Python爬虫教程，从入门到成神

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前言

• 网络爬虫定义，又称Web Spider，网页蜘蛛，按照一定的规则，自动抓取网站信息的程序或者脚本。
• 蜘蛛通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面开始，读取网页的内容，找到网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，直到把这个额昂展所有的网页都抓取完为止。
  

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一、为什么使用Python进行网络爬虫？

由于Python语言十分简洁，使用起来又非常简单、易学，通过Python 进行编写就像使用英语进行写作一样。
另外Python 在使用中十分方便，并不需要IDE，而仅仅通过sublime text 就能够对大部分的中小应用进行开发；除此之外Python 爬虫的框架功能十分强大，它的框架能够对网络数据进行爬取，还能对结构性的数据进行提取，经常用在数据的挖掘、历史数据的存储和信息的处理等程序内；Python网络的支持库和html的解析器功能十分强大，借助网络的支持库通过较少代码的编写，就能够进行网页的下载，且通过网页的解析库就能够对网页内各标签进行解析，和正则的表达式进行结合，

十分便于进行网页内容的抓取。所以Python在网络爬虫网面有很大的优势。

二、判断网站数据是否支持爬取

几乎每个网站都有一个名为 robots.txt 的文档，当然也有部分网站没有设定robots.txt。
如果网站没有设定 robots.txt 就可以通过网络爬虫获取没有口令加密的数据，也就是这个网站所有页面数据都可以爬取。
当然如果网站有 robots.txt 文档，就要判断是否有禁止访客获取的数据。

以淘宝网为例，在浏览器中访问 https://www.taobao.com/robots.txt，如图所示。

上图淘宝网的robots.txt文件内容

淘宝网允许部分爬虫访问它的部分路径，而对于没有得到允许的用户，则全部禁止爬取，代码如下：

User-Agent:*
Disallow:/
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这一句代码的意思是除前面指定的爬虫外，不允许其他爬虫爬取任何数据。

三、requests 库抓取网站数据

1.如何安装 requests 库

1.首先在 PyCharm 中安装 requests 库

2.打开 PyCharm，单击“File”（文件）菜单

3.选择“Setting for New Projects…”命令

4.选择“Project Interpreter”（项目编译器）命令

5.确认当前选择的编译器，然后单击右上角的加号。

6.在搜索框输入：requests（注意，一定要输入完整，不然容易出错），然后单击左下角的“Install Package”（安装库）按钮。

安装完成后，会在 Install Package 上显示“Package‘requests’ installed successfully”（库的请求已成功安装），如果安装不成功将会显示提示信息。

四、爬虫的基本原理

网页请求的过程分为两个环节：

1. Request （请求）：每一个展示在用户面前的网页都必须经过这一步，也就是向服务器发送访问请求。
2. Response（响应）：服务器在接收到用户的请求后，会验证请求的有效性，然后向用户（客户端）发送响应的内容，客户端接收服务器响应的内容，将内容展示出来，就是我们所熟悉的网页请求

网页请求的方式也分为两种：

1. GET：最常见的方式，一般用于获取或者查询资源信息，也是大多数网站使用的方式，响应速度快。
2. POST：相比 GET 方式，多了以表单形式上传参数的功能，因此除查询信息外，还可以修改信息。

所以，在写爬虫前要先确定向谁发送请求，用什么方式发送。

五、使用 GET 方式抓取数据

复制任意一条首页首条新闻的标题，在源码页面按【Ctrl+F】组合键调出搜索框，将标题粘贴在搜索框中，然后按【Enter】键。

标题可以在源码中搜索到，请求对象是www.cntour.cn，请求方式是GET（所有在源码中的数据请求方式都是GET），如图 9所示。

确定好请求对象和方式后，在 PyCharm 中输入以下代码：

import requests    #导入requests包
url = 'http://www.cntour.cn/'
strhtml = requests.get(url)    #Get方式获取网页数据
print(strhtml.text)
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加载库使用的语句是 import+库的名字。在上述过程中，加载 requests 库的语句是：import requests。

用 GET 方式获取数据需要调用 requests 库中的 get 方法，使用方法是在 requests 后输入英文点号，如下所示：

requests.get
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将获取到的数据存到 strhtml 变量中，代码如下：

strhtml = request.get(url)
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这个时候 strhtml 是一个 URL 对象，它代表整个网页，但此时只需要网页中的源码，下面的语句表示网页源码：

strhtml.text
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六、使用 POST 方式抓取数据

首先输入有道翻译的网址：http://fanyi.youdao.com/，进入有道翻译页面。

按快捷键 F12，进入开发者模式，单击 Network，此时内容为空，如图所示：

在有道翻译中输入“我爱中国”，单击“翻译”按钮

在开发者模式中，依次单击“Network”按钮和“XHR”按钮，找到翻译数据

单击 Headers，发现请求数据的方式为 POST。

找到数据所在之处并且明确请求方式之后，接下来开始撰写爬虫。

首先，将 Headers 中的 URL 复制出来，并赋值给 url，代码如下：

url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
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POST 的请求获取数据的方式不同于 GET，POST 请求数据必须构建请求头才可以。

Form Data 中的请求参数如图

将其复制并构建一个新字典：

From_data={'i':'我愛中國','from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
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将字符串格式的数据转换成 JSON 格式数据，并根据数据结构，提取数据，并将翻译结果打印出来，代码如下：

import json
content = json.loads(response.text)
print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
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使用 requests.post 方法抓取有道翻译结果的完整代码如下：

import requests    #导入requests包
import json
def get_translate_date(word=None):
  url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
  From_data={'i':word,'from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
  #请求表单数据
  response = requests.post(url,data=From_data)
  #将Json格式字符串转字典
  content = json.loads(response.text)
  print(content)
  #打印翻译后的数据
  #print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
if __name__=='__main__':
  get_translate_date('我爱中国')
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七、使用 Beautiful Soup 解析网页

通过 requests 库已经可以抓到网页源码，接下来要从源码中找到并提取数据。Beautiful Soup 是 python 的一个库，其最主要的功能是从网页中抓取数据。Beautiful Soup 目前已经被移植到 bs4 库中，也就是说在导入 Beautiful Soup 时需要先安装 bs4 库。

安装 bs4 库的方式如图 所示:

安装好 bs4 库以后，还需安装 lxml 库。如果我们不安装 lxml 库，就会使用 Python 默认的解析器。尽管 Beautiful Soup 既支持 Python 标准库中的 HTML 解析器又支持一些第三方解析器，但是 lxml 库具有功能更加强大、速度更快的特点，因此笔者推荐安装 lxml 库。

安装 Python 第三方库后，输入下面的代码，即可开启 Beautiful Soup 之旅：

import requests    #导入requests包
from bs4 import  BeautifulSoup
url='http://www.cntour.cn/'
strhtml=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')
print(data)
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代码运行结果如图。

Beautiful Soup 库能够轻松解析网页信息，它被集成在 bs4 库中，需要时可以从 bs4 库中调用。其表达语句如下：

from bs4 import BeautifulSoup
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首先，HTML 文档将被转换成 Unicode 编码格式，然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这段文档，此处指定 lxml 解析器进行解析。解析后便将复杂的 HTML 文档转换成树形结构，并且每个节点都是 Python 对象。这里将解析后的文档存储到新建的变量 soup 中，代码如下：

soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
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接下来用 select（选择器）定位数据，定位数据时需要使用浏览器的开发者模式，将鼠标光标停留在对应的数据位置并右击，然后在快捷菜单中选择“检查”命令

随后在浏览器右侧会弹出开发者界面，右侧高亮的代码（参见图 19(b)）对应着左侧高亮的数据文本（参见图 19(a)）。右击右侧高亮数据，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”➔“Copy Selector”命令，便可以自动复制路径。

将路径粘贴在文档中，代码如下:

#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a
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由于这条路径是选中的第一条的路径，而我们需要获取所有的头条新闻，因此将 li：nth-child（1）中冒号（包含冒号）后面的部分删掉，代码如下：

#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a
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使用 soup.select 引用这个路径，代码如下：

data = soup.select('#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a')
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八、清洗和组织数据

至此，获得了一段目标的 HTML 代码，但还没有把数据提取出来，接下来在 PyCharm 中输入以下代码：纯文本复制

for item in data:
  result={
    'title':item.get_text(),
    'link':item.get('href')
  }
print(result)
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代码运行结果如图 所示：

首先明确要提取的数据是标题和链接，标题在＜a＞标签中，提取标签的正文用 get_text() 方法。链接在＜a＞标签的 href 属性中，提取标签中的 href 属性用 get() 方法，在括号中指定要提取的属性数据，即 get(＇href＇)。

从图 20 中可以发现，文章的链接中有一个数字 ID。下面用正则表达式提取这个 ID。需要使用的正则符号如下:\d匹配数字+匹配前一个字符1次或多次

在 Python 中调用正则表达式时使用 re 库，这个库不用安装，可以直接调用。在 PyCharm 中输入以下代码：

import re
for item in data:
  result={
    "title":item.get_text(),
    "link":item.get('href'),
    'ID':re.findall('\d+',item.get('href'))
  }
print(result)
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运行结果如图 所示：

这里使用 re 库的 findall 方法，第一个参数表示正则表达式，第二个参数表示要提取的文本。

九、爬虫攻防战

爬虫是模拟人的浏览访问行为，进行数据的批量抓取。当抓取的数据量逐渐增大时，会给被访问的服务器造成很大的压力，甚至有可能崩溃。换句话就是说，服务器是不喜欢有人抓取自己的数据的。那么，网站方面就会针对这些爬虫者，采取一些反爬策略。

服务器第一种识别爬虫的方式就是通过检查连接的 useragent 来识别到底是浏览器访问，还是代码访问的。如果是代码访问的话，访问量增大时，服务器会直接封掉来访 IP。

那么应对这种初级的反爬机制，我们应该采取何种举措？

还是以前面创建好的爬虫为例。在进行访问时，我们在开发者环境下不仅可以找到 URL、Form Data，还可以在 Request headers 中构造浏览器的请求头，封装自己。服务器识别浏览器访问的方法就是判断 keyword 是否为 Request headers 下的 User-Agent，如图：

因此，我们只需要构造这个请求头的参数。创建请求头部信息即可，代码如下：

headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'}
response = request.get(url,headers=headers)
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写到这里，很多读者会认为修改 User-Agent 很太简单。
确实很简单，但是正常人1秒看一个图，而个爬虫1秒可以抓取好多张图，比如 1 秒抓取上百张图，那么服务器的压力必然会增大。
也就是说，如果在一个 IP 下批量访问下载图片，这个行为不符合正常人类的行为，肯定要被封 IP。

其原理也很简单，就是统计每个IP的访问频率，该频率超过阈值，就会返回一个验证码，如果真的是用户访问的话，用户就会填写，然后继续访问，如果是代码访问的话，就会被封 IP。

这个问题的解决方案有两个，第一个就是常用的增设延时，每 3 秒钟抓取一次，代码如下：

import time
time.sleep(3)
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但是，我们写爬虫的目的是为了高效批量抓取数据，这里设置 3 秒钟抓取一次，效率未免太低。其实，还有一个更重要的解决办法，那就是从本质上解决问题。

不管如何访问，服务器的目的就是查出哪些为代码访问，然后封锁 IP。解决办法：为避免被封 IP，在数据采集时经常会使用代理。当然，requests 也有相应的 proxies 属性。

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