谈谈对Python爬虫的理解

　　谈谈对Python爬虫的理解

　　爬虫也可以称为Python爬虫

　　不知从何时起，Python这门语言和爬虫就像一对恋人，二者如胶似漆 ，形影不离，你中有我、我中有你

　　一提起爬虫，就会想到Python，一说起Python，就会想到人工智能……和爬虫

　　所以，一般说爬虫的时候，大部分程序员潜意识里都会联想为Python爬虫，为什么会这样，我觉得有两个原因：

　　任何一个学习Python的程序员，应该都或多或少地见过甚至研究过爬虫，我当时写Python的目的就非常纯粹——为了写爬虫

　　所以本文的目的很简单，就是说说我个人对Python爬虫的理解与实践，作为一名程序员，我觉得了解一下爬虫的相关知识对你只有好处，所以读完这篇文章后，如果能对你有帮助，那便再好不过

　　什么是爬虫

　　爬虫是一个程序，这个程序的目的就是为了抓取万维网信息资源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索结果就全都依赖爬虫来定时获取

　　

　　看上述搜索结果，除了wiki相关介绍外，爬虫有关的搜索结果全都带上了Python，前人说Python爬虫，现在看来果然诚不欺我～

　　爬虫的目标对象也很丰富，不论是文字、图片、视频，任何结构化非结构化的数据爬虫都可以爬取，爬虫经过发展，也衍生出了各种爬虫类型：

　　不想说这些大方向的概念，让我们以一个获取网页内容为例，从爬虫技术本身出发，来说说网页爬虫，步骤如下：

　　什么是爬虫，这就是爬虫：

　　<p>"""让我们根据上面说的步骤来完成一个简单的爬虫程序"""

　　import requests

　　<br />

　　from bs4 import BeautifulSoup

　　<br />

　　target_url = 'http://www.baidu.com/s?wd=爬虫'

　　<br />

　　# 第一步 发起一个GET请求

　　res = requests.get(target_url)

　　<br />

　　# 第二步 提取HTML并解析想获取的数据 比如获取 title

　　soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")

　　# 输出 soup.title.text

　　title = soup.title.text

　　<br />

　　# 第三步 持久化 比如保存到本地

　　with open('title.txt', 'w') as fp:

　　    fp.write(title)</p>

　　加上注释不到20行代码，你就完成了一个爬虫，简单吧

　　怎么写爬虫

　　网页世界多姿多彩、亿万网页资源供你选择，面对不同的页面，怎么使自己编写的爬虫程序够稳健、持久，这是一个值得讨论的问题

　　俗话说，磨刀不误砍柴工，在开始编写爬虫之前，很有必要掌握一些基本知识：

　　这两句描述体现了一名爬虫开发人员需要掌握的基本知识，不过一名基本的后端或者前端工程师都会这些哈哈，这也说明了爬虫的入门难度极低，从这两句话，你能思考出哪些爬虫必备的知识点呢？

　　有了这些知识储备，接下来就可以选择一门语言，开始编写自己的爬虫程序了，还是按照上一节说的三个步骤，然后以Python为例，说一说要在编程语言方面做那些准备：

　　掌握了上面这些，你大可放开手脚大干一场，万维网就是你的名利场，去吧～

　　我觉得对于一个目标网站的网页，可以分下面四个类型：

　　具体是什么意思呢，可能看起来有点绕，但明白这些，你之后写爬虫，只要在脑子里面过一遍着网页对应什么类型，然后套上对应类型的程序（写多了都应该有一套自己的常用代码库），那写爬虫的速度，自然不会慢

　　单页面单目标

　　通俗来说，就是在这个网页里面，我们的目标就只有一个，假设我们的需求是抓取这部电影-肖申克的救赎的名称，首先打开网页右键审查元素，找到电影名称对应的元素位置，如下图所示：

　　

　　在某个单一页面内，看目标是不是只有一个，一眼就能看出标题的CSS Selector规则为：#content > h1 > span:nth-child(1)，然后用我自己写的常用库，我用不到十行代码就能写完抓取这个页面电影名称的爬虫：

　　<p>import asyncio

　　<br />

　　from ruia import Item, TextField

　　<br />

　　class DoubanItem(Item):

　　    title = TextField(css_select='#content > h1 > span:nth-child(1)')

　　<br />

　　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)</p>

　　多页面多目标就是此情况下多个url的衍生情况

　　单页面多目标

　　假设现在的需求是抓取豆瓣电影250第一页中的所有电影名称，你需要提取25个电影名称，因为这个目标页的目标数据是多个item的，因此目标需要循环获取，这就是所谓的单页面多目标了：

　　

　　<p>import asyncio

　　<br />

　　from ruia import Item, TextField

　　<br />

　　class DoubanItem(Item):

　　    target_item = TextField(css_select='div.item')

　　    title = TextField(css_select='span.title')

　　<br />

　　    async def clean_title(self, title):

　　        if isinstance(title, str):

　　            return title

　　        else:

　　            return ''.join([i.text.strip().replace('\xa0', '') for i in title])

　　<br />

　　<br />

　　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)</p>

　　多页面多目标

　　多页面多目标是上述单页面多目标情况的衍生，在这个问题上来看，此时就是获取所有分页的电影名称

　　

　　<p>from ruia import TextField, Item, Request, Spider

　　<br />

　　<br />

　　class DoubanItem(Item):

　　    """

　　    定义爬虫的目标字段

　　    """

　　    target_item = TextField(css_select='div.item')

　　    title = TextField(css_select='span.title')

　　<br />

　　    async def clean_title(self, title):

　　        if isinstance(title, str):

　　            return title

　　        else:

　　            return ''.join([i.text.strip().replace('\xa0', '') for i in title])

　　<br />

　　<br />

　　class DoubanSpider(Spider):

　　    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

　　    concurrency = 10

　　<br />

　　    async def parse(self, res):

　　        etree = res.html_etree

　　        pages = ['?start=0&filter='] + [i.get('href') for i in etree.cssselect('.paginator>a')]

　　<br />

　　        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

　　            )

　　<br />

　　    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

　　<br />

　　<br />

　　if __name__ == '__main__':

　　    DoubanSpider.start()</p>

　　如果网络没问题的话，会得到如下输出：

　　

　　注意爬虫运行时间，1s不到，这就是异步的魅力

　　用Python写爬虫，就是这么简单优雅，诸位，看着网页就思考下：

　　一个爬虫程序就成型了，顺便一提，爬虫这东西，可以说是防君子不防小人，robots.txt大部分网站都有（它的目的是告诉爬虫什么可以爬取什么不可以爬取，比如：），各位想怎么爬取，自己衡量

　　如何进阶

　　不要以为写好一个爬虫程序就可以出师了，此时还有更多的问题在前面等着你，你要含情脉脉地看着你的爬虫程序，问自己三个问题：

　　前两个关于人性的问题在此不做过多叙述，因此跳过，但你们如果作为爬虫工程师的话，切不可跳过

　　会被反爬虫干掉么？

　　最后关于反爬虫的问题才是你爬虫程序强壮与否的关键因素，什么是反爬虫？

　　当越来越多的爬虫在互联网上横冲直撞后，网页资源维护者为了防止自身数据被抓取，开始进行一系列的措施来使得自身数据不易被别的程序爬取，这些措施就是反爬虫

　　比如检测IP访问频率、资源访问速度、链接是否带有关键参数、验证码检测机器人、ajax混淆、js加密等等

　　对于目前市场上的反爬虫，爬虫工程师常有的反反爬虫方案是下面这样的：

　　爬虫工程师的进阶之路其实就是不断反反爬虫，可谓艰辛，但换个角度想也是乐趣所在

　　关于框架

　　爬虫有自己的编写流程和标准，有了标准，自然就有了框架，像Python这种生态强大的语言，框架自然是多不胜数，目前世面上用的比较多的有：

　　这里不过多介绍，框架只是工具，是一种提升效率的方式，看你选择

　　说明

　　任何事物都有两面性，爬虫自然也不例外，因此我送诸位一张图，关键时刻好好想想

　　

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