Python 爬虫系列
爬虫简介
网络爬虫
爬虫指在使用程序模拟浏览器向服务端发出网络请求，以便获取服务端返回的内容。
但这些内容可能涉及到一些机密信息，所以爬虫领域目前来讲是属于灰色领域，切勿违法犯罪。
爬虫本身作为一门技术没有任何问题，关键是看人们怎么去使用它
《中华人民共和国刑法》第二百八十五条规定：非法获取计算机信息系统数据、非法控制计算机信息系统罪，是指违反国家规定，侵入国家事务、国防建设、尖端科学技术领域以外的计算机信息系统或者采用其他技术手段，获取该计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据，情节严重的行为。刑法第285条第2款明确规定，犯本罪的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。
《反不正当竞争法》第九条规定：以不正当手段获取他人商业秘密的行为即已经构成侵犯商业秘密。而后续如果进一步利用，或者公开该等信息，则构成对他人商业秘密的披露和使用，同样构成对权利人的商业秘密的侵犯。
《刑法》第二百八十六条规定：违反国家规定，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰，造成计算机信息系统不能正常运行，后果严重的，构成犯罪，处五年以下有期徒刑或者拘役；后果特别严重的，处五年以上有期徒刑。而违反国家规定，对计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据和应用程序进行删除、修改、增加的操作，后果严重的，也构成犯罪，依照前款的规定处罚。
《网络安全法》第四十四条规定：任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息。因此，如果爬虫在未经用户同意的情况下大量抓取用户的个人信息，则有可能构成非法收集个人信息的违法行为。
《民法总则》第111条规定：任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全。不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息
爬虫分类
根据爬虫的应用范畴，可有一些三种区分：
通用爬虫
搜索引擎本质就是一个巨大的爬虫，首先该爬虫会爬取整张页面，并且对该页面做备份，之后对其进行数据内容处理如抓取关键字等，然后向用户提供检索接口。
聚焦式爬虫
只关注于页面上某一部分内容，如只关注图片、链接等。
增量式爬虫
用于检索内容是否更新，如开发了一个增量式爬虫每天查看一下云崖博客有没有更新，有更新就爬下来等等...
robots协议
robots协议是爬虫领域非常出名的一种协议，由门户网站提供。
它规定了该站点哪些内容允许爬取，哪些内容不允许爬取。
如果爬取不允许的内容，可对其追究法律责任。
requests模块
requests模块是Python中发送网络请求的一款非常简洁、高效的模块。
pip install requests
发送请求
支持所有的请求方式：
import requests
requests.get("https://www.python.org/")
requests.post("https://www.python.org/")
requests.put("https://www.python.org/")
requests.patch("https://www.python.org/")
requests.delete("https://www.python.org/")
requests.head("https://www.python.org/")
requests.options("https://www.python.org/")
# 指定请求方式
requests.request("get","https://www.python.org/")
当请求发送成功后，会返回一个response对象。
get请求
基本的get请求参数如下：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| params | 字典，get请求的参数，value支持字符串、字典、字节（ASCII编码内） |
| headers | 字典，本次请求携带的请求头 |
| cookies | 字典，本次请求携带的cookies |
演示如下：
import requests
res = requests.get(
url="http://127.0.0.1:5000/index",
params={"key": "value"},
cookies={"key": "value"},
)
print(res.content)
post请求
基本的post请求参数如下：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| data | 字典，post请求的参数，value支持文件对象、字符串、字典、字节（ASCII编码内） |
| headers | 字典，本次请求携带的请求头 |
| cookies | 字典，本次请求携带的cookies |
演示如下：
import requests
res = requests.post(
url="http://127.0.0.1:5000/index",
# 依旧可以携带 params
data={"key": "value"},
cookies={"key": "value"},
)
print(res.content)
高级参数
更多参数：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| json | 字典，传入json数据，将自动进行序列化，支持get/post，请求体传递 |
| files | 字典，传入文件对象，支持post |
| auth | 认证，传入HTTPDigestAuth对象，一般场景是路由器弹出的两个输入框，爬虫获取不到，将用户名和密码输入后会base64加密然后放入请求头中进行交给服务端，base64("名字:密码")，请求头名字:authorization |
| timeout | 超时时间，传入float/int/tuple类型。如果传入的是tuple，则是 (链接超时、返回超时) |
| allow_redirects | 是否允许重定向，传入bool值 |
| proxies | 开启代理，传入一个字典 |
| stream | 是否返回文件流，传入bool值 |
| cert | 证书地址，这玩意儿来自于HTTPS请求，需要传入该网站的认证证书地址，通常来讲如果是大公司的网站不会要求这玩意儿 |
演示：
def param_method_url():
# requests.request(method='get', url='http://127.0.0.1:8000/test/')
# requests.request(method='post', url='http://127.0.0.1:8000/test/')
pass
def param_param():
# - 可以是字典
# - 可以是字符串
# - 可以是字节（ascii编码以内）
# requests.request(method='get',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# params={'k1': 'v1', 'k2': '水电费'})
# requests.request(method='get',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# params="k1=v1&k2=水电费&k3=v3&k3=vv3")
# requests.request(method='get',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# params=bytes("k1=v1&k2=k2&k3=v3&k3=vv3", encoding='utf8'))
# 错误
# requests.request(method='get',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# params=bytes("k1=v1&k2=水电费&k3=v3&k3=vv3", encoding='utf8'))
pass
def param_data():
# 可以是字典
# 可以是字符串
# 可以是字节
# 可以是文件对象
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# data={'k1': 'v1', 'k2': '水电费'})
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# data="k1=v1; k2=v2; k3=v3; k3=v4"
# )
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# data="k1=v1;k2=v2;k3=v3;k3=v4",
# headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
# )
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# data=open('data_file.py', mode='r', encoding='utf-8'), # 文件内容是：k1=v1;k2=v2;k3=v3;k3=v4
# headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
# )
pass
def param_json():
# 将json中对应的数据进行序列化成一个字符串，json.dumps(...)
# 然后发送到服务器端的body中，并且Content-Type是 {'Content-Type': 'application/json'}
requests.request(method='POST',
url='http://127.0.0.1:8000/test/',
json={'k1': 'v1', 'k2': '水电费'})
def param_headers():
# 发送请求头到服务器端
requests.request(method='POST',
url='http://127.0.0.1:8000/test/',
json={'k1': 'v1', 'k2': '水电费'},
headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
)
def param_cookies():
# 发送Cookie到服务器端
requests.request(method='POST',
url='http://127.0.0.1:8000/test/',
data={'k1': 'v1', 'k2': 'v2'},
cookies={'cook1': 'value1'},
)
# 也可以使用CookieJar（字典形式就是在此基础上封装）
from http.cookiejar import CookieJar
from http.cookiejar import Cookie
obj = CookieJar()
obj.set_cookie(Cookie(version=0, name='c1', value='v1', port=None, domain='', path='/', secure=False, expires=None,
discard=True, comment=None, comment_url=None, rest={'HttpOnly': None}, rfc2109=False,
port_specified=False, domain_specified=False, domain_initial_dot=False, path_specified=False)
)
requests.request(method='POST',
url='http://127.0.0.1:8000/test/',
data={'k1': 'v1', 'k2': 'v2'},
cookies=obj)
def param_files():
# 发送文件
# file_dict = {
# 'f1': open('readme', 'rb')
# }
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# files=file_dict)
# 发送文件，定制文件名
# file_dict = {
# 'f1': ('test.txt', open('readme', 'rb'))
# }
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# files=file_dict)
# 发送文件，定制文件名
# file_dict = {
# 'f1': ('test.txt', "hahsfaksfa9kasdjflaksdjf")
# }
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# files=file_dict)
# 发送文件，定制文件名
# file_dict = {
# 'f1': ('test.txt', "hahsfaksfa9kasdjflaksdjf", 'application/text', {'k1': '0'})
# }
# requests.request(method='POST',
# url='http://127.0.0.1:8000/test/',
# files=file_dict)
pass
def param_auth():
# 认证，浏览器BOM对象弹出对话框
# 在HTML文档中是找不到该标签的，所以需要用这个对其进行传入，一般来说常见于路由器登录页面
from requests.auth import HTTPBasicAuth, HTTPDigestAuth
ret = requests.get('https://api.github.com/user', auth=HTTPBasicAuth('wupeiqi', 'sdfasdfasdf'))
print(ret.text)
# ret = requests.get('http://192.168.1.1',
# auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin'))
# ret.encoding = 'gbk'
# print(ret.text)
# ret = requests.get('http://httpbin.org/digest-auth/auth/user/pass', auth=HTTPDigestAuth('user', 'pass'))
# print(ret)
#
def param_timeout():
# 超时时间，如果链接时间大于1秒就返回
# ret = requests.get('http://google.com/', timeout=1)
# print(ret)
# 如果链接时间大于5秒就返回，或者响应时间大于1秒就返回
# ret = requests.get('http://google.com/', timeout=(5, 1))
# print(ret)
pass
def param_allow_redirects():
ret = requests.get('http://127.0.0.1:8000/test/', allow_redirects=False)
print(ret.text)
def param_proxies():
# 配置代理
# proxies = {
# "http": "61.172.249.96:80",
# "https": "http://61.185.219.126:3128",
# }
# proxies = {'http://10.20.1.128': 'http://10.10.1.10:5323'}
# ret = requests.get("http://www.proxy360.cn/Proxy", proxies=proxies)
# print(ret.headers)
# from requests.auth import HTTPProxyAuth
#
# proxyDict = {
# 'http': '77.75.105.165',
# 'https': '77.75.105.165'
# }
# auth = HTTPProxyAuth('username', 'mypassword')
#
# r = requests.get("http://www.google.com", proxies=proxyDict, auth=auth)
# print(r.text)
pass
def param_stream():
# 文件流，直接写入文件即可
ret = requests.get('http://127.0.0.1:8000/test/', stream=True)
print(ret.content)
ret.close()
# from contextlib import closing
# with closing(requests.get('http://httpbin.org/get', stream=True)) as r:
# # 在此处理响应。
# for i in r.iter_content():
# print(i)
session对象
如果爬取一个网站，该网站可能会返回给你一些cookies，对这个网站后续的请求每次都要带上这些cookies比较麻烦。
所以可以直接使用session对象（自动保存cookies）发送请求，它会携带当前对象中所有的cookies。
def requests_session():
import requests
# 使用session时，会携带该网站中所返回的所有cookies发送下一次请求。
# 生成session对象
session = requests.Session()
### 1、首先登陆任何页面，获取cookie
i1 = session.get(url="http://dig.chouti.com/help/service")
### 2、用户登陆，携带上一次的cookie，后台对cookie中的 gpsd 进行授权
i2 = session.post(
url="http://dig.chouti.com/login",
data={
'phone': "8615131255089",
'password': "xxxxxx",
'oneMonth': ""
}
)
i3 = session.post(
url="http://dig.chouti.com/link/vote?linksId=8589623",
)
print(i3.text)
response对象
以下是response对象的所有参数：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| response.text | 返回文本响应内容 |
| response.content | 返回二进制响应内容 |
| response.json | 如果返回内容是json格式，则进行序列化 |
| response.encoding | 返回响应内容的编码格式 |
| response.status_code | 状态码 |
| response.headers | 返回头 |
| response.cookies | 返回的cookies对象 |
| response.cookies.get_dict() | 以字典形式展示返回的cookies对象 |
| response.cookies.items() | 以元组形式展示返回的cookies对象 |
| response.url | 返回的url地址 |
| response.history | 这是一个列表，如果请求被重定向，则将上一次被重定向的response对象添加到该列表中 |
编码问题
并非所有网页都是utf8编码，有的网页是gbk编码。
此时如果使用txt查看响应内容就要指定编码格式：
import requests
response=requests.get('http://www.autohome.com/news')
response.encoding='gbk'
print(response.text)
下载文件
使用response.context时，会将所有内容存放至内存中。
如果访问的资源是一个大文件，而需要对其进行下载时，可使用如下方式生成迭代器下载：
import requests
response=requests.get('http://bangimg1.dahe.cn/forum/201612/10/200447p36yk96im76vatyk.jpg')
with open("res.png","wb") as f:
for line in response.iter_content():
f.write(line)
json返回内容
如果确定返回内容是json数据，则可以通过response.json进行查看：
import requests
response = requests.get("http://127.0.0.1:5000/index")
print(response.json())
历史记录
如果访问一个地址却被重定向了，被重定向的地址会被存放到response.history这个列表中：
import requests
r = requests.get('http://127.0.0.1:5000/index') # 被重定向了
print(r.status_code) # 200
print(r.url) # http://127.0.0.1:5000/new # 重定向的地址
print(r.history)
# [<Response [302]>]
如果在请求时，指定allow_redirects参数为False，则禁止重定向：
import requests
r = requests.get('http://127.0.0.1:5000/index',allow_redirects=False) # 禁止重定向
print(r.status_code) # 302
print(r.url) # http://127.0.0.1:5000/index
print(r.history)
# []
bs4模块
request模块可以发送请求，获取HTML文档内容。
而bs4模块可以解析出HTML与XML文档的内容，如快速查找标签等等。
pip3 install bs4
bs4模块只能在Python中使用
bs4依赖解析器，虽然有自带的解析器，但是目前使用最多的还是lxml：
pip3 install lxml
基本使用
将request模块请求回来的HTML文档内容转换为bs4对象，使用其下的方法进行查找：
如下示例，解析出虾米音乐中的歌曲，歌手，歌曲时长：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from prettytable import PrettyTable
# 实例化表格
table = PrettyTable(['编号', '歌曲名称', '歌手', '歌曲时长'])
url = r"https://www.xiami.com/list?page=1&query=%7B%22genreType%22%3A1%2C%22genreId%22%3A%2220%22%7D&scene=genre&type=song"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36",
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# step01: 将文本内容实例化出bs对象
soup_obj = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# step02: 查找标签
main = soup_obj.find("div", attrs={"class": "table idle song-table list-song"})
# step03: 查找存放歌曲信息的tbody标签
tbody = main.select(".table-container>table>tbody")[0]
# step04: tbody标签中的每个tr都是一首歌曲
tr = tbody.find_all("tr")
# step04: 每个tr里都存放有歌曲信息，所以直接循环即可
for music in tr:
name = music.select(".song-name>a")[0].text
singer = music.select(".COMPACT>a")[0].text
time_len = music.select(".duration")[0].text
table.add_row([tr.index(music) + 1, name, singer, time_len])
# step05: 打印信息
print(table)
结果如下：
+------+--------------------------------------------------+--------------------+----------+
| 编号 | 歌曲名称 | 歌手 | 歌曲时长 |
+------+--------------------------------------------------+--------------------+----------+
| 1 | Love Story (Live from BBC 1's Radio Live Lounge) | Taylor Swift | 04:25 |
| 2 | Five Hundred Miles | Jove | 03:27 |
| 3 | I'm Gonna Getcha Good! (Red Album Version) | Shania Twain | 04:30 |
| 4 | Your Man | Josh Turner | 03:45 |
| 5 | Am I That Easy To Forget | Jim Reeves | 02:22 |
| 6 | Set for Life | Trent Dabbs | 04:23 |
| 7 | Blue Jeans | Justin Rutledge | 04:25 |
| 8 | Blind Tom | Grant-Lee Phillips | 02:59 |
| 9 | Dreams | Slaid Cleaves | 04:14 |
| 10 | Remember When | Alan Jackson | 04:31 |
| 11 | Crying in the Rain | Don Williams | 03:04 |
| 12 | Only Worse | Randy Travis | 02:53 |
| 13 | Vincent | The Sunny Cowgirls | 04:22 |
| 14 | When Your Lips Are so Close | Gord Bamford | 03:02 |
| 15 | Let It Be You | Ricky Skaggs | 02:42 |
| 16 | Steal a Heart | Tenille Arts | 03:09 |
| 17 | Rylynn | Andy McKee | 05:13 |
| 18 | Rockin' Around The Christmas Tree | Brenda Lee | 02:06 |
| 19 | Love You Like a Love Song | Megan & Liz | 03:17 |
| 20 | Tonight I Wanna Cry | Keith Urban | 04:18 |
| 21 | If a Song Could Be President | Over the Rhine | 03:09 |
| 22 | Shut'er Down | Doug Supernaw | 04:12 |
| 23 | Falling | Jamestown Story | 03:08 |
| 24 | Jim Cain | Bill Callahan | 04:40 |
| 25 | Parallel Line | Keith Urban | 04:14 |
| 26 | Jingle Bell Rock | Bobby Helms | 04:06 |
| 27 | Unsettled | Justin Rutledge | 04:01 |
| 28 | Bummin' Cigarettes | Maren Morris | 03:07 |
| 29 | Cheatin' on Her Heart | Jeff Carson | 03:18 |
| 30 | If My Heart Had a Heart | Cassadee Pope | 03:21 |
+------+--------------------------------------------------+--------------------+----------+
Process finished with exit code 0
HTML文档
准备一个HTML文档，对他进行解析：
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport"
content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<form action="#" method="post" enctype="multipart/form-data">
<fieldset>
<legend><h1>欢迎注册</h1></legend>
<p>头像： <input type="file" name="avatar"/></p>
<p>用户名: <input type="text" name="username" placeholder="请输入用户名"/></p>
<p>密码： <input type="text" name="pwd" placeholder="请输入密码"/></p>
<p>性别: 男<input type="radio" name="gender" value="male"/>女<input type="radio" name="gender" value="female"/></p>
<p>爱好: 篮球<input type="checkbox" name="hobby" value="basketball" checked/>足球<input type="checkbox" name="hobby"
value="football"/></p>
居住地
<select name="addr">
<optgroup label="中国">
<option value="bejing" selected>北京</option>
<option value="shanghai">上海</option>
<option value="guangzhou">广州</option>
<option value="shenzhen">深圳</option>
<option value="other">其他</option>
</optgroup>
<optgroup label="海外">
<option value="America">美国</option>
<option value="Japanese">日本</option>
<option value="England">英国</option>
<option value="Germany">德国</option>
<option value="Canada">加拿大</option>
</optgroup>
</select>
</fieldset>
<fieldset>
<legend>请填写注册理由</legend>
<p><textarea name="register_reason" cols="30" rows="10" placeholder="请填写充分理由"></textarea></p>
</fieldset>
<p><input type="reset" value="重新填写信息"/> <input type="submit" value="提交注册信息"> <input type="butoon"
value="联系客服" disabled>
</p>
</form>
</body>
</html>
基本选择器
基本选择器如下 ：
| 选择器方法 | 描述 |
|---|---|
| TagName | 唯一选择器，根据标签名来选择 |
| find() | 唯一选择器，可根据标签名、属性来做选择 |
| select_one() | 唯一选择器，可根据CSS选择器语法做选择 |
| find_all() | 集合选择器，可根据标签名、属性来做选择 |
| select() | 集合选择器，可根据CSS选择器语法做选择 |
.TagName选择器只会拿出第一个匹配的内容，必须根据标签名选择：
input = soup.input
print(input)
# <input name="avatar" type="file"/>
.find()选择器只会拿出第一个匹配的内容，可根据标签名、属性来做选择
input= soup.find("input",attrs={"name":"username","type":"text"}) # attrs指定属性
print(input)
# <input name="username" placeholder="请输入用户名" type="text"/>
.select_one()根据css选择器来查找标签，只获取第一个：
input = soup.select_one("input[type=text]")
print(input)
# <input name="username" placeholder="请输入用户名" type="text"/>
.find_all()可获取所有匹配的标签，返回一个list，可根据标签名、属性来做选择
input_list = soup.find_all("input",attrs={"type":"text"})
print(input_list)
# [<input name="username" placeholder="请输入用户名" type="text"/>, <input name="pwd" placeholder="请输入密码" type="text"/>]
.select()根据css选择器获取所有匹配的标签，返回一个list
input_list = soup.select("input[type=text]")
print(input_list)
# [<input name="username" placeholder="请输入用户名" type="text"/>, <input name="pwd" placeholder="请输入密码" type="text"/>]
关系与操作
使用较少，选读：
| 属性/方法 | 描述 |
|---|---|
| children | 获取所有的后代标签，返回迭代器 |
| descendants | 获取所有的后代标签，返回生成器 |
| index() | 检查某个标签在当前标签中的索引值 |
| clear() | 删除后代标签，保留本标签，相当于清空 |
| decompose() | 删除标签本身（包括所有后代标签） |
| extract() | 同.decomponse()效果相同，但会返回被删除的标签 |
| decode() | 将当前标签与后代标签转换字符串 |
| decode_contents() | 将当前标签的后代标签转换为字符串 |
| encode() | 将当前标签与后代标签转换字节串 |
| encode_contents() | 将当前标签的后代标签转换为字节串 |
| append() | 在当前标签内部追加一个标签(无示例) |
| insert() | 在当前标签内部指定位置插入一个标签(无示例) |
| insert_before() | 在当前标签前面插入一个标签(无示例) |
| insert_after() | 在当前标签后面插入一个标签(无示例) |
| replace_with() | 将当前标签替换为指定标签(无示例) |
.children获取所有的后代标签，返回迭代器
form = soup.find("form")
print(form.children)
# <list_iterator object at 0x0000025665D5BDD8>
.descendants获取所有的后代标签，返回生成器
form = soup.find("form")
print(form.descendants)
# <generator object descendants at 0x00000271C8F0ACA8>
.index()检查某个标签在当前标签中的索引值
body = soup.find("body")
form = soup.find("form")
print(body.index(form))
# 3
.clear()删除后代标签，保留本标签，相当于清空
form = soup.find("form")
form.clear()
print(form) # None
print(soup)
# 清空了form
.decompose()删除标签本身（包括所有后代标签）
form = soup.find("form")
form..decompose()
print(form) # None
print(soup)
# 删除了form
.extract()同.decomponse()效果相同，但会返回被删除的标签
form = soup.find("form")
form..extract()
print(form) # 被删除的内容
print(soup)
# 被删除了form
.decode()将当前标签与后代标签转换字符串，.decode_contents()将当前标签的后代标签转换为字符串
form = soup.find("form")
print(form.decode()) # 包含form
print(form.decode_contents()) # 不包含form
.encode()将当前标签与后代标签转换字节串，.encode_contents()将当前标签的后代标签转换为字节串
form = soup.find("form")
print(form.encode()) # 包含form
print(form.encode_contents()) # 不包含form
标签内容
以下方法都比较常用：
| 属性/方法 | 描述 |
|---|---|
| name | 获取标签名称 |
| attrs | 获取标签属性 |
| text | 获取该标签下的所有文本内容（包括后代） |
| string | 获取该标签下的直系文本内容 |
| is_empty_element | 判断是否是空标签或者自闭合标签 |
| get_text() | 获取该标签下的所有文本内容（包括后代） |
| has_attr() | 检查标签是否具有该属性 |
.name获取标签名称
form = soup.find("form")
print(form.name)
# form
.attrs获取标签属性
form = soup.find("form")
print(form.attrs)
# {'action': '#', 'method': 'post', 'enctype': 'multipart/form-data'}
.is_empty_element判断是否是空标签或者自闭合标签
input = soup.find("input")
print(input.is_empty_element)
# True
.get_text()与text获取该标签下的所有文本内容（包括后代）
form = soup.find("form")
print(form.get_text())
print(form.text)
string获取该标签下的直系文本内容
form = soup.find("form")
print(form.get_text())
print(form.string)
.has_attr()检查标签是否具有该属性
form = soup.find("form")
print(form.has_attr("action"))
# True
xPath模块
xPath模块的作用与bs4相同，都是查找标签。
但是xPath模块的通用性更强，它的语法规则并不限于仅在Python中使用。
作为一门小型的专业化查找语言，xPath在Python中被集成在了lxml模块中，所以直接下载安装就可以开始使用了。
pip3 install lxml
加载文档：
from lxml import etree
# 解析网络爬取的html源代码
root = etree.HTML(response.text,,etree.HTMLParser()) # 加载整个HTML文档，并且返回根节点<html>
# 解析本地的html文件
root = etree.parse(fileName,etree.HTMLParser())
基本选取符
基本选取符：
| 符号 | 描述 |
|---|---|
| / | 从根节点开始选取 |
| // | 不考虑层级关系的选取节点 |
| . | 选取当前节点 |
| .. | 选取当前节点的父节点 |
| @ | 属性检测 |
| [num] | 选取第n个标签元素，从1开始 |
| /@attrName | 选取当前元素的某一属性 |
| * | 通配符 |
| /text() | 选取当前节点下的直系文本内容 |
| //text() | 选取当前文本下的所有文本内容 |
| | | 返回符号两侧所匹配的全部标签 |
以下是示例：
注意：xPath选择完成后，返回的始终是一个list，与jQuery类似，可以通过Index取出Element对象
from lxml import etree
root = etree.parse("./testDataDocument.html",etree.HTMLParser())
# 从根节点开始找 /
form_list = root.xpath("/html/body/form")
print(form_list) # [<Element form at 0x203bd29c188>]
# 不考虑层级关系的选择节点 //
input_list = root.xpath("//input")
print(input_list)
# 从当前的节点开始选择 即第一个form表单 ./
select_list = form_list[0].xpath("./fieldset/select")
print(select_list)
# 选择当前节点的父节点 ..
form_parent_list = form_list[0].xpath("..")
print(form_parent_list) # [<Element body at 0x1c946e4c548>]
# 属性检测 @ 选取具有name属性的input框
input_username_list = root.xpath("//input[@name='username']")
print(input_username_list)
# 属性选取 @ 获取元素的属性
attrs_list = root.xpath("//p/@title")
print(attrs_list)
# 选取第n个元素，从1开始
p_text_list = root.xpath("//p[2]/text()")
print(p_text_list)
# 通配符 * 选取所有带有属性的标签
have_attrs_ele_list = root.xpath("//*[@*]")
print(have_attrs_ele_list)
# 获取文本内容-直系
print(root.xpath("//form/text()"))
# 结果：一堆\r\n
# 获取文本内容-非直系
print(root.xpath("//form//text()"))
# 结果：本身和后代的text
# 返回所有input与p标签
ele_list = root.xpath("//input|//p")
print(ele_list)
表达式形式
你可以指定逻辑运算符，大于小于等。
from lxml import etree
root = etree.parse("./testDataDocument.html",etree.HTMLParser())
# 返回属性值price大于或等于20的标签
price_ele_list = root.xpath("//*[@price>=20]")
print(price_ele_list)
xPath轴关系
xPath中拥有轴这一概念，不过相对来说使用较少，它就是做关系用的。了解即可：
| 轴 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| ancestor | xpath(‘./ancestor::*’) | 选取当前节点的所有先辈节点（父、祖父） |
| ancestor-or-self | xpath(‘./ancestor-or-self::*’) | 选取当前节点的所有先辈节点以及节点本身 |
| attribute | xpath(‘./attribute::*’) | 选取当前节点的所有属性 |
| child | xpath(‘./child::*’) | 返回当前节点的所有子节点 |
| descendant | xpath(‘./descendant::*’) | 返回当前节点的所有后代节点（子节点、孙节点） |
| following | xpath(‘./following::*’) | 选取文档中当前节点结束标签后的所有节点 |
| following-sibing | xpath(‘./following-sibing::*’) | 选取当前节点之后的兄弟节点 |
| parent | xpath(‘./parent::*’) | 选取当前节点的父节点 |
| preceding | xpath(‘./preceding::*’) | 选取文档中当前节点开始标签前的所有节点 |
| preceding-sibling | xpath(‘./preceding-sibling::*’) | 选取当前节点之前的兄弟节点 |
| self | xpath(‘./self::*’) | 选取当前节点 |
功能函数
功能函数更多的是做模糊搜索，这里举几个常见的例子，一般使用也不多：
| 函数 | 示例 | 描述 |
|---|---|---|
| starts-with | xpath(‘//div[starts-with(@id,”ma”)]‘) | 选取id值以ma开头的div节点 |
| contains | xpath(‘//div[contains(@id,”ma”)]‘) | 选取id值包含ma的div节点 |
| and | xpath(‘//div[contains(@id,”ma”) and contains(@id,”in”)]‘) | 选取id值包含ma和in的div节点 |
| text() | xpath(‘//div[contains(text(),”ma”)]‘) | 选取节点文本包含ma的div节点 |
element对象
上面说过，使用xPath进行筛选后得到的结果都是一个list，其中的成员就是element标签对象。
以下方法都是操纵element标签对象的，比较常用。
首先是针对自身标签的操作：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| tag | 返回元素的标签类型 |
| text | 返回元素的直系文本 |
| tail | 返回元素的尾行 |
| attrib | 返回元素的属性（字典形式） |
演示如下：
from lxml import etree
root = etree.parse("./testDataDocument.html",etree.HTMLParser())
list(map(lambda ele:print(ele.tag),root.xpath("//option")))
list(map(lambda ele:print(ele.text),root.xpath("//option"))) # 常用
list(map(lambda ele:print(ele.tail),root.xpath("//option")))
list(map(lambda ele:print(ele.attrib),root.xpath("//option"))) # 常用
针对当前element对象属性的操作，用的不多：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| clear() | 清空元素的后代、属性、text和tail也设置为None |
| get() | 获取key对应的属性值，如该属性不存在则返回default值 |
| items() | 根据属性字典返回一个列表，列表元素为(key, value） |
| keys() | 返回包含所有元素属性键的列表 |
| set() | 设置新的属性键与值 |
针对当前element对象后代的操作，用的更少：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| append() | 添加直系子元素 |
| extend() | 增加一串元素对象作为子元素 |
| find() | 寻找第一个匹配子元素，匹配对象可以为tag或path |
| findall() | 寻找所有匹配子元素，匹配对象可以为tag或path |
| findtext() | 寻找第一个匹配子元素，返回其text值。匹配对象可以为tag或path |
| insert() | 在指定位置插入子元素 |
| iter() | 生成遍历当前元素所有后代或者给定tag的后代的迭代器 |
| iterfind() | 根据tag或path查找所有的后代 |
| itertext() | 遍历所有后代并返回text值 |
| remove() | 删除子元素 |
高性能爬虫
后端准备
Flask作为后端服务器：
from flask import Flask
import time
app = Flask(__name__,template_folder="./")
@app.route('/index',methods=["GET","POST"])
def index():
time.sleep(2)
return "index...ok!!!"
@app.route('/news')
def news():
time.sleep(2)
return "news...ok!!!"
@app.route('/hot')
def hot():
time.sleep(2)
return "hot...ok!!!"
if __name__ == '__main__':
app.run()
同步爬虫
如果使用同步爬虫对上述服务器的三个url进行爬取，花费的结果是六秒：
import time
from requests import Session
headers = {
"user-agent": "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
urls = [
"http://127.0.0.1:5000/index",
"http://127.0.0.1:5000/news",
"http://127.0.0.1:5000/hot",
]
start = time.time()
def func(url):
session = Session()
response = session.get(url)
return response.text
# 回调函数，处理后续任务
def callback(result): # 获取结果
print(result)
for url in urls:
res = func(url)
callback(res)
end = time.time()
print("总用时:%s秒" % (end - start))
ThreadPoolExecutor
使用多线程则基本两秒左右即可完成：
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from requests import Session
headers = {
"user-agent": "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
urls = [
"http://127.0.0.1:5000/index",
"http://127.0.0.1:5000/news",
"http://127.0.0.1:5000/hot",
]
start = time.time()
def func(url):
session = Session()
response = session.get(url)
return response.text
# 回调函数
def callback(obj): # 期程对象
print(obj.result())
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
for url in urls:
res = pool.submit(func, url)
# 为期程对象绑定回调
res.add_done_callback(callback)
pool.shutdown(wait=True)
end = time.time()
print("总用时:%s秒" % (end - start))
asyncio&aiohttp
线程的切换开销较大，可使用切换代价更小的协程进行实现。
由于协程中不允许同步方法的出现，requests模块下的请求方法都是同步请求方法，所以需要使用aiohttp模块下的异步请求方法完成网络请求。
现今的所谓异步，其实都是用I/O多路复用技术来完成，即在一个线程下进行where循环，监听描述符，即eventLoop。
import asyncio
import time
import aiohttp
headers = {
"user-agent": "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
urls = [
"http://127.0.0.1:5000/index",
"http://127.0.0.1:5000/news",
"http://127.0.0.1:5000/hot",
]
start = time.time()
async def func(url):
# 在async协程中，所有的阻塞方法都需要通过await手动挂起
# 并且，如果存在同步方法，则还是同步执行，必须是异步方法，所以这里使用aiohttp模块发送请求
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with await session.get(url) as response:
# text()：返回字符串形式的响应数据
# read(): 返回二进制格式响应数据
# json(): json格式反序列化
result = await response.text() # aiohttp中是一个方法
return result
# 回调函数
def callback(obj): # 期程对象
print(obj.result())
# 创建协程任务列表
tasks = []
for url in urls:
g = func(url) # 创建协程任务g
task = asyncio.ensure_future(g) # 注册协程任务
task.add_done_callback(callback) # 绑定回调，传入期程对象
tasks.append(task) # 添加协程任务到任务列表
# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行任务，并且主线程会等待协程任务列表中的所有任务处理完毕后再执行
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print("总用时:%s秒" % (end - start))
selenium模块
selenium是Python实现浏览器自动化操作的一款模块。
通过它我们可以让代码控制浏览器，从而进行数据爬取，尤其在以下两个地方该模块的作用更加强大：
- 获取整张页面的数据，对有的页面来说前后端分离的API接口太难找了，使用requests模块根本找不到发送加载数据的接口
- 进行自动登录
下载安装：
pip3 install selenium
由于要操纵浏览器，所以要下载对应的驱动文件，需要注意的是驱动版本需要与浏览器版本一一对应：
如果是MAC平台，解压到如下路径，win平台解压到任意位置皆可：
/usr/local/bin
由于我们使用的是chorme浏览器，所以只需要实例化出其操纵对象即可：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
以后的操纵都是操纵该实例对象，如果你使用其他版本浏览器，请自行下载驱动，支持的浏览器如下：
driver = webdriver.Firefox()
driver = webdriver.Edge()
driver = webdriver.PhantomJS()
driver = webdriver.Safari()
基本使用
以下是基本操纵实例，实例将展示如何搜索博客园：
from selenium import webdriver
import time
# 载入驱动
driver = webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe")
# 打开百度页面
driver.get("https://www.baidu.com")
# 找到搜索框，输入博客园
driver.find_element_by_id("kw").send_keys("博客园")
time.sleep(2)
driver.find_element_by_id('su').click()
time.sleep(2)
# 关闭浏览器
driver.quit()
元素定位
webdriver提供了很多元素定位方法，常用的如下：
driver.find_element_by_id()
driver.find_element_by_name()
driver.find_element_by_class_name()
driver.find_element_by_tag_name()
driver.find_element_by_link_text()
driver.find_element_by_partial_link_text()
driver.find_element_by_xpath()
driver.find_element_by_css_selector()
ifarme定位
对于webdriver来说，它拥有一层作用域。
默认是在顶级作用域中，如果出现了ifarme标签，则必须切换到ifarme标签的作用域才能查找其里面的元素。
如下，想查找其中的button：
<div id="modal">
<iframe id="buttonframe"name="myframe"src="https://seleniumhq.github.io">
<button>Click here</button>
</iframe>
</div>
如果直接获取button则不会生效，因为目前作用域是外部的html标签中，不能获取内部iframe的作用域：
# 这不会工作
driver.find_element(By.TAG_NAME, 'button').click()
正确的方法是找到ifarme标签，对其进行切换作用域的操作：
# 存储网页元素
iframe = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#modal > iframe")
# 切换到选择的 iframe
driver.switch_to.frame(iframe)
# 单击按钮
driver.find_element(By.TAG_NAME, 'button').click()
如果您的frame或iframe具有id或name属性，则可以使用该属性。如果名称或 id 在页面上不是唯一的， 那么将切换到找到的第一个。
# 通过 id 切换框架
driver.switch_to.frame('buttonframe')
# 单击按钮
driver.find_element(By.TAG_NAME, 'button').click()
还可以通过索引值进行切换：
# 切换到第 2 个框架
driver.switch_to.frame(1)
退出当前iframe的作用域，使用以下代码：
# 切回到默认内容
driver.switch_to.default_content()
交互相关
我们可以与浏览器BOM或者element进行交互。
如找到搜索框，使用send_keys()即可输入内容，clear()即可清空内容。
再比如找到button使用click()即可触发单击事件。
更多方法请参照官方文档，截图也在其中：
动作链
如果碰到滑动验证的操作，则需要使用动作链进行。
上述的交互中，如send_keys()与click()都是一次性完成的，如果是非一次性的操作如拖拽，滑动的就可以通过动作链完成。
动作链的官方文档，包括获取当前元素的大小，配合截图使用有奇效，举个例子，截图到当前的验证码页面，然后使用第三方打码工具进行解析验证码：
from selenium import webdriver
from time import sleep
#导入动作链对应的类
from selenium.webdriver import ActionChains
bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver')
bro.get('https://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
#如果定位的标签是存在于iframe标签之中的则必须通过如下操作在进行标签定位
bro.switch_to.frame('iframeResult')#切换浏览器标签定位的作用域
div = bro.find_element_by_id('draggable')
#动作链
action = ActionChains(bro)
#点击长按指定的标签
action.click_and_hold(div)
for i in range(5):
#perform()立即执行动作链操作
#move_by_offset(x,y):x水平方向 y竖直方向
action.move_by_offset(17,0).perform()
sleep(0.5)
#释放动作链
action.release()
bro.quit()
执行脚本
如果webdriver实例中没有实现某些方法，则可以通过执行Js代码来完成，比如下拉滑动条：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe")
driver.get('https://www.jd.com/')
# 执行脚本：滑动整个页面
driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)')
源码数据
上面提到过，如果使用requets模块访问某一url却没有拿到想要的数据，那么很可能是前后端分离通过RESTful APIs进行数据交互。
这个时候我们可以使用selenium模块来对同一url发起请求，由于是浏览器打开，所有的RESTFUL API都会进行请求，然后直接通过属性page_source解析返回的源码数据：
from selenium import webdriver
from lxml import etree
driver=webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",)
driver.get('https://www.baidu.com/')
source_code = driver.page_source # 获取网页源代码
# 直接获取百度的图片地址
root = etree.HTML(source_code,parser=etree.HTMLParser())
driver.close()
img_src = "http:" + root.xpath(r"//*[@id='s_lg_img_new']")[0].attrib.get("src")
print(img_src)
节点操作
上面我们通过使用lxml模块来解析源码中的百度图片地址，其实可以不用这么麻烦。
Selenium也提供了节点操作，选取节点、获取属性等：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By # 按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait # 等待页面加载某些元素
driver = webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",)
driver.get('https://www.amazon.cn/')
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'cc-lm-tcgShowImgContainer')))
tag = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#cc-lm-tcgShowImgContainer img')
# 获取标签属性，
print(tag.get_attribute('src'))
# 获取标签ID，位置，名称，大小（了解）
print(tag.id)
print(tag.location)
print(tag.tag_name)
print(tag.size)
driver.close()
延时等待
在Selenium中，get()方法会在网页框架加载结束后结束执行，此时如果获取page_source，可能并不是浏览器完全加载完成的页面，如果某些页面有额外的Ajax请求，我们在网页源代码中也不一定能成功获取到。所以，这里需要延时等待一定时间，确保节点已经加载出来。这里等待的方式有两种：一种是隐式等待，一种是显式等待。
隐式等待：
当使用隐式等待执行测试的时候，如果Selenium没有在DOM中找到节点，将继续等待，超出设定时间后，则抛出找不到节点的异常。换句话说，当查找节点而节点并没有立即出现的时候，隐式等待将等待一段时间再查找DOM，默认的时间是0。示例如下：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
driver=webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",)
#隐式等待:在查找所有元素时，如果尚未被加载，则等10秒
driver.implicitly_wait(10)
driver.get('https://www.baidu.com')
input_tag=driver.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
contents=driver.find_element_by_id('content_left') #没有等待环节而直接查找，找不到则会报错
print(contents)
driver.close()
显示等待：
隐式等待的效果其实并没有那么好，因为我们只规定了一个固定时间，而页面的加载时间会受到网络条件的影响。这里还有一种更合适的显式等待方法，它指定要查找的节点，然后指定一个最长等待时间。如果在规定时间内加载出来了这个节点，就返回查找的节点；如果到了规定时间依然没有加载出该节点，则抛出超时异常。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
driver=webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",)
driver.get('https://www.baidu.com')
input_tag=driver.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
#显式等待：显式地等待某个元素被加载
wait=WebDriverWait(driver,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'content_left')))
contents=driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#content_left')
print(contents)
driver.close()
关于等待条件，其实还有很多，比如判断标题内容，判断某个节点内是否出现了某文字等。more
cookie操作
使用Selenium，还可以方便地对Cookies进行操作，例如获取、添加、删除Cookies等。示例如下：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",)
driver.get('https://www.zhihu.com/explore')
print(driver.get_cookies())
driver.add_cookie({'name': 'name', 'domain': 'www.zhihu.com', 'value': 'germey'})
print(driver.get_cookies())
driver.delete_all_cookies()
print(driver.get_cookies())
异常处理
屏蔽掉所有可能出现的异常：
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException,NoSuchElementException,NoSuchFrameException
try:
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
driver.switch_to.frame('iframssseResult')
except TimeoutException as e:
print(e)
except NoSuchFrameException as e:
print(e)
finally:
driver.close()
无头操作
每次使用selenium时都会打开一个浏览器，能不能有什么办法让他隐藏界面呢？
指定参数即可，这种没有界面的浏览也可以称其为无头浏览器：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
# 设置配置项
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
# 指定配置
driver = webdriver.Chrome(r"./chromedriver.exe",chrome_options=chrome_options)
driver.get("http://www.baidu.com")
driver.close()
规避检测
可能有的门户网站已经对selenium做出了检测，如果检测到是该脚本执行可能不允许你访问API，此时就可以通过伪造信息达到潜行的效果。
将selenium伪装成人为操作：
#实现规避检测
from selenium.webdriver import ChromeOptions
#实现规避检测
option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
# 指定配置
driver = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver',options=option)
driver.get("http://www.baidu.com")
driver.close()
Scrapy框架基础
基本介绍
Scrapy框架是Python中最出名的一款爬虫框架，本身基于twisted异步框架封装完成。
它有着基本的五大组件，整个框架架构如下图所示：
Scrapy 组件介绍
引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见下面的数据流部分。
调度器(SCHEDULER) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(DOWLOADER) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
爬虫(SPIDERS) SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求
项目管道(ITEM PIPLINES) 在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，你可用该中间件做以下几件事
- 在将请求发送到下载器之前处理请求（即，在Scrapy将请求发送到网站之前）；
- 在传递给SPIDERS之前更改收到的响应；
- 发送新的请求，而不是将收到的响应传递给SPIDERS；
- 将响应传递给SPIDERS，而无需获取网页；
- 默默地丢弃一些请求。
爬虫中间件(Spider Middlewares) 位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）
整个爬取的数据流：
- 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该Spider请求第一个要爬取的URL(s)。
- 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
- 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
- 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
- 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
- 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
- Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
- 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
- (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。
下载安装
在MAC/LINUX下安装该框架十分简单：
pip3 install scrapy
如果是Windows平台，则稍微有些麻烦，因为你需要安装很多依赖库：
pip3 install wheel # 安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
pip3 install lxml
pip3 install pyopenssl
下载并安装pywin32：
pip3 install pywin32
下载并安装twisted的wheel文件，CP对应Python版本：
# 下载whell文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
# pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装Scrapy：
pip3 install scrapy
安装完成后，在终端输入scrapy，如果有反应则代表安装成功。
如果没有反应，重新安装scrapy：
pip uninstall scrapy
pip3 install scrapy
它会给你一个提示：
Installing collected packages: scrapy
WARNING: The script scrapy.exe is installed in 'C:\Users\yunya\AppData\Roaming\Python\Python36\Scripts' which is not on PATH.
Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
Successfully installed scrapy-2.4.1
你需要将提示中的路径加入环境变量即可。
命令行工具
以下是常用的命令行，首先是全局命令，即意味着你在终端中任何目录下都能够运行：
| 命令 | 描述 |
|---|---|
| scrapy -h | 查看帮助 |
| scrapy [command] -h | 查看某条命令的帮助 |
| scrapy startproject [ProjectName] | 创建项目 |
| scrapy genspider [SpiderName] <ur> | 创建爬虫程序 |
| scrapy settings [options] [command] | 查看爬虫的程序配置信息，如果是在项目下，则获取到项目的部署配置信息 |
| scrapy runspider [options] <spider_file> | 单独的运行某一个py文件 |
| scrapy fetch [options] <url> | 独立爬取一个页面，可以拿到请求头，如 scrapy fetch --headers http://www.baidu.com |
| scrapy shell [options] <url> | 打开shell调试，直接向某一地址发送请求 |
| scrapy view [options] <url> | 打开浏览器，发送本次请求 |
| scrapy version [-v] | 查看scrapy的版本，添加-v查看scrapy依赖库的版本 |
其次是局部命令，指只有在Scrapy项目下运行才能生效的命令：
| 命令 | 描述 |
|---|---|
| scrapy crawl [options] <spider> | 运行爬虫程序，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY = False |
| scrapy check [options] <spider> | 检测爬虫程序中语法是否有错误 |
| scrapy list | 获取该项目下所有爬虫程序的名称 |
| scrapy parse [options] <url> | scrapy parse url地址 --callback 回调函数以此可以验证我们的回调函数是否正确 |
| scrapy bench | 压力测试 |
一些常用的全局options：
| options | 描述 |
|---|---|
| --help, -h | 获取帮助信息 |
| --logfile=FILE | 日志文件，如果省略，将抛出stderr |
| --loglevel=LEVEL, -L LEVEL | 日志级别，默认为info |
| --nolog | 禁止显示日志信息 |
| --profile=FILE | 将python cProfile统计信息写入FILE |
| --pidfile=FILE | 将进程ID写入FILE |
| --set=NAME=VALUE, -s NAME=VALUE | 设置/替代设置（可以重复） |
| --pdb | 在失败时启用pdb |
默认的命令只能在CMD中执行，如果向在IDE中执行，则需要新建一个py文件，使用execute函数进行命令的执行。
# 在项目目录下新建：entrypoint.py
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy', 'crawl', 'xiaohua'])
目录介绍
以下是一个Scrapy项目的目录：
-- ScrapyProject/ # 项目文件夹
-- scrapy.cfg # 项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。
-- project_name/ # 项目全局文件夹
__init__.py
items.py # 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines.py # 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py # 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。配置变量名必须大写
-- spiders/ # 爬虫文件夹，如：创建文件，编写爬虫规则
__init__.py
爬虫1.py
爬虫2.py
爬虫3.py
Scrapy-爬虫
基本介绍
Spiders的主要工作、进行数据爬取和数据解析。
以下是一个爬虫程序的初始代码：
import scrapy
class CnblogsSpider(scrapy.Spider): # 基础的爬虫类
name = 'cnblogs' # 爬虫程序名称，非空且唯一
allowed_domains = ['www.cnblogs.com'] # 允许网络请求的域名，一般来说直接注释即可
start_urls = ['http://www.cnblogs.com/'] # 初始的网络请求
def parse(self, response): # 数据解析函数
pass
默认情况下，当执行该爬虫程序，会从start_urls中自动发生网络请求，并将返回的信息传入parse()方法，response是一个对象，可从中进行xpath解析等工作。
parse()方法的返回值非常有趣，一般来说当我们解析工作完成后就进行持久化存储，但是也可以再次的发送网络请求，所以parse()方法的返回值是多种多样的：
- 包含解析数据的字典
- Item对象，项目管道，用于持久化存储，临时存储数据的地方
- yield新的Request对象（新的Requests也需要指定一个回调函数）
- 或者是可迭代对象（对象中只包含Items或Request）
一般来说，我们都是这么做的，但是某些情况下你可能会发现我们需要爬取多个url并且会指定不同的回调函数（默认start_urls列表中的url回调函数都是parse()方法），那么该怎么做呢？你可以书写一个名为start_requests()的方法，并且自己使用Request对象来发送请求与绑定回调函数，当有start_request()方法后，start_urls列表中的url不会被自动发送请求：
import scrapy
from scrapy.http import Request
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
# allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
start_urls = ['http://www.cnblogs.com/'] # 具有start_request()方法，start_urls列表中的urls不会自动发起请求
def start_requests(self):
yield Request(url="http://www.baidu.com",callback=self.baidu)
yield Request(url="http://www.biying.com",callback=self.biying)
def baidu(self,response):
print("baidu爬取完成...")
def biying(self,response):
print("biying爬取完成...")
def parse(self, response): # 失效
print(response)
如果你在爬虫程序中遇到编码问题无法正常解析response的内容，则更改编码格式：
import sys,os
sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')
Spiders自定制
在Spiders类中，你可以进行各种各样的自定义：
| 属性/方法 | 描述 |
|---|---|
| name = "spiderName" | 定义爬虫名，scrapy会根据该值定位爬虫程序，非空且唯一 |
| allowed_domains = ['www.cnblogs.com'] | 定义允许爬取的域名，如果OffsiteMiddleware启动（默认就启动）， 那么不属于该列表的域名及其子域名都不允许爬取 |
| start_urls = ['http://www.cnblogs.cn/'] | 如果没有指定url，就从该列表中读取url来生成第一个请求 |
| custom_settings | 值为一个字典，定义一些配置信息，在运行爬虫程序时，这些配置会覆盖项目级别的配置 所以custom_settings必须被定义成一个类属性，由于settings会在类实例化前被加载 |
| settings | 通过self.settings['配置项的名字']可以访问settings.py中的配置，如果自己定义了custom_settings还是以自己的为准 |
| logger | 日志名默认为spider的名字,可通过self.settings['BOT_NAME']进行指定 |
| start_requests() | 该方法用来发起第一个Requests请求，且必须返回一个可迭代的对象。它在爬虫程序打开时就被Scrapy调用，Scrapy只调用它一次。 默认从start_urls里取出每个url来生成Request(url, dont_filter=True) |
| closed(reason) | 爬虫程序结束时自动触发的方法 |
Request请求
发送请求时，如何指定cookies或这请求头呢？其实在Request对象中拥有很多参数：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| url | str或者bytes类型，发送请求的地址 |
| callback | 回调函数，必须是一个可调用对象 |
| method | str类型，发送请求的方式 |
| header | dict类型，本次请求所携带的请求头 |
| body | str类型或者bytes类型，发送的请求体 |
| cookies | dict类型，本次请求所携带的cookies |
| meta | dict类型，如当前的request对象指定meta是{"name":"test"}，则后面的response对象可通过response.meta.get("name")获得该值，主要用于不同组件之间的数据传递 |
| encoding | str类型，编码方式，默认为utf8 |
| priority | int类型，请求优先级，优先级高的先执行 |
| dont_filter | bool类型，取消过滤？默认是false，当多次请求的地址、参数均相同时，默认后面的请求将取消 |
| errback | 请求出现异常时的回调函数 |
meta是一个值得注意的地方：
import scrapy
from scrapy.http import Request
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
# allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
def start_requests(self):
yield Request(url="https://www.cnblogs.com",meta={"name":"博客园"},callback=self.parse,dont_filter=True)
yield Request(url="https://www.baidu.com",meta={"name":"百度"},callback=self.parse,dont_filter=True)
def parse(self, response):
print(response.meta.get("name"))
# 博客园
# 百度
# meta通常传递跨组件数据
Response返回
来看一下response对象中的一些基本方法/属性：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| url | 获取本次request请求的url地址 |
| status | 获取本次request请求的状态码 |
| body | 获取HTML响应正文，返回的是bytes格式内容，因此如果请求的是图片，可直接拿到它进行写入 |
| text | 获取HTML响应正文，返回的是str格式内容 |
| encoding | 获取本次请求的编码格式，你也可以对本次请求的编码格式进行设定 |
| request | 获取发送本次请求的request对象，如：response.request.method进行获取本次的请求方式 |
| meta | 获取本次request请求中传递的一些参数 |
数据解析
在response对象中，会包含xpath()方法与css()方法。他们本身都是属于response.selector中的方法，完整写法与简写形式如下：
response.selector.css()
response.css()
response.selector.xpath()
response.xpath()
注意这里的xpath()方法返回的不是一个单纯的List，而是selector的List:
def parse(self, response):
print(response.xpath("//title"))
# [<Selector xpath='//title' data='<title>博客园 - 开发者的网上家园</title>'>]
下面是一些xpath返回列表的常用方法：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| extract() | 从返回的selector列表中拿到全部的元素的xpath选取内容 |
| extract_first() | 从返回的selector列表中拿到第一个元素的xpath选取内容 |
如果是css语法进行选择，则更多的是在选择器中拿到想要的东西：
| 选取符 | 描述 |
|---|---|
| ::text | 拿到文本 |
| ::attr(attrName) | 获取属性 |
| extract() | 从返回的selector列表中拿到全部的元素的xpath选取内容 |
| extract_first() | 从返回的selector列表中拿到第一个元素的xpath选取内容 |
示例如下：
print(response.css("a::text"))
print(response.css("a::attr(href)"))
去重规则
去重规则的意思就是说如果一个爬虫程序已经爬取过该URL,则其他的爬虫程序就不要继续爬取了。
默认为指定去重：
import scrapy
from scrapy.http import Request
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
def start_requests(self):
# dont_filter=False为开启去重
yield Request("http://www.cnblogs.com/",callback=self.parse,dont_filter=False)
yield Request("http://www.cnblogs.com/",callback=self.parse,dont_filter=False)
def parse(self, response):
print("爬取...")
# 只运行一次
如果想要修改去重规则，如第一次访问被拒绝后尝试更换代理继续访问，就可以进行自定制：
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter' # 默认的去重规则帮我们去重，去重规则在内存中维护了一个set，当请求成功Response后就会将URL进行记录，如果再次爬取该URL就直接跳过
DUPEFILTER_DEBUG = False
JOBDIR = "保存范文记录的日志路径，如：/root/" # 最终路径为 /root/requests.seen，去重规则放文件中
自己写一个类：
class MyDupeFilter:
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
return cls()
def request_seen(self, request):
# 书写去重规则，如果返回False则代表没有重复，如果返回True则代表有重复，取消本次请求
return False
def open(self): # can return deferred
pass
def close(self, reason): # can return a deferred
pass
def log(self, request, spider): # log that a request has been filtered
pass
最后记得在settings.py中修改配置项为自己的类。
headers&cookies
在scrapy中，cookies都是默认携带的，就像requests模块的session一样。
在settings.py中可以将其干掉。
# Disable cookies (enabled by default)
# COOKIES_ENABLED = False
处了在发送Request对象时指定headers，也可以在settings.py中进行，配置完成后所有的Request都会携带该请求头字典：
# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
}
Scrapy-持久化
Item对象
在数据解析paser()方法完成后，可以返回一个Item对象。
Item对象你可以将它理解为在内存中临时存储一组数据的地方，因为每次爬取的字段都是有限的，如歌曲名与歌手。
所以我们可以将每一次的数据解析出的歌曲名和歌手返回给Item对象，由Item对象交给PIPE对象进行持久化存储。
可以这么认为，一共分为三部分：
一般来讲，前两步都很简单，以下以爬取网易云音乐TOP100为例：
第一步，书写Spider内容：
import scrapy
from ..items import WangyiMusic
class WangyimusicSpider(scrapy.Spider):
name = 'wangyiMusic'
# allowed_domains = ['music.163.com']
start_urls = ['https://music.163.com/discover/toplist']
def parse(self, response):
message = response.xpath("//textarea[@id='song-list-pre-data']/text()").extract()[0]
import json
result = json.loads(message)
for row in result:
item = WangyiMusic() # 实例化Item对象
item["name"] = row.get("album").get("name") # 解析出的歌曲名字
item["singer"] = row.get("artists")[0].get("name") # 解析出歌手的名字
yield item
第二步，书写Item.py，新建一个类：
import scrapy
class WangyiMusic(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
singer = scrapy.Field()
现在，当我们运行爬虫程序，它就会将每一次循环到的歌曲和歌手信息放入Item对象中做临时存储了。
PIPE对象
光有临时存储还不够，我们需要指定永久存储，而PIPE则是从Item中取出临时数据进行永久存储的。
当我们打开pipelines.py后，会发现它给定了一个类：
class ProjectNamePipeline:
def process_item(self, item, spider):
# spider是爬虫对象，可通过settings拿到配置文件，将是一个字典
# 如 spider.settings.get("xxx")等等...
return item
其实，该类可以指定很多钩子函数：
class ProjectNamePipeline(object):
def __init__(self,v):
# 正常实例化执行，一般不会走，如果走只执行一次，在美哟㐉form_crawler方法是才会走它
self.value = v
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
"""
# 通过配置文件进行实例化的过程，一般都是走这个方法，只执行一次
"""
val = crawler.settings.getint('MMMM')
return cls(val)
def open_spider(self,spider):
"""
# 爬虫刚启动时执行一次
"""
print('start')
def close_spider(self,spider):
"""
# 爬虫关闭时执行一次
"""
print('close')
def process_item(self, item, spider):
# 操作并进行持久化逻辑函数
# return item表示会被后续的pipeline继续处理。可进行多方存储，MySQL、Redis等地方
return item
# 如果抛出异常，则表示将item丢弃，
# from scrapy.exceptions import DropItem
# raise DropItem()
这里的process_item()方法和open_spider()以及close_spider()方法比较常用。
注意，持久化存储可以存入多个地方，如MySQL/Redis/Files中，前提是上一个类的process_item()方法必须将item对象返回。
光看了这些还不够，你需要在配置文件中配置默认的持久化存储方案类：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapyProject01.pipelines.FilesPipeline': 300,
'scrapyProject01.pipelines.RedisPipeline': 200, # 优先级小的先进行存储
}
尝试一下，将爬取到的歌手信息和歌曲名称存放到Redis/Fiels中：
注意：持久化存储对应的文本文件的类型只可以为：'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle'
from itemadapter import ItemAdapter
# 从Item中提取数据存储到文件 优先级300 后
class FilesPipeline:
def open_spider(self,spider):
self.f = open(file="./MusicTop100.cvs",mode="a+",encoding="utf-8")
def process_item(self, item, spider):
name = item["name"]
singer = item["singer"]
self.f.write("歌曲名:%s 歌手:%s\n"%(name,singer))
return item
def close_spider(self,spider):
self.f.close()
# 从Item中提取数据存储到Redis 优先级200 先
class RedisPipeline:
def open_spider(self,spider):
import redis
self.conn = redis.Redis(host="localhost", port=6379)
def process_item(self, item, spider):
name = item["name"]
singer = item["singer"]
self.conn.lpush(singer,name)
return item
def close_spider(self,spider):
self.conn.close()
图片存储
如果是爬取的图片，则数据直接处理出img的src属性，交给Item，再由Item交由一个继承于ImagesPipline的类直接存储即可。
依赖于pillow模块：
pip3 install pillow
如下所示，爬取B站的封面图，首先第一步是要确定爬取下来的图片存放路径：
# settings.py
# 图片存储的路径
IMAGES_STORE = './BiliBiliimages'
接下来就要书写spider爬虫程序：
import scrapy
from scrapy.http import Request
class BilibiliSpider(scrapy.Spider):
name = 'bilibili'
def start_requests(self):
# 取消去重规则，每次爬取到的图片都不一样
yield Request(url="https://manga.bilibili.com/twirp/comic.v1.Comic/GetRecommendComics", method="POST",
callback=self.parse, dont_filter=True)
def parse(self, response):
import json
result = json.loads(response.text).get("data").get("comics")
for img_message in result:
img_title = img_message.get("title")
img_src = img_message.get("vertical_cover")
# 将图片名字和src传入item对象
from ..items import BiliBiliImageItem
item = BiliBiliImageItem()
item["title"] = img_title
item["src"] = img_src
yield item
Item十分简单：
import scrapy
class BiliBiliImageItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
src = scrapy.Field()
最后是pipelines的书写，取出src并进行下载：
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import scrapy
class DownloadImagesPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
# 下载图片
yield scrapy.Request(url=item["src"],method="GET",meta={"filename":item["title"]})
def file_path(self, request, response=None, info=None):
# 设定保存图片的名称
filename = request.meta.get('filename')
return filename + ".jpg"
def item_completed(self, results, item, info):
# 请求发送后执行的函数,用于执行后续操作，如返回Item对象等
"""
:returns :
[
(True,
{
'url': 'http://i0.hdslb.com/bfs/manga-static/9351bbb71a9726af47e3abce3ce8f3cecbed5b08.jpg',
'path': '新世纪福音战士.jpg', 'checksum': '95ce0e970b7198f23c4d67687bd56ba6',
'status': 'downloaded'
}
)
]
"""
if results[0][0] == True:
print("下载图片并保存成功...")
return item
else:
print("下载图片并保存失败...")
from scrapy.exceptions import DropItem
raise DropItem("download img fail,url\n%s"%results[0][1].get("url"))
别忘记在settings.py中指定PIPE:
ITEM_PIPELINES = {
'scrapyProject01.pipelines.DownloadImagesPipeline': 200,
}
Scrapy-中间件
配置中间件
settings.py中进行配置即可，优先级越小执行越靠前：
# 爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'spider1.middlewares.Spider1SpiderMiddleware': 543,
}
# 下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'spider1.middlewares.Spider1DownloaderMiddleware': 543,
}
如果要进行自定制，就将自定制的类按照字符串的形式进行添加。
多个中间件的拦截方式同Falsk相同，并非同级返回。
如，下载中间件A/B/C,在执行A的process_start_request()时候抛出了错误，此时就执行C/B/A的process_spider_exception()方法。
爬虫中间件
以下是爬虫中间件的钩子函数，是Spiders和引擎的中间件，一般来讲不会涉及到网络：
from scrapy import signals
class Spider1SpiderMiddleware:
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
s = cls()
# 创建spider(爬虫对象)的时候,注册一个信号
# 信号: 当爬虫的打开的时候 执行 spider_opened 这个方法
crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
return s
def process_spider_input(self, response, spider):
# 下载完成后,执行,然后交给parse处理
return None
def process_spider_output(self, response, result, spider):
"""
经历过parse函数之后执行
:param response: 上一次请求返回的结果
:param result: yield的对象 包含 [item/Request] 对象的可迭代对象
:param spider: 当前爬虫对象
:return: 返回Request对象 或 Item对象
"""
for i in result:
yield i
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
"""如果执行parse抛出异常的话 会执行这个函数 默认不对异常处理交给下一个中间件处理"""
pass
def process_start_requests(self, start_requests, spider):
"""
爬虫启动时调用
:param start_requests: 包含 Request 对象的可迭代对象
:param spider:
:return: Request 对象
"""
for r in start_requests:
yield r
def spider_opened(self, spider):
# 生成爬虫日志
spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)
下载中间件
下面是下载中间的钩子函数，下载中间件是Download与引擎中的中间件，涉及网络，因此代理等相关配置应该在下载中间件中进行：
class Spider1DownloaderMiddleware:
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
# 这个方法同上,和爬虫中间件一样的功能
s = cls()
crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
return s
def process_request(self, request, spider):
"""
# 可进行UA伪装，user-agent
请求需要被下载时,经过所有下载中间件的process_request调用
spider处理完成,返回时调用
:param request:
:param spider:
:return:
None,继续往下执行,去下载
Response对象,停止process_request的执行,开始执行process_response
Request对象,停止中间件的执行,将Request重新放到调度器中
raise IgnoreRequest异常,停止process_request的执行,开始执行process_exception
"""
return None
def process_response(self, request, response, spider):
"""
下载得到响应后,执行
:param request: 请求对象
:param response: 响应对象
:param spider: 爬虫对象
:return:
返回request对象,停止中间件,将Request对象重新放到调度器中
返回response对象,转交给其他中间件process_response
raise IgnoreRequest 异常: 调用Request.errback
"""
return response
def process_exception(self, request, exception, spider):
"""当下载处理器(download handler)或process_request() (下载中间件)抛出异常
:return
None: 继续交给后续中间件处理异常
Response对象: 停止后续process_exception方法
Request对象: 停止中间件,request将会被重新调用下载
"""
pass
def spider_opened(self, spider):
spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)
操纵cookie
可能有的页面需要你手动携带一个cookie，比如token验证等，此时就可以在下载中间件的process_request()方法中手动携带，
如下所示：
def process_request(self, request, spider):
# 先获取token token = ....
request.cookies.update({"token":"xxx"})
print(request.cookies)
return None
代理设置
为下载中间件中添加代理：
def get_proxy():
"""获取代理的函数"""
response = requests.get('http://134.175.188.27:5010/get/')
data = response.json()
return data["proxy"]
class ProxyDownloaderMiddleware(object):
"""下载中间件中的代理中间件"""
def process_request(self, request, spider):
request.meta['proxy'] = get_proxy()
return None
如果代理不可用，配置文件中设置重试：
RETRY_ENABLED = True # 是否开启超时重试
RETRY_TIMES = 2 # initial response + 2 retries = 3 requests 重试次数
RETRY_HTTP_CODES = [500, 502, 503, 504, 522, 524, 408, 429] # 重试的状态码
DOWNLOAD_TIMEOUT = 1 # 1秒没有请求到数据,主动放弃
Scrapy-settings.py
基本配置
配置文件中的配置项：
# -*- coding: utf-8 -*-
# Scrapy settings for step8_king project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
# 1. 爬虫名称
BOT_NAME = 'step8_king'
# 1.2 日志级别，强烈建议
LOG_LEVEL = "ERROR"
# 2. 爬虫应用路径
SPIDER_MODULES = ['step8_king.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'step8_king.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
# 3. 客户端 user-agent请求头
# USER_AGENT = 'step8_king (+http://www.yourdomain.com)'
# Obey robots.txt rules
# 4. 禁止爬虫配置
# ROBOTSTXT_OBEY = False
# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
# 5. 并发请求数
# CONCURRENT_REQUESTS = 4
# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
# 6. 延迟下载秒数
# DOWNLOAD_DELAY = 2
# The download delay setting will honor only one of:
# 7. 单域名访问并发数，并且延迟下次秒数也应用在每个域名
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 2
# 单IP访问并发数，如果有值则忽略：CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN，并且延迟下次秒数也应用在每个IP
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 3
# Disable cookies (enabled by default)
# 8. 是否支持cookie，cookiejar进行操作cookie
# COOKIES_ENABLED = True
# COOKIES_DEBUG = True
# Disable Telnet Console (enabled by default)
# 9. Telnet用于查看当前爬虫的信息，操作爬虫等...
# 使用telnet ip port ，然后通过命令操作
# TELNETCONSOLE_ENABLED = True
# TELNETCONSOLE_HOST = '127.0.0.1'
# TELNETCONSOLE_PORT = [6023,]
# 命令est()
# 10. 默认请求头(优先级低于request对象中的请求头)
# Override the default request headers:
# DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
# 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
# 'Accept-Language': 'en',
# }
# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# 11. 定义pipeline处理请求 值越小优先级越高 0-1000
# ITEM_PIPELINES = {
# 'step8_king.pipelines.JsonPipeline': 700,
# 'step8_king.pipelines.FilePipeline': 500,
# }
# 12. 自定义扩展，基于信号进行调用
# Enable or disable extensions
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/extensions.html
# EXTENSIONS = {
# # 'step8_king.extensions.MyExtension': 500,
# }
# 13. 爬虫允许的最大深度，可以通过meta查看当前深度；0表示无深度
# DEPTH_LIMIT = 3
# 14. 爬取时，0表示深度优先Lifo(默认)；1表示广度优先FiFo
# 后进先出，深度优先
# DEPTH_PRIORITY = 0
# 基于硬盘的 DISK
# SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleLifoDiskQueue'
# 基于内存的 MEMORY
# SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.LifoMemoryQueue'
# 先进先出，广度优先
# DEPTH_PRIORITY = 1
# SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleFifoDiskQueue'
# SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.FifoMemoryQueue'
# 15. 调度器队列
# SCHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler' 这是一个类
# from scrapy.core.scheduler import Scheduler
# 16. 访问URL去重
# DUPEFILTER_CLASS = 'step8_king.duplication.RepeatUrl'
# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
"""
18. 启用缓存 一般不太用
目的用于将已经发送的请求或相应缓存下来，以便以后使用,
from scrapy.downloadermiddlewares.httpcache import HttpCacheMiddleware
from scrapy.extensions.httpcache import DummyPolicy
from scrapy.extensions.httpcache import FilesystemCacheStorage
"""
# 是否启用缓存策略
# HTTPCACHE_ENABLED = True
# 缓存策略：所有请求均缓存，下次在请求直接访问原来的缓存即可
# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.DummyPolicy"
# 缓存策略：根据Http响应头：Cache-Control、Last-Modified 等进行缓存的策略
# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.RFC2616Policy"
# 缓存超时时间
# HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
# 缓存保存路径
# HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
# 缓存忽略的Http状态码
# HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
# 缓存存储的插件
# HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'
爬虫速率
如果请求过于频繁，可能会遭遇封禁，因此可以设定爬虫的频次：
"""
17. 自动限速算法
from scrapy.contrib.throttle import AutoThrottle
自动限速设置
1. 获取最小延迟 DOWNLOAD_DELAY
2. 获取最大延迟 AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY
3. 设置初始下载延迟 AUTOTHROTTLE_START_DELAY
4. 当请求下载完成后，获取其"连接"时间 latency，即：请求连接到接受到响应头之间的时间
5. 用于计算的... AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY
target_delay = latency / self.target_concurrency
new_delay = (slot.delay + target_delay) / 2.0 # 表示上一次的延迟时间
new_delay = max(target_delay, new_delay)
new_delay = min(max(self.mindelay, new_delay), self.maxdelay)
slot.delay = new_delay
"""
# 开始自动限速
# AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
# 初始下载延迟
# AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
# 最大下载延迟
# AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 10
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to each remote server
# 平均每秒并发数
# AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
# 是否显示
# AUTOTHROTTLE_DEBUG = True
# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
"""
代理相关
默认代理，一般放在环境变量中，即os.environ里，用的时候取就好了：
# 一般不用,取代理费事
from scrapy.contrib.downloadermiddleware.httpproxy import HttpProxyMiddleware
方式一：使用默认
os.environ =
{
http_proxy:http://root:woshiniba@192.168.11.11:9999/
https_proxy:http://192.168.11.11:9999/
}
自定义代理配置：
def to_bytes(text, encoding=None, errors='strict'):
if isinstance(text, bytes):
return text
if not isinstance(text, six.string_types):
raise TypeError('to_bytes must receive a unicode, str or bytes '
'object, got %s' % type(text).__name__)
if encoding is None:
encoding = 'utf-8'
return text.encode(encoding, errors)
class ProxyMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
# 这里是写死的代理,可以通过一个函数获取
PROXIES = [
{'ip_port': '111.11.228.75:80', 'user_pass': ''},
{'ip_port': '120.198.243.22:80', 'user_pass': ''},
{'ip_port': '111.8.60.9:8123', 'user_pass': ''},
{'ip_port': '101.71.27.120:80', 'user_pass': ''},
{'ip_port': '122.96.59.104:80', 'user_pass': ''},
{'ip_port': '122.224.249.122:8088', 'user_pass': ''},
]
# 随机取出一组代理
proxy = random.choice(PROXIES)
if proxy['user_pass'] is not None:
request.meta['proxy'] = to_bytes（"http://%s" % proxy['ip_port']）
encoded_user_pass = base64.encodestring(to_bytes(proxy['user_pass']))
request.headers['Proxy-Authorization'] = to_bytes('Basic ' + encoded_user_pass)
print "**************ProxyMiddleware have pass************" + proxy['ip_port']
else:
print "**************ProxyMiddleware no pass************" + proxy['ip_port']
request.meta['proxy'] = to_bytes("http://%s" % proxy['ip_port'])
# 在配置文件中注册中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'step8_king.middlewares.ProxyMiddleware': 500,
}
Scrapy高级
全站爬取
上面的Scrapy都是基于spiders这个类，而全站爬取则是基于CrawlSpider这个类。
全站爬取的意思就是说将该网站所有的数据爬取下来，如下实例，爬取虾米音乐的目前所有动漫游戏相关曲目，共十条：
from prettytable import PrettyTable
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
table = PrettyTable(['歌曲名称', "专辑"])
# 全站爬取
class XiamiSpider(CrawlSpider):
name = 'xiami'
start_urls = [
'https://www.xiami.com/list?page=1&query=%7B%22genreType%22%3A2%2C%22genreId%22%3A%223344%22%7D&scene=genre&type=song']
# 链接提取器：根据指定规则（allow="正则"）进行指定链接的提取
link = LinkExtractor(allow=r'page=\d+')
rules = (
# 规则解析器：将链接提取器提取到的链接进行指定规则（callback）的解析操作
# 自动发送请求
# 如果 follow 为True，则可以将链接提取器 继续作用到 连接提取器提取到的链接 所对应的页面中
Rule(link, callback="parse", follow=True), # 自动匹配 a标签，page自动翻页，自动执行回调
)
def parse(self, response, *args, **kwargs):
music_name_list = response.xpath(
"//*[@id='app']//div[@class='table-container'][1]//tr[@class]//div[@class='song-name em']//text()").extract()
music_album_list = response.xpath(
"//*[@id='app']//div[@class='table-container'][1]//tr[@class]//div[@class='album']//text()").extract()
for index in range(len(music_name_list)):
table.add_row([music_name_list[index].strip(), music_album_list[index].strip()])
def close(spider, reason):
print(table)
分布式爬虫
分布式爬虫就是在一台远程的机器上存储爬取的地址，以及爬取的结果。
由多台计算机在远程计算机上拿到爬取地址进行爬取，并且将爬取结果存储到远程计算机上。
单纯的Scrapy框架不能实现分布式，所以要用到scrapy-redis这个第三方模块实现：
- 如何实现分布式？
- 安装一个scrapy-redis的组件
- 原生的scarapy是不可以实现分布式爬虫，必须要让scrapy结合着scrapy-redis组件一起实现分布式爬虫。
- 为什么原生的scrapy不可以实现分布式？
- 调度器不可以被分布式机群共享
- 管道不可以被分布式机群共享
- scrapy-redis组件作用：
- 可以给原生的scrapy框架提供可以被共享的管道和调度器
- 实现流程
- 创建一个工程
- 创建一个基于CrawlSpider的爬虫文件
- 修改当前的爬虫文件：
- 导包：from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
- 将start_urls和allowed_domains进行注释
- 添加一个新属性：redis_key = 'sun' 可以被共享的调度器队列的名称
- 编写数据解析相关的操作
- 将当前爬虫类的父类修改成RedisCrawlSpider
- 修改配置文件settings
- 指定使用可以被共享的管道：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
- 指定调度器：
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据（去重规则）, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
- 指定redis服务器：
- redis相关操作配置：
- 配置redis的配置文件：
- linux或者mac：redis.conf
- windows:redis.windows.conf
- 代开配置文件修改：
- 将bind 127.0.0.1进行删除
- 关闭保护模式：protected-mode yes改为no
- 结合着配置文件开启redis服务
- redis-server 配置文件
- 启动客户端：
- redis-cli
- 执行工程：
- scrapy runspider xxx.py
- 向调度器的队列中放入一个起始的url：
- 调度器的队列在redis的客户端中
- lpush xxx www.xxx.com
- 爬取到的数据存储在了redis的proName:items这个数据结构中
首先第一步：
pip install scrapy-redis
代码如下：
# 爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from fbsPro.items import FbsproItem
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
class FbsSpider(RedisCrawlSpider):
name = 'fbs'
redis_key = 'sun' # 从sun这个队列中取出url
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'type=4&page=\d+'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
tr_list = response.xpath('//*[@id="morelist"]/div/table[2]//tr/td/table//tr')
for tr in tr_list:
new_num = tr.xpath('./td[1]/text()').extract_first()
new_title = tr.xpath('./td[2]/a[2]/@title').extract_first()
item = FbsproItem()
item['title'] = new_title
item['new_num'] = new_num
yield item
然后是items.py：
import scrapy
class FbsproItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
new_num = scrapy.Field()
需要在settings.py中做配置：
#指定管道
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
#指定调度器
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
#指定redis
REDIS_HOST = '127.0.0.1' #redis远程服务器的ip（修改）
REDIS_PORT = 6379
增量式爬虫
增量式爬虫也非常简单，维护一个set（可以是redis），将每次爬取的url进行检测。
如果该url未被爬取，则爬取完成后将url放入set中，下次启动爬虫程序时就会检测，如果url在set中，就跳过本次爬取。
增量式就是在原本的数据基础上做增加。
反反扒策略
代理
如果一个网站对IP进行了频率限制，可以在发送请求时指定一个代理，由代理帮助你发送本次请求，且将返回结果交给你。
而使用代理又有以下三个名词：
透明：被请求服务器明确知道本次请求是由代理发起，并且也知道真实请求的IP地址
匿名：被请求服务器明确知道本次请求是由代理发起，但是不知道真实请求的IP地址
高匿：被请求服务器不知道本次请求是由代理发起，并且也不知道真实请求的IP地址
常用的代理相关网站：
- 快代理
- 西祠代理
- www.goubanjia.com
代理的类型一般有HTTP代理和HTTPS代理，我们在使用requests模块发送请求时可指定代理：
如下所示：
from requests import Session
headers = {
"user-agent":"User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
proxies = {
"http": "36.230.165.45:8088",
}
session = Session()
response = session.get("https://www.baidu.com/s?wd=ip",headers=headers,proxies=proxies)
print(response.status_code)
with open(file="./testDataDocument.html",mode="w",encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
验证码
自动登陆时碰到验证码认证，则可以借助第三方工具超级鹰，新用户会获取1000题分。
headers
一般来说，发起请求时我们要观察NETWORK的变化，除了User-Agent之外，如果有以下的请求头也可以对其添加上：
Host
Referer
token
尤其注意token，他的命名可能不太一样如xsrf-token，或者jwt等等字样的都应该带上。
这是为用户登录之后保存状态得到的随机字符串。
一般都会在登录成功后通过cookie进行返回，可以先从cookie中get获取，再添加到请求头中。
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