Python爬蟲原理


 

前言

簡單來說互聯網是由一個個站點和網絡設備組成的大網,我們通過瀏覽器訪問站點,站點把HTML、JS、CSS代碼返回給瀏覽器,這些代碼經過瀏覽器解析、渲染,將豐富多彩的網頁呈現我們眼前;

 

一、爬蟲是什么?

如果我們把互聯網比作一張大的蜘蛛網,數據便是存放於蜘蛛網的各個節點,而爬蟲就是一只小蜘蛛,

沿着網絡抓取自己的獵物(數據)爬蟲指的是:向網站發起請求,獲取資源后分析並提取有用數據的程序;

從技術層面來說就是 通過程序模擬瀏覽器請求站點的行為,把站點返回的HTML代碼/JSON數據/二進制數據(圖片、視頻) 爬到本地,進而提取自己需要的數據,存放起來使用;

 

 

 

二、爬蟲的基本流程:

 

用戶獲取網絡數據的方式:

方式1:瀏覽器提交請求--->下載網頁代碼--->解析成頁面

方式2:模擬瀏覽器發送請求(獲取網頁代碼)->提取有用的數據->存放於數據庫或文件中

爬蟲要做的就是方式2;

 

1、發起請求

使用http庫向目標站點發起請求,即發送一個Request

Request包含:請求頭、請求體等 

Request模塊缺陷:不能執行JS 和CSS 代碼

 

2、獲取響應內容

如果服務器能正常響應,則會得到一個Response

Response包含:html,json,圖片,視頻等

 

3、解析內容

解析html數據:正則表達式(RE模塊),第三方解析庫如Beautifulsoup,pyquery等

解析json數據:json模塊

解析二進制數據:以wb的方式寫入文件

 

4、保存數據

數據庫(MySQL,Mongdb、Redis)

文件

 

 

三、http協議 請求與響應

 

Request:用戶將自己的信息通過瀏覽器(socket client)發送給服務器(socket server)

Response:服務器接收請求,分析用戶發來的請求信息,然后返回數據(返回的數據中可能包含其他鏈接,如:圖片,js,css等)

ps:瀏覽器在接收Response后,會解析其內容來顯示給用戶,而爬蟲程序在模擬瀏覽器發送請求然后接收Response后,是要提取其中的有用數據。

 

 

四、 request

1、請求方式:

常見的請求方式:GET / POST

 

2、請求的URL

url全球統一資源定位符,用來定義互聯網上一個唯一的資源 例如:一張圖片、一個文件、一段視頻都可以用url唯一確定

 

url編碼

https://www.baidu.com/s?wd=圖片

圖片會被編碼(看示例代碼)

 

網頁的加載過程是:

加載一個網頁,通常都是先加載document文檔,

在解析document文檔的時候,遇到鏈接,則針對超鏈接發起下載圖片的請求

 

3、請求頭

User-agent:請求頭中如果沒有user-agent客戶端配置,服務端可能將你當做一個非法用戶host;

cookies:cookie用來保存登錄信息

注意: 一般做爬蟲都會加上請求頭

 

 

 

 

 

請求頭需要注意的參數:

(1)Referrer:訪問源至哪里來(一些大型網站,會通過Referrer 做防盜鏈策略;所有爬蟲也要注意模擬)

(2)User-Agent:訪問的瀏覽器(要加上否則會被當成爬蟲程序)

(3)cookie:請求頭注意攜帶

 

4、請求體

請求體
    如果是get方式,請求體沒有內容 (get請求的請求體放在 url后面參數中,直接能看到)
    如果是post方式,請求體是format data

    ps:
    1、登錄窗口,文件上傳等,信息都會被附加到請求體內
    2、登錄,輸入錯誤的用戶名密碼,然后提交,就可以看到post,正確登錄后頁面通常會跳轉,無法捕捉到post

 

五、 響應Response

1、響應狀態碼

  200:代表成功

  301:代表跳轉

  404:文件不存在

  403:無權限訪問

  502:服務器錯誤

 

2、respone header


響應頭需要注意的參數:

(1)Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/:可能有多個,是來告訴瀏覽器,把cookie保存下來

(2)Content-Location:服務端響應頭中包含Location返回瀏覽器之后,瀏覽器就會重新訪問另一個頁面

 

 

3、preview就是網頁源代碼

JSO數據

如網頁html,圖片

二進制數據等 

 

 

六、總結

1、總結爬蟲流程:

 爬取--->解析--->存儲

 

2、爬蟲所需工具:

 請求庫:requests,selenium(可以驅動瀏覽器解析渲染CSS和JS,但有性能劣勢(有用沒用的網頁都會加載);)
 解析庫:正則,beautifulsoup,pyquery
 存儲庫:文件,MySQL,Mongodb,Redis

 

3、爬獲校花網

最后送給大家點福利吧

基礎版:

import re
import requests

respose=requests.get('http://www.xiaohuar.com/v/')
# print(respose.status_code)# 響應的狀態碼
# print(respose.content)  #返回字節信息
# print(respose.text)  #返回文本內容
urls=re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',respose.text,re.S)  #re.S 把文本信息轉換成1行匹配
url=urls[5]
result=requests.get(url)
mp4_url=re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)[0]

video=requests.get(mp4_url)

with open('D:\\a.mp4','wb') as f:
    f.write(video.content)
View Code

 

函數封裝版

import re
import requests
import hashlib
import time

# respose=requests.get('http://www.xiaohuar.com/v/')
# # print(respose.status_code)# 響應的狀態碼
# # print(respose.content)  #返回字節信息
# # print(respose.text)  #返回文本內容
# urls=re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',respose.text,re.S)  #re.S 把文本信息轉換成1行匹配
# url=urls[5]
# result=requests.get(url)
# mp4_url=re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)[0]
#
# video=requests.get(mp4_url)
#
# with open('D:\\a.mp4','wb') as f:
#     f.write(video.content)
#


def get_index(url):
    respose = requests.get(url)
    if respose.status_code==200:
        return respose.text

def parse_index(res):
    urls = re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"', res,re.S)  # re.S 把文本信息轉換成1行匹配
    return urls


def get_detail(urls):
    for url in urls:
        if not url.startswith('http'):
            url='http://www.xiaohuar.com%s' %url
        result = requests.get(url)
        if result.status_code==200 :
            mp4_url_list = re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"', result.text, re.S)
            if mp4_url_list:
                mp4_url=mp4_url_list[0]
                print(mp4_url)
                # save(mp4_url)


def save(url):
    video = requests.get(url)
    if video.status_code==200:
        m=hashlib.md5()
        m.updata(url.encode('utf-8'))
        m.updata(str(time.time()).encode('utf-8'))
        filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()
        filepath=r'D:\\%s'%filename
        with open(filepath, 'wb') as f:
            f.write(video.content)

def main():
    for i in range(5):
        res1 = get_index('http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i )
        res2 = parse_index(res1)
        get_detail(res2)

if __name__ == '__main__':
    main()
View Code

 

並發版(如果一共需要爬30個視頻,開30個線程去做,花的時間就是 其中最慢那份的耗時時間)

import re
import requests
import hashlib
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
p=ThreadPoolExecutor(30) #創建1個程池中,容納線程個數為30個;


def get_index(url):
    respose = requests.get(url)
    if respose.status_code==200:
        return respose.text

def parse_index(res):
    res=res.result() #進程執行完畢后,得到1個對象
    urls = re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"', res,re.S)  # re.S 把文本信息轉換成1行匹配
    for url in urls:
        p.submit(get_detail(url))  #獲取詳情頁 提交到線程池



def get_detail(url):  #只下載1個視頻
        if not url.startswith('http'):
            url='http://www.xiaohuar.com%s' %url
        result = requests.get(url)
        if result.status_code==200 :
            mp4_url_list = re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"', result.text, re.S)
            if mp4_url_list:
                mp4_url=mp4_url_list[0]
                print(mp4_url)
                # save(mp4_url)


def save(url):
    video = requests.get(url)
    if video.status_code==200:
        m=hashlib.md5()
        m.updata(url.encode('utf-8'))
        m.updata(str(time.time()).encode('utf-8'))
        filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()
        filepath=r'D:\\%s'%filename
        with open(filepath, 'wb') as f:
            f.write(video.content)

def main():
    for i in range(5):
        p.submit(get_index,'http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i ).add_done_callback(parse_index)
        #1、先把爬主頁的任務(get_index)異步提交到線程池
        #2、get_index任務執行完后,會通過回調函add_done_callback()數通知主線程,任務完成;
        #2、把get_index執行結果(注意線程執行結果是對象,調用res=res.result()方法,才能獲取真正執行結果),當做參數傳給parse_index
        #3、parse_index任務執行完畢后,
        #4、通過循環,再次把獲取詳情頁 get_detail()任務提交到線程池執行



if __name__ == '__main__':
    main()
View Code

 

涉及知識:多線程多進程

計算密集型任務:使用多進程,因為能Python有GIL,多進程可以利用上CPU多核優勢;

IO密集型任務:使用多線程,做IO切換節省任務執行時間(並發)

線程池

 

 

參考博客:

瞎驢http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7773496.html





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