何谓爬虫

所谓爬虫，就是按照一定的规则，自动的从网络中抓取信息的程序或者脚本。万维网就像一个巨大的蜘蛛网，我们的爬虫就是上面的一个蜘蛛，不断的去抓取我们需要的信息。

爬虫三要素

• 抓取
• 分析
• 存储

基础的抓取操作

1、urllib

在Python2.x中我们可以通过urllib 或者urllib2 进行网页抓取，但是再Python3.x 移除了urllib2。只能通过urllib进行操作

import urllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('https://blog.csdn.net/weixin_43499626')
print(response.read().decode('utf-8'))

带参数的urllib

url = 'https://blog.csdn.net/weixin_43499626'
url = url + '?' + key + '=' + value1 + '&' + key2 + '=' + value2

2、requests

requests库是一个非常实用的HTPP客户端库，是抓取操作最常用的一个库。Requests库满足很多需求

import requests
# get请求
response = requests.get(url='https://blog.csdn.net/weixin_43499626') 
print(response.text)   #打印解码后的返回数据
# 带参数的requests get请求
response = requests.get(url='https://blog.csdn.net/weixin_43499626', params={'key1':'value1', 'key2':'value2'})

需要登录的情况下

1、表单提交登录

向服务器发送一个post请求并携带相关参数，将服务器返回的cookie保存在本地,cookie是服务器在客户端上的“监视器”，记录了登录信息等。客户端通过识别请求携带的cookie，确定是否登录

params = {'username': 'root', 'passwd': 'root'}
response = requests.post("http:xxx.com/login", data=params)
for key,value in response.cookies.items():print('key = ', key + ' ||| value :'+ value)

2、cookie登录

我们可以将登录的cookie存储在文件中

import urllib.request
import http.cookiejar
"""
保存登录的cookie
"""
"""
MozillaCookieJar ： cookiejar的子类
从FileCookieJar派生而来，创建与Mozilla浏览器 cookies.txt兼容的FileCookieJar实例。
"""
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar('cookie.txt')
# 构建一个cookie的处理器
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
# 获取一个opener对象
opener = urllib.request.build_opener(handler)
# # 获取一个请求对象
request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/',headers={"Connection": "keep-alive"})
# 请求服务器，获取响应对象。cookie会在response里一起响应
response = opener.open(request)
# 保存cookie到文件
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)"""
请求携带文件中的cookie
"""import urllib.request
import http.cookiejar
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar()
cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/')
html = opener.open(request).read().decode('gbk')print(html)

常见的反爬有哪些

1、通过user-agent来控制访问

user-agent能够使服务器识别出用户的操作系统及版本、cpu类型、浏览器类型和版本。很多网站会设置user-agent白名单，只有在白名单范围内的请求才能正常访问。所以在我们的爬虫代码中需要设置user-agent伪装成一个浏览器请求。有时候服务器还可能会校验Referer，所以还可能需要设置Referer(用来表示此时的请求是从哪个页面链接过来的)

# 设置请求头信息
headers = {'Host': 'https://blog.csdn.net','Referer': 'https://blog.csdn.net/weixin_43499626/article/details/85875090','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'}
response = requests.get("http://www.baidu.com", headers=headers)

如下是CSDN中的Request Header中的信息

accept: */*
accept-encoding: gzip, deflate, br
accept-language: zh-CN,zh;q=0.9
content-length: 0
cookie: bdshare_firstime=1500xxxxxxxx..............
origin: https://blog.csdn.net
referer: https://blog.csdn.net/weixin_43499626/article/details/85875090
user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36
x-requested-with: XMLHttpRequest

2、通过IP来限制

当我们用同一个ip多次频繁访问服务器时，服务器会检测到该请求可能是爬虫操作。因此就不能正常的响应页面的信息了。
解决办法常用的是使用IP代理池。网上就有很多提供代理的网站

proxies = {"http": "http://119.101.125.56","https": "http://119.101.125.1",
}
response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies=random.choices(proxies))

3、设置请求间隔

import time
time.sleep(1)

4、自动化测试工具Selenium

Web应用程序测试的Selenium工具。该工具可以用于单元测试，集成测试，系统测试等等。它可以像真正的用户一样去操作浏览器(包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换)，支持Mozilla Firefox、Google、Chrome、Safari、Opera、IE等等浏览器。

5、参数通过加密

某些网站可能会将参数进行某些加密，或者对参数进行拼接发送给服务器，以此来达到反爬虫的目的。这个时候我们可以试图通过js代码，查看破解的办法。
连接xxx
或者可以使用"PhantomJS",PhantomJS是一个基于Webkit的"无界面"(headless)浏览器，它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，因为不会展示图形界面，所以运行起来比完整的浏览器更高效。

6、通过robots.txt来限制爬虫

robots.txt是一个限制爬虫的规范，该文件是用来声明哪些东西不能被爬取。如果根目录存在该文件，爬虫就会按照文件的内容来爬取指定的范围。

浏览器访问https://www.taobao.com/robots.txt
可以查看淘宝的robots.txt文件
部分内容如下

User-agent:  Baiduspider
Disallow:  /product/
Disallow:  /User-Agent:  Googlebot
Disallow:  /User-agent:  Bingbot
Disallow:  /User-Agent:  360Spider
Disallow:  /User-Agent:  Yisouspider
Disallow:  /User-Agent:  Sogouspider
Disallow:  /User-Agent:  Yahoo!  Slurp
Disallow:  /User-Agent:  *
Disallow:  /

分析

我们可以分析爬取的网页内容，获得我们真正需要的数据，常用的有正则表达式，BeautifulSoup,XPath、lxml等

正则表达式是进行内容匹配，将符合要求的内容全部获取；
xpath()能将字符串转化为标签，它会检测字符串内容是否为标签，但是不能检测出内容是否为真的标签；
Beautifulsoup是Python的一个第三方库，它的作用和 xpath 作用一样，都是用来解析html数据的相比之下，xpath的速度会快一点，因为xpath底层是用c来实现的

存储

通过分析网页内容，获取到我们想要的数据，我们可以选择存到文本文件中，亦可以存储在数据库中，常用的数据库有MySql、MongoDB

存储为json文件

import jsondictObj = {'小明':{'age': 15,'city': 'beijing',},'汤姆': {'age': 16,'city': 'guangzhou',}
}jsObj = json.dumps(dictObj, ensure_ascii=False)
fileObject = open('jsonFile.json', 'w')
fileObject.write(jsObj)
fileObject.close()

存储为cvs文件

import csv
with open('student.csv', 'w', newline='') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['姓名', '年龄', '城市'])writer.writerows([['小明', 15 , '北京'],['汤姆', 16, '广州']])

存储到Mongo

# mongo服务
client = pymongo.MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017/')
# test数据库
db = client.test
# student表,没有自动创建
student_db = db.student
student_json = {'name': '小明','age': 15,'city': '北京'
}
student_db.insert(student_json)