简谈-Python一些常用的爬虫技巧

第一种：基本的网页抓取

　　get方法

import urllib2
url = "链接
response = urllib2.urlopen(url)
print response.read()

　　post方法

import urllib
import urllib2
url = "链接
form = {'name':'abc','password':'1234'}
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()

第二种：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：

import urllib2
proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('链接)
print response.read()

第三种：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：

import urllib2, cookielib
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
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。

第四种：伪装为浏览器

　　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：

import urllib2
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
request = urllib2.Request(
    url = '链接,
    headers = headers
)
print urllib2.urlopen(request).read()

第五种：页面解析

　　对于页面解析最强大的当然是正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明

　　其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：

　　lxml：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

　　BeautifulSoup：http://cuiqingcai.com/1319.html

　　对于这两个库，我的评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath。

第六种：验证码的处理

对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码，比如12306，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。

第七种：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：

import urllib2, httplib
request = urllib2.Request('链接)
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')      
opener = urllib2.build_opener()
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：

import StringIO
import gzip
compresseddata = f.read() 
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream) 
print gzipper.read()

第八种：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。

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
# q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数，负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
    print arguments
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
def working():
    while True:
        arguments = q.get()
        do_somthing_using(arguments)
        sleep(1)
        q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
    t = Thread(target=working)
    t.setDaemon(True)
    t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
    q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()