些网站会检查你是不是真的浏览器访问，还是机器自动访问的。这种情况，加上User-Agent，表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。
headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问，适用于拒绝爬虫的网站
headers = {'Referer':'XXXXX'}
headers = {'User-Agent':'XXXXX', 'Referer':'XXXXX'}
Requests：
response = requests.get(url=url, headers=headers)
Urllib2：
import urllib, urllib2
req = urllib2.Request(url=url, headers=headers)
response = urllib2.urlopen(req)
4. 对于断线重连
不多说。
def multi_session(session, *arg):
retryTimes = 20
while retryTimes>0:
try:
return session.post(*arg)
except:
print '.',
retryTimes -= 1
或者
def multi_open(opener, *arg):
retryTimes = 20
while retryTimes>0:
try:
return opener.open(*arg)
except:
print '.',
retryTimes -= 1
这样我们就可以使用multi_session或multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持。
5. 多进程抓取
这里针对华尔街见闻进行并行抓取的实验对比：Python多进程抓取 与 Java单线程和多线程抓取
相关参考：关于Python和Java的多进程多线程计算方法对比
6. 对于Ajax请求的处理
对于“加载更多”情况，使用Ajax来传输很多数据。
它的工作原理是：从网页的url加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载更多的内容，“填充”到网页里。这就是为什么如果你直接去爬网页本身的url，你会找不到页面的实际内容。
这里，若使用Google Chrome分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。
- 如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。
- 对返回的json格式数据(str)进行正则匹配。json格式数据中，需从’\uxxxx’形式的unicode_escape编码转换成u’\uxxxx’的unicode编码。
7. 自动化测试工具Selenium
Selenium是一款自动化测试工具。它能实现操纵浏览器，包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。总之，凡是浏览器能做的事，Selenium都能够做到。
这里列出在给定城市列表后，使用selenium来动态抓取去哪儿网的票价信息的代码。
参考项目：网络爬虫之Selenium使用代理登陆：爬取去哪儿网站
8. 验证码识别
对于网站有验证码的情况，我们有三种办法：
- 使用代理，更新IP。
- 使用cookie登陆。
- 验证码识别。
使用代理和使用cookie登陆之前已经讲过，下面讲一下验证码识别。
可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别，将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功，可以再次更新验证码识别，直到成功为止。
参考项目：验证码识别项目第一版：Captcha1
爬取有两个需要注意的问题：
- 如何监控一系列网站的更新情况，也就是说，如何进行增量式爬取？
- 对于海量数据，如何实现分布式爬取？
分析
抓取之后就是对抓取的内容进行分析，你需要什么内容，就从中提炼出相关的内容来。
常见的分析工具有正则表达式，BeautifulSoup，lxml等等。
存储
分析出我们需要的内容之后，接下来就是存储了。
我们可以选择存入文本文件，也可以选择存入MySQL或MongoDB数据库等。
存储有两个需要注意的问题：
- 如何进行网页去重？
- 内容以什么形式存储？
Scrapy
Scrapy是一个基于Twisted的开源的Python爬虫框架，在工业中应用非常广泛。
相关内容可以参考基于Scrapy网络爬虫的搭建，同时给出这篇文章介绍的微信搜索爬取的项目代码，给大家作为学习参考。
参考项目：使用Scrapy或Requests递归抓取微信搜索结果
Robots协议
好的网络爬虫，首先需要遵守Robots协议。Robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
在网站根目录下放一个robots.txt文本文件（如 https://www.taobao.com/robots.txt ），里面可以指定不同的网络爬虫能访问的页面和禁止访问的页面，指定的页面由正则表达式表示。网络爬虫在采集这个网站之前，首先获取到这个robots.txt文本文件，然后解析到其中的规则，然后根据规则来采集网站的数据。
1. Robots协议规则
User-agent: 指定对哪些爬虫生效
Disallow: 指定不允许访问的网址
Allow: 指定允许访问的网址
注意: 一个英文要大写，冒号是英文状态下，冒号后面有一个空格，”/”代表整个网站
2. Robots协议举例
禁止所有机器人访问
User-agent: *
Disallow: /
允许所有机器人访问
User-agent: *
Disallow:
禁止特定机器人访问
User-agent: BadBot
Disallow: /
允许特定机器人访问
User-agent: GoodBot
Disallow:
禁止访问特定目录
User-agent: *
Disallow: /images/
仅允许访问特定目录
User-agent: *
Allow: /images/
Disallow: /
禁止访问特定文件
User-agent: *
Disallow: /*.html$
仅允许访问特定文件
User-agent: *
Allow: /*.html$
Disallow: /
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