1、基本抓取网页

　　get方法

1 import urllib2
2 url = "http://www.baidu.com"
3 response = urllib2.urlopen(url)
4 print response.read()

　　post方法

1 import urllib
2 import urllib2
3 url = "http://abcde.com"
4 form = {'name':'abc','password':'1234'}
5 form_data = urllib.urlencode(form)
6 request = urllib2.Request(url,form_data)
7 response = urllib2.urlopen(request)
8 print response.read()

2、使用代理IP

在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到代理IP；在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，

如下代码片段：

1 import urllib2
2 proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
3 opener = urllib2.build_opener(proxy)
4 urllib2.install_opener(opener)
5 response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
6 print response.read()

3、Cookies处理

cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)，python提供了cookielib模块用于处理cookies，cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源.

代码片段：

1 import urllib2, cookielib
2 cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
3 opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
4 urllib2.install_opener(opener)
5 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

　　关键在于CookieJar()，它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中，对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失，所有过程都不需要单独去操作。

手动添加cookie

1 cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; kmsign=55d2c12c9b1e3; KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="
2 request.add_header("Cookie", cookie)

4、伪装成浏览器

　　某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况

对有些 header 要特别留意，Server 端会针对这些 header 做检查：

1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值，用来判断是否是浏览器发起的 Request

2.Content-Type 在使用 REST 接口时，Server 会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。

这时可以通过修改http包中的header来实现，代码片段如下：

1 import urllib2
2 headers = {
3   'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
4 }
5 request = urllib2.Request(
6 url = 'http://my.oschina.net/jhao104/blog?catalog=3463517',
7 headers = headers
8  )
9  print urllib2.urlopen(request).read()

5、gzip压缩

　　有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力，这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务，因为 XML 数据的压缩率可以很高。但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。

于是需要这样修改代码：

1 import urllib2, httplib
2 request = urllib2.Request('http://xxxx.com')
3 request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')        1
4 opener = urllib2.build_opener()
5 f = opener.open(request)

　　这是关键:创建Request对象，添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据

然后就是解压缩数据

1 import StringIO
2 import gzip
3 compresseddata = f.read() 
4 compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
5 gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream) 
6 print gzipper.read()

6、多线程并发抓取

　　单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。

虽然说python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。

 1 from threading import Thread
 2  
 3 from Queue import Queue
 4  
 5 from time import sleep
 6  
 7 # q是任务队列
 8  
 9 #NUM是并发线程总数
10  
11 #JOBS是有多少任务
12  
13 q = Queue()
14  
15 NUM = 2
16  
17 JOBS = 10
18  
19 #具体的处理函数，负责处理单个任务
20  
21 def do_somthing_using(arguments):
22  
23     print arguments
24  
25 #这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
26  
27 def working():
28  
29     while True:
30  
31         arguments = q.get()
32  
33         do_somthing_using(arguments)
34  
35         sleep(1)
36  
37         q.task_done()
38  
39 #fork NUM个线程等待队列
40  
41 for i in range(NUM):
42  
43     t = Thread(target=working)
44  
45     t.setDaemon(True)
46  
47     t.start()
48  
49 #把JOBS排入队列
50  
51 for i in range(JOBS):
52  
53     q.put(i)
54  
55 #等待所有JOBS完成
56  
57 q.join()
58

一些常用的爬虫技巧