一 、简单爬虫架构：

爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫运行情况
URL管理器：对将要爬取的和已经爬取过的URL进行管理；可取出带爬取的URL，将其传送给“网页下载器”
网页下载器：将URL指定的网页下载，存储成一个字符串，在传送给“网页解析器”
网页解析器：解析网页可解析出 ①有价值的数据 ②另一方面，每个网页都包含有指向其他网页的URL，解析出来后可补充进“URL管理器”，不断循环。

二、简单爬虫架构的动态运行流程

三、爬虫URL管理

URL管理器：管理待抓取URL集合和已抓取URL集合 防止重复抓取。

url: 添加新url到爬取集合中, 判断待添加url是否在容器中, 判断是否还有待爬取的url, 获取待爬取url, 将url从待爬移动到已爬

四、爬虫URL管理器的实现方式

URL管理器的三种实现方式：内存、关系数据库、缓存数据库

存放在内存中是利用set()集合，可以去除重复元素，利用MySQL里的is_crawled参数是用来标记已爬取还是未爬取，redis数据库同样利用set集合。

五、爬虫网页下载器

Python网页下载器有：
1）urllib2 (Python官方基础模块)python 3.x中urllib库和urilib2库合并为urllib库。

2）requests （第三方包，更强大）

爬虫urlib2下载器网页的三种方法：

方法一：直接将url传送给urllib2模块的urlopen()方法

方法二：共享处理，添加data、http header

可以将url,data,header三个参数传送给urllib2的Request类，生成Resquest对象，再将Resquest对象作为参数传递给urlopen()方法来发送网页请求

方法三：添加特殊情景的处理器

有些网页需要用户登录才能访问，此时需要添加cookie的处理,则使用HTTPCookieProcessor进行处理

有些网页需要代理才能访问，则使用ProxyHandler进行处理

有些网页使用的是HTTPS协议加密访问的，则使用HTTPSHandler进行处理

还有些网页中的url存在相互的自动的跳转关系，则使用HTTPRedirectHandler进行处理

可将这些handler传送给build_opener()方法生成一个opener对象，然后给urlib2安装该opener，再利用urlopen()方法发送网页请求，实现网页的下载

例：增强cookie的处理

 六、网页下载器urllib2三种方法实例代码

方法一：

import urllib2
# -*- coding: utf-8 -*-
#第一种方法
url = 'http://www.baidu.com'
response1 = urllib2.urlopen(url)
print response1.getcode()       #打印一下状态码，确定请求是否成功
print len(response1.read())     #打印返回的网页内容的长度

方法二：

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2

url = 'http://www.baidu.com'
request = urllib2.Request(url)
request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0") #为request对象添加了http头信息，并将爬虫伪装成了Mozilla浏览器
response2 = urllib2.urlopen(request)
print response2.getcode()
print len(response2.read())

 方法三：

先创建一个cookie容器为cj，

然后创建一个opener,是以容器作为参数通过urllib2.HTTPCookieProcessor()方法创建一个handler，再传给build_opener()方法实现，

为urllib2安装opener，此时urllib2就具有了cookie处理的增强能力，

最后然后就使用urlopen()方法访问正常的url

最后即可打印出cookie的内容和网页的内容

import urllib2
import cookielib

url = 'http://www.baidu.com'
cj = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
urllib2.install_opener(opener)
response3 = urllib2.urlopen(url)
print response3.getcode()
print cj
print response3.read()

七、爬虫网页解析器

网页解析器：从网页中提取有价值数据的工具

python四种网页解析方式：
模糊匹配：
1.正则表达式(最直观的一种方式，将网页或文档看成是一个字符串，以模糊匹配的方式提取出有价值的数据，但如果文档比较复杂时此方式非常麻烦)
结构化解析：（即将整个网页加载成一个DOM树，以树的形式来进行上下级的遍历和访问）
2.html.parser;（Python的模块）
3.BeautifulSoup,（第三方插件，同时可以使用html.parser和lxml作为解析器）

4.lxml;（第三方插件，可解析html网页或xml网页）

八、使用BeautifulSoup4

BeautifulSoup是Python的第三方库，用于从HTML或XML中提取数据

安装BeautifulSoup4：

1）打开cmd命令窗口

2）进入Python的安装目录下的Scripts

cd C:\Python27\Scripts

3) 输入dir，显示pip.exe已安装

4）输入pip install beautifulsoup4，即可安装beautifulsoup4

 BeautifulSoup的语法：

1）根据已下载好的html网页创建一个beautifulsoup对象，创建该对象的同时就已将整个文档加载成一个DOM树，

2)然后根据此DOM就可对节点进行搜索，搜索节点有两个方法：

find_all方法和find方法，两个方法的参数相同，find_all方法会搜索出所有满足要求的节点，find方法只会搜索出第一个满足要求的节点，

在搜索节点时，可按照节点的名称，属性或文字进行搜索。

3)得到了节点之后，就可以访问节点的名称、属性和内容文字。

例：可使用三种方式对下面a链接进行搜索和访问

代码如下：

1.创建BeautifulSoup对象并同时加载好了DOM树

# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
#根据HTML网页字符串创建BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(
                    html_doc,              #HTML文档字符串，指利用网页下载器下载好的html文件或者是存在本地的html文件，是要提前赋值的
                    'html.parser',          #HTML解析器
                    from_encoding = 'utf-8' #HTML文档的编码
                    )

2.搜索节点(find_all,find)

#方法：find_all(name,attrs,string)

#查找所有标签为a的节点
soup.find_all('a')

#查找所有标签为a，链接符合/view/123.htm形式的节点
soup.find_all('a',href='/view/123.htm')
soup.find_all('a',href=re.compile(r'/view/\d+\.htm')) #可以使用正则表达式进行匹配

#查找所有标签为div，class为abc，文字为Python的节点
soup.find_all('div',class_='abc',string='Python')  #因为class是Python的关键字，为了避免冲突使用class_

3.访问节点的信息

#例：得到节点<a href='1.html'>Python</a>

#获取查找到的节点的标签名称
node.name

#获取查找到的a节点的href属性
node['href']

#获取查找到的a节点的链接文字
node.get_text()

 BeautifulSoup实例演示:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import re
from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
print '获取所有的a链接:'
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser',from_encoding='utf-8')
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print link.name,link['href'],link.get_text()

print '获取lacie的链接:'
link_node1 = soup.find('a',href='http://example.com/lacie')
print link_node1.name,link_node1['href'],link_node1.get_text()

print '使用正则表达式匹配:'
link_node2 = soup.find('a',href=re.compile(r"ill"))
print link_node2.name,link_node2['href'],link_node2.get_text()

print '获取指定p段落的文字:'
p_node = soup.find('p',class_='title')
print p_node.name,p_node.get_text()

输出结果：

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