Python 网络爬虫基础知识及体验

概述

大佬都说我们已经从 IT 时代进入了 DT 时代，大数据已经深刻地影响人类社会，改变着我们的工作和生活。不知道谁说的：大数据是21世纪最重要的经济资源，未来最大的能源不是石油而是大数据！

虽然听起来有点不切实际，但作为一只好奇宝宝，还是很想知道大佬说的 Big Data 究竟是什么？如果获取这些宝贵的数据？如果利用这些数据产生更大的价值？这一切一切，我们将从 Python 网络爬虫学起…

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什么是网络爬虫

网络爬虫（Web Spider）又称网络蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫就是一种高效的信息采集利器，利用它可以快速、准确地采集我们想要的各种数据资源，也就是说，网络爬虫是我们在 DT 时代获取数据的一种技术。

按照系统结构和实现技术，网络爬虫大致可以分为以下几种类型：

通用网络爬虫
爬取的目标资源在互联网中，爬取目标数据巨大，对爬取性能要求非常高。通常应用于大型搜索引擎中，具有很高的应用价值。
聚焦网络爬虫
将爬取目标定位在与主题相关的页面中，主要应用与特定领域的信息爬取，为特定群体提供服务。
增量式网络爬虫
只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页，因此爬虫在一定程度上能保证所爬取的网页尽可能是新的网页。这里的 “增量式” 指的是在更新的时候只更新改变的地方，而未改变的地方则不更新。
深层网络爬虫
表层网页指的是不需要提交表单，使用静态的链接就能够到达的静态网页；深层网页指的是隐藏在表单后面，不能通过静态链接直接获得，是需要提交一定的关键词之后才能获取的网页。因此，深层网络爬虫最重要的部分即为处理表单填写部分。

为什么数据没那么好爬

我们爬取的数据大多数来源于互联网中的各个站点，通常是我们在浏览器看到的网页内容。然而，由于不同的网站结构不同、布局复杂度不一、渲染方式多样等原因，使得我们难以用统一的方式去爬取数据。同时，有的网站还专门采取了一系列的 “反爬” 措施，比如：验证码、IP 检测、请求频率限制等。

因此，为了准确、高效地获取有效数据，我们就需要设计有针对性的网络爬虫程序和反制措施。比如使用 Selenium、使用 IP 代理、分布式爬虫等等，这样就增加了网络爬虫的编程难度。

关于爬虫的合法性

几乎每个网站都有一个名为 robots.txt 的文档，当然也有些网站没有设定。对于没有设定 robots.txt 的网站可以通过网络爬虫获取没有口令加密的数据，也就是该网站所有页面的数据都可以爬取。如果网站有文件 robots.txt 文档，就要判断是否有禁止访客获取数据，如 https://www.taobao.com/robots.txt 。

网络爬虫的工作原理

网络爬虫的工作原理如下图所示。从流程上来讲，网络爬虫主要分为两部分：数据的抓取和解析。
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下面从 Python 角度出发，分别看看在抓取和解析两部分中有哪些常用的技术和工具。

数据抓取技术

在爬虫实现上，除了 scrapy 框架之外，Python 有许多与此相关的库可供使用。其中，在数据抓取方面包括：

urllib：Python3 内置的 urllib 模块，用于访问网络资源。用起来比较麻烦，缺少很多实用的高级功能。
urllib2：Python2.7 的模块，在 python3.3 以后的版本不能再用 urllib2，使用 urllib.request 和 urllib.error 代替。
urllib3：urllib3 并非 python 的内置模块，需要额外安装。拥有高效的 http 连接池管理及 http 代理服务的功能库。
requests：一个通过 urllib3 实现的很实用的 HTTP 客户端库，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到。可以说，Requests 完全满足如今网络的需求。
mechanize：一个用于模拟浏览器的 python 模块，该模块在面对验证码问题时是个非常好的办法。
selenium：一套完整的 web 应用程序测试系统，包含了测试的录制（seleniumIDE）、编写及运行（SeleniumRemoteControl）和测试的并行处理（SeleniumGrid）。它的核心 SeleniumCore 基于 JsUnit，完全由 JavaScript 编写，因此可以用于任何支持 JavaScript 的浏览器上。selenium 可以模拟真实浏览器，爬虫中主要用来解决 JavaScript 渲染问题。在 python 爬虫中主要用的是 selenium 的 Webdriver。
splinter：Splinter 是用 Python 开发的一个开源 web 自动化测试的工具集，它可以帮你自动化浏览器的行为，比如浏览 URLs 并和页面进行交互。

其中 urllib2（urllib3）、requests、mechanize 用来获取 URL 对应的原始响应内容；而selenium、splinter 通过加载浏览器驱动，获取浏览器渲染之后的响应内容，模拟程度更高。考虑效率、当然能使用 urllib2（urllib3）、requests、mechanize 等解决的尽量不用 selenium、splinter，因为后者因需要加载浏览器而导致效率较低。

你应该已经猜到，数据抓取的过程其实也就是模拟浏览器向服务器发送 HTTP 请求的过程。当然，这里是由爬虫负责构造好的 HTTP 请求，常见类型也就是 GET 和 POST，到底选用哪种需要根据爬取目标来决定。

数据解析技术

在数据解析方面，相应的库包括：

xpath：XPath（全称 XML Path Language，即 XML 路径语言）是一门在 XML 文档中查找信息的语言，XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或者节点集。
lxml：lxml 是 python 的一个解析库，支持 HTML 和 XML 的解析，支持 XPath 解析方式，而且解析效率很高。
beautifulsoup4：Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 python 库，它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航、查找、修改。配合 Requests 使用，能大大提高爬虫效率。
re：正则表达式模块。
pyquery：PyQuery 是一个非常强大而且灵活的网页解析库，PyQuery 是 python 仿照 jQuery 的严格实现，语法与 jQuery 几乎完全相同。

对于数据解析，主要是从响应页面里提取所需的数据，常用的方法有：xpath 路径表达式、CSS 选择器、正则表达式等。其中，xpath 路径表达式、CSS 选择器主要用于提取结构化的数据，而正则表达式主要用于提取非结构化的数据。

网络爬虫的简单示例

目标：爬取百度新闻首页的新闻标题信息
地址：http://news.baidu.com/
实现步骤：
- 导入 urllib 和 re 模块
- 使用 urllib.request.Request() 创建 request 请求对象
- 使用 urllib.request.urlopen 执行信息爬取，并返回 Response 对象
- 使用 read() 读取信息，使用 decode() 执行解码
- 使用 re 正则解析结果
- 遍历输出结果信息

代码如下：

import urllib.request
import re

url = "http://news.baidu.com/"

# 伪装浏览器用户
headers = {'User-Agent':'User-Agent:Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.00)'}
req = urllib.request.Request(url, headers=headers)

# 执行请求获取响应信息
res = urllib.request.urlopen(req)

# 从响应对象中读取信息并解码
html = res.read().decode("utf-8")

# 使用正则解析出新闻标题信息，这里只是简单地获取 a 标签中的文字和链接
pat = '<a href="(.*?)".*?target="_blank".*>(.*?)</a>'
dlist = re.findall(pat, html)

# 遍历输出结果
for v in dlist:
    print(v[1] + ":" + v[0])

在浏览器上请求页面：

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网络爬虫运行结果：

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