预计更新爬虫技术概述1.1 什么是爬虫技术1.2 爬虫技术的应用领域1.3 爬虫技术的工作原理网络协议和HTTP协议2.1 网络协议概述2.2 HTTP协议介绍2.3 HTTP请求和响应Python基础3.1 Python语言概述3.2 Python的基本数据类型3.3 Python的流程控制语句3.4 Python的函数和模块3.5 Python的面向对象编程爬虫工具介绍4.1 Requests库4.2 BeautifulSoup库4.3 Scrapy框架数据存储和处理5.1 数据存储格式介绍5.2 数据库介绍5.3 数据处理和分析动态网页爬取6.1 动态网页概述6.2 Selenium工具介绍6.3 PhantomJS工具介绍反爬虫技术7.1 反爬虫技术概述7.2 User-Agent伪装7.3 IP代理池数据清洗和预处理8.1 数据清洗和去重8.2 数据预处理和分析分布式爬虫和高并发9.1 分布式爬虫概述9.2 分布式爬虫框架介绍9.3 高并发爬虫实现爬虫实战10.1 爬取豆瓣电影排行榜10.2 爬取天气数据10.3 爬取新闻网站数据爬虫工具介绍4.1 Requests库4.2 BeautifulSoup库4.3 Scrapy框架Requests库一、前言网络爬虫是一种自动化程序，主要用于从互联网上抓取数据
在进行网络爬虫开发时，选择一个适合的爬虫工具是非常重要的
Requests库是Python中一个非常流行的HTTP客户端库，它提供了简单易用的API，使得开发者可以方便地发送HTTP请求、处理HTTP响应和管理HTTP会话
本文将详细介绍Requests库的基本用法、高级用法和实例应用，帮助读者更好地了解和使用该库
二、基本用法1. 安装Requests库在使用Requests库之前，需要先安装该库
可以使用pip命令进行安装：```pip install requests```2. 发送HTTP请求使用Requests库发送HTTP请求非常简单
可以使用requests.get()函数发送一个GET请求，该函数返回一个Response对象，包含服务器返回的HTTP响应
例如，以下代码发送了一个GET请求，并输出了服务器返回的HTTP响应：```pythonimport requestsresponse = requests.get('https://www.baidu.com/')print(response.text)```上述代码中，requests.get()函数接受一个URL作为参数，并返回一个Response对象
Response对象的text属性包含服务器返回的HTTP响应体
可以使用print()函数输出响应体
除了GET请求，Requests库还支持发送POST、PUT、DELETE等HTTP请求
可以使用requests.post()、requests.put()、requests.delete()等函数发送对应的HTTP请求
3. HTTP请求参数在发送HTTP请求时，可以通过URL参数或请求体参数传递参数
例如，以下代码发送了一个带有URL参数的GET请求：```pythonimport requestsparams = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}response = requests.get('https://httpbin.org/get', params=params)print(response.url)```上述代码中，params参数是一个字典，包含了需要传递的参数
requests.get()函数的params参数接受一个字典，用于设置URL参数
该代码发送了一个GET请求，URL为https://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2
可以使用response.url属性获取实际发送的URL
除了URL参数，还可以使用data参数或json参数传递请求体参数
例如，以下代码发送了一个带有JSON请求体的POST请求：```pythonimport requestsurl = 'https://httpbin.org/post'data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.post(url, json=data, headers=headers)print(response.json())```上述代码中，json参数是一个字典，包含了需要传递的JSON请求体
requests.post()函数的json参数接受一个字典，用于设置JSON请求体
该代码发送了一个POST请求，请求体为{"key1": "value1", "key2": "value2"}，Content-Type为application/json
可以使用response.json()方法获取服务器返回的JSON响应体
4. HTTP请求头在发送HTTP请求时，可以通过headers参数设置请求头
例如，以下代码发送了一个带有自定义请求头的GET请求：```pythonimport requestsurl = 'https://httpbin.org/get'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)print(response.json())```上述代码中，headers参数是一个字典，包含了需要设置的请求头
该代码发送了一个GET请求，使用了自定义的User-Agent请求头
可以使用response.json()方法获取服务器返回的JSON响应体
5. HTTP响应内容在发送HTTP请求后，可以通过Response对象获取服务器返回的HTTP响应
Response对象包含了HTTP响应的状态码、响应头和响应体等信息
例如，以下代码发送了一个GET请求，并输出了服务器返回的HTTP响应状态码和响应头：```pythonimport requestsresponse = requests.get('https://www.baidu.com/')print(response.status_code)print(response.headers)```上述代码中，response.status_code属性包含了服务器返回的HTTP响应状态码
可以使用print()函数输出状态码
response.headers属性是一个字典，包含了服务器返回的HTTP响应头
可以使用print(response.headers)输出响应头
Response对象的常用属性和方法如下：- status_code：HTTP响应状态码
- headers：HTTP响应头，字典类型
- text：HTTP响应体的文本内容，如果响应体是二进制数据，则需要使用response.content属性
- json()：将HTTP响应体解析为JSON格式的数据，如果响应体不是JSON格式，则会抛出异常
- content：HTTP响应体的二进制数据
6. HTTP会话管理在使用Requests库发送HTTP请求时，每次请求都需要重新建立TCP连接，这会导致一定的性能损失
为了提高性能，可以使用HTTP会话来管理TCP连接
HTTP会话是一个持久化的连接，可以在多个HTTP请求之间共享
使用Requests库创建HTTP会话非常简单，只需要创建一个Session对象即可
例如，以下代码创建了一个HTTP会话，并使用该会话发送了两个GET请求：```pythonimport requestssession = requests.Session()response1 = session.get('https://www.baidu.com/')print(response1.text)response2 = session.get('https://www.google.com/')print(response2.text)```上述代码中，创建了一个Session对象，并使用该对象发送了两个GET请求
由于使用了HTTP会话，第二个请求可以直接复用第一个请求的TCP连接，避免了重新建立TCP连接的性能损失
7. SSL证书验证在使用Requests库发送HTTPS请求时，可以通过verify参数设置SSL证书验证
如果verify参数为True，则会对服务器返回的SSL证书进行验证；如果为False，则不会进行验证；如果为字符串类型，则会将其作为证书文件进行验证
例如，以下代码发送了一个HTTPS请求，并关闭了SSL证书验证：```pythonimport requestsresponse = requests.get('https://www.baidu.com/', verify=False)print(response.text)```上述代码中，verify参数为False，表示关闭了SSL证书验证
可以使用response.text属性获取服务器返回的HTTP响应体
8. 代理设置在使用Requests库发送HTTP请求时，可以通过proxies参数设置代理
proxies参数是一个字典，包含了要使用的代理服务器的地址
例如，以下代码使用了一个HTTP代理发送了一个GET请求：```pythonimport requestsproxies = {'http': 'http://127.0.0.1:8080','https': 'http://127.0.0.1:8080',}response = requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies)print(response.text)```上述代码中，proxies参数指定了要使用的HTTP代理服务器的地址
可以使用response.text属性获取服务器返回的HTTP响应体
9. 总结本文介绍了Python中使用Requests库发送HTTP请求的方法
可以使用Requests库发送GET、POST等HTTP请求，可以设置请求头、请求参数、响应状态码、HTTP会话、SSL证书验证和代理等功能
使用Requests库发送HTTP请求非常方便，可以大大提高开发效率
BeautifulSoup库1. 简介BeautifulSoup是Python中的一个HTML和XML解析库，可以将HTML或XML文档解析为Python对象，并提供了方便的方法来遍历和搜索文档树
BeautifulSoup支持解析HTML和XML文档，可以自动将输入文档转换为Unicode编码，同时也支持不同的解析器，包括Python标准库中的html.parser、lxml、html5lib等
2. 安装使用pip安装BeautifulSoup库：```bashpip install beautifulsoup4```如果需要使用lxml或html5lib解析器，还需要安装相应的库：```bashpip install lxmlpip install html5lib```3. 基本用法使用BeautifulSoup库解析HTML文档的基本步骤如下：1. 将HTML文档作为输入，创建一个BeautifulSoup对象；2. 使用BeautifulSoup对象提供的方法遍历和搜索文档树
以下是一个简单的例子，解析一个HTML文档并输出其中所有的链接：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requests# 获取HTML文档url = 'https://www.baidu.com'r = requests.get(url)html_doc = r.text# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')# 输出所有的链接for link in soup.find_all('a'):print(link.get('href'))```上述代码中，首先使用requests库获取了百度首页的HTML文档，然后创建了一个BeautifulSoup对象，使用find_all方法搜索文档中所有的链接，并输出它们的href属性
4. 文档树的遍历BeautifulSoup对象是HTML文档的根节点，可以通过调用BeautifulSoup对象的属性和方法来遍历文档树
以下是一些常用的属性和方法：- tag.name：获取标签的名称；- tag.attrs：获取标签的属性；- tag.string：获取标签的文本内容；- tag.contents：获取标签的直接子节点列表；- tag.children：获取标签的直接子节点的迭代器；- tag.descendants：获取标签的所有子孙节点的迭代器；- tag.parent：获取标签的父节点；- tag.previous_sibling：获取标签的前一个兄弟节点；- tag.next_sibling：获取标签的后一个兄弟节点；- tag.previous_element：获取文档树中的前一个节点；- tag.next_element：获取文档树中的后一个节点
以下是一个例子，遍历一个HTML文档的所有标签，并输出它们的名称、属性和文本内容：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requests# 获取HTML文档url = 'https://www.baidu.com'r = requests.get(url)html_doc = r.text# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')# 遍历文档树for tag in soup.descendants:if tag.name:print('Tag name:', tag.name)print('Tag attributes:', tag.attrs)print('Tag text:', tag.string)```上述代码中，遍历了文档树中的所有节点，并输出它们的名称、属性和文本内容
5. 搜索文档树BeautifulSoup对象提供了一些方法来搜索文档树，可以根据标签名、属性、文本内容等条件来搜索节点
以下是一些常用的搜索方法：- find_all(name, attrs, recursive, text, kwargs)：返回文档中所有满足条件的节点的列表；- find(name, attrs, recursive, text, kwargs)：返回文档中第一个满足条件的节点；- select(selector)：使用CSS选择器语法搜索文档中的节点
以下是一个例子，搜索一个HTML文档中的所有图片，并输出它们的src属性：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requests# 获取HTML文档url = 'https://www.baidu.com'r = requests.get(url)html_doc = r.text# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')# 搜索文档树for img in soup.find_all ('img'):print(img.get('src'))```上述代码中，使用find_all方法搜索文档树中的所有img标签，并输出它们的src属性
除了使用标签名来搜索节点，还可以使用属性、文本内容等条件来搜索节点
例如，以下代码搜索一个HTML文档中所有class属性为"test"的标签：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requests# 获取HTML文档url = 'https://www.baidu.com'r = requests.get(url)html_doc = r.text# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')# 搜索文档树for tag in soup.find_all(class_='test'):print(tag)```上述代码中，使用class_参数指定要搜索的class属性值，使用find_all方法搜索文档树中所有满足条件的标签，并输出它们的内容
另外，使用CSS选择器语法可以更灵活地搜索文档树中的节点
以下是一个例子，使用CSS选择器语法搜索一个HTML文档中所有a标签中包含"baidu"文本的节点：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requests# 获取HTML文档url = 'https://www.baidu.com'r = requests.get(url)html_doc = r.text# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')# 使用CSS选择器搜索文档树for a in soup.select('a:contains("baidu")'):print(a.get('href'))```上述代码中，使用select方法和CSS选择器语法搜索文档树中所有a标签中包含"baidu"文本的节点，并输出它们的href属性
6. 解析XML文档BeautifulSoup同样支持解析XML文档，只需要指定解析器为"xml"即可
以下是一个例子，解析一个XML文档并输出其中所有的节点名：```pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# XML文档xml_doc = '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><root><node1>text1</node1><node2>text2</node2></root>'# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(xml_doc, 'xml')# 输出所有的节点名for tag in soup.descendants:if tag.name:print(tag.name)```上述代码中，使用"xml"解析器创建了一个BeautifulSoup对象，遍历了文档树中的所有节点，并输出它们的节点名
7. 总结BeautifulSoup是Python中一个强大的HTML和XML解析库，可以将输入文档解析为Python对象，并提供了方便的方法来遍历和搜索文档树
使用BeautifulSoup可以更快、更简单地处理HTML和XML文档，是Python爬虫工具中不可或缺的一部分
Scrapy框架1. 简介Scrapy是一个用于爬取Web站点并从中提取数据的Python框架
它提供了一种高效、可扩展、可重用的方式来设计和编写爬虫程序
使用Scrapy框架，可以轻松地定义爬虫规则、处理爬取到的数据、存储数据等操作
Scrapy框架的主要特点包括：- 高效：Scrapy使用异步IO和Twisted网络库实现了高效的网络请求和数据处理，可以快速地爬取大量数据
- 可扩展：Scrapy提供了各种插件和中间件，可以方便地扩展框架的功能
- 可配置：Scrapy框架提供了丰富的配置选项，可以根据不同的需求进行配置
- 可重用：Scrapy框架的设计模式使得代码可以被多次重用，可以节省开发时间和成本
2. 安装使用Scrapy框架需要先安装Scrapy库
可以使用pip工具进行安装：```shellpip install scrapy```安装完成后，可以使用以下命令来验证是否安装成功：```shellscrapy version```3. 架构Scrapy框架的架构分为引擎、调度器、下载器、爬虫、管道等几个组件
- 引擎：Scrapy框架的核心组件，负责协调其他组件，控制整个爬取流程的开始、中止和异常处理等
- 调度器：负责接收引擎传递过来的请求，并根据一定的策略将请求转发给下载器
- 下载器：根据调度器传递过来的请求，下载网页并返回给引擎
- 爬虫：定义了如何爬取网站的规则和逻辑，包括网站的URL、如何跟进链接、如何解析页面等
- 管道：负责处理从爬虫中提取出来的数据，包括数据的清洗、存储等操作
Scrapy框架的整个流程大致如下：4. 爬虫实现使用Scrapy框架编写爬虫程序，需要先定义一个爬虫类
以下是一个简单的爬取豆瓣电影Top250的爬虫示例：```pythonimport scrapyclass DoubanSpider(scrapy.Spider):name = 'douban'allowed_domains = ['movie.douban.com']start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']def parse(self, response):# 解析页面for item in response.css('.item'):yield {'title': item.css('.title::text').get(),'rating': item.css('.rating_num::text').get(),'link': item.css('a::attr(href)').get(),}# 爬取下一页next_page = response.css('.next a::attr(href)').get()if next_page:yield response.follow(next_page, self.parse)```以上代码定义了一个名为"DoubanSpider"的爬虫类，继承自Scrapy框架中的Spider类
其中，name属性定义了爬虫名称，allowed_domains属性定义了爬虫可以爬取的域名，start_urls属性定义了爬虫的起始URL
parse方法是Scrapy框架中的一个默认方法，用于解析爬取到的网页
在该方法中，使用response.css方法选择页面中符合条件的元素，并使用yield语句返回提取到的数据
在最后，使用response.follow方法跟进下一页的链接，并再次调用parse方法解析页面
5. 中间件Scrapy框架提供了丰富的中间件，可以方便地扩展框架的功能
中间件可以在请求、响应、爬取等过程中拦截和处理数据，并修改请求和响应的内容
以下是一些常用的中间件：- User-Agent中间件：设置请求的User-Agent头，以避免被网站屏蔽或限制
- Proxy中间件：设置请求的代理服务器，以实现IP切换和反反爬
- Retry中间件：对请求失败进行重试，以增加爬取成功率
- Downloader Middleware：自定义下载器中间件，可以修改请求和响应的内容，实现自定义的下载器逻辑
- Spider Middleware：自定义爬虫中间件，可以拦截和处理爬虫请求和响应，实现自定义的爬虫逻辑
以下是一个简单的User-Agent中间件的示例：```pythonfrom scrapy import signalsclass RandomUserAgentMiddleware:def __init__(self, user_agents):self.user_agents = user_agents@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))def process_request(self, request, spider):request.headers.setdefault('User-Agent', random.choice(self.user_agents))```以上代码定义了一个名为"RandomUserAgentMiddleware"的User-Agent中间件类
在该类的构造方法中，传入了一个User-Agent列表，用于随机选择一个User-Agent头
在类方法from_crawler中，从Scrapy框架的设置中获取USER_AGENTS配置项，并传入构造方法中
在process_request方法中，修改request对象的User-Agent头，以实现随机选择User-Agent头的功能
6. 数据存储爬虫爬取到的数据可以存储到不同的数据源中，如文件、数据库、消息队列等
Scrapy框架提供了Pipeline组件，用于将爬取到的数据保存到不同的数据源中
在Scrapy框架中，Pipeline是一个类，可以实现以下方法：- process_item(item, spider)：处理爬虫提取出来的数据，并将其保存到数据源中
- open_spider(spider)：在爬虫启动时调用
- close_spider(spider)：在爬虫关闭时调用
以下是一个简单的将数据保存到文件的Pipeline示例：```pythonclass FilePipeline:def __init__(self, filename):self.filename = filename@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(crawler.settings.get('FILE_NAME'))def open_spider(self, spider):self.file = open(self.filename, 'w')def process_item(self, item, spider):line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'self.file.write(line)return itemdef close_spider(self, spider):self.file.close()```以上代码定义了一个名为"FilePipeline"的Pipeline类
在该类的构造方法中，传入文件名，用于存储数据
在类方法from_crawler中，从Scrapy框架的设置中获取FILE_NAME配置项，并传入构造方法中
在open_spider方法中，打开文件，以便写入数据
在process_item方法中，将item对象转换为JSON格式字符串，并写入文件中
在close_spider方法中，关闭文件，以便保存数据
7. 部署使用Scrapy框架编写完爬虫程序后，可以使用Scrapy框架自带的命令进行爬虫启动和停止
但是，如果需要在分布式环境中运行爬虫程序，需要进行部署
Scrapy框架提供了多种部署方式，如：- Scrapy Cloud：Scrapy官方提供的云端部署服务，支持自动化部署、监控和调度等功能
- Scrapyd：Scrapy官方提供的分布式爬虫部署工具，支持通过API进行爬虫的部署、管理和监控
- Docker：使用Docker容器技术，可以将爬虫程序打包成镜像，方便部署和迁移
- 自定义部署方式：可以将爬虫程序打包成可执行文件，并通过其他工具进行部署和管理
以下是使用Scrapyd进行爬虫部署的示例：1. 在本地创建Scrapyd项目在命令行中执行以下命令：```scrapyd-deploy <project> -p <project_name>```其中，<project>为Scrapy项目所在的目录路径，<project_name>为Scrapyd项目的名称
2. 在服务器上安装Scrapyd在服务器上执行以下命令：```pip install scrapyd```3. 在服务器上启动Scrapyd在命令行中执行以下命令：```scrapyd```4. 在服务器上部署爬虫在命令行中执行以下命令：```curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=<project_name> -d spider=<spider_name>```其中，<project_name>为Scrapyd项目的名称，<spider_name>为要部署的爬虫名称
以上是使用Scrapyd进行爬虫部署的简单示例
部署过程可能因具体情况而异，需要根据实际情况进行调整和优化
总结本文介绍了Scrapy框架的基本功能和使用方法，包括创建Scrapy项目、编写爬虫、解析网页、使用中间件、数据存储、部署等方面
Scrapy框架具有高效、灵活、易用等特点，在爬取大规模、复杂的网站数据方面具有很大的优势
在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，才能发挥Scrapy框架的最大效益
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