python爬虫总结

Posted 2020-11-03 jinhaolin

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由于某些原因最近终于可以从工作的琐事中抽出身来，有时间把之前的一些爬虫知识进行了一个简单的梳理，也从中体会到阶段性地对过往知识进行梳理是真的很有必要。

常用第三方库

对于爬虫初学者，建议在了解爬虫原理以后，在不使用任何爬虫框架的情况下，使用这些常用的第三方库自己实现一个简单的爬虫，这样会加深对爬虫的理解。

urllib和requests都是python的HTTP库，包括urllib2模块以巨大的复杂性代价获取综合性的功能。相比于urllib2,Requests模块更能简约的支持完整的简单用例。关于urllib和requests的优缺点和区别，大家可以去网上查一下。

BeautifulSoup和lxml都是python页面解析的库。BeautifulSoup 是基于 DOM 的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多。而lxml只会进行局部遍历，使用xpath能够很快定位标签。bs4 是用 python 写的，lxml 是 c 语言实现的，也决定了lxml比bs4要快。

该博客有比较全面的关于python爬虫常用第三方库的汇总，可做参考。
https://blog.csdn.net/woshisunchi/article/details/60877817

爬虫框架

python常用的爬虫框架就是scrapy和pyspider两个。
关于框架的使用方法及详细介绍，可参考官方文档。

动态页面渲染

1. url请求分析

（1）认真分析页面结构，查看js响应的动作;
（2）借助浏览器分析js点击动作所发出的请求url;
（3）将此异步请求的url作为scrapy的start_url或者yield reques再次进行抓取。

2. selenium

Selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，类型像我们玩游戏用的按键精灵，可以按指定的命令自动化操作，不同是Selenium可以直接运行在浏览器上，它支持所有主流的浏览器(包括PhantomJS这些无界面的浏览器)。

Selenium可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的页面，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。

Selenium自己不带浏览器，不支持浏览器的功能，它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用。

3. phantomjs

使用selenium调用浏览器进行抓取页面时，由于要执行打开浏览器并渲染页面的操作，当进行大规模数据抓取时效率较低，无法满足需求。这时我们可以选择使用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。

如果我们把Selenium和PhantomJS结合在一起，就可以运行一个非常强大的网络爬虫了，这个爬虫可以处理JavaScript、Cookie、headers，以及任何我们真实用户需要做的事情。

4. splash

Splash是一个Javascript渲染服务。它是一个实现了HTTP API的轻量级浏览器，Splash是用Python实现的，同时使用Twisted和QT。Twisted（QT）用来让服务具有异步处理能力，以发挥webkit的并发能力。

python连接splash的库叫做scrapy-splash，scrapy-splash使用的是Splash HTTP API， 所以需要一个splash instance，一般采用docker运行splash，所以需要安装docker。

5. spynner

spynner是一个QtWebKit的客户端，它可以模拟浏览器，完成加载页面、引发事件、填写表单等操作。

爬虫防屏蔽策略

1. 修改User-Agent

User-Agent是一种最常见的伪装浏览器的手段。

User-Agent是指包含浏览器信息、操作系统信息等的一个字符串，也称之为一种特殊的网络协议。服务器通过它判断当前访问对象是浏览器、邮件客户端还是网络爬虫。在request.headers里可以查看user-agent，关于怎么分析数据包、查看其User-Agent等信息，这个在前面的文章里提到过。

具体方法可以把User-Agent的值改为浏览器的方式，甚至可以设置一个User-Agent池（list，数组，字典都可以），存放多个“浏览器”，每次爬取的时候随机取一个来设置request的User-Agent，这样User-Agent会一直在变化，防止被墙。

2. 禁止cookies

cookie其实是储存在用户终端的一些被加密的数据，有些网站通过cookies来识别用户身份，如果某个访问总是高频率地发请求，很可能会被网站注意到，被嫌疑为爬虫，这时网站就可以通过cookie找到这个访问的用户而拒绝其访问。

通过禁止cookie，这是客户端主动阻止服务器写入。禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉我们。

在scrapy爬虫中可以设置COOKIES_ENABLES= FALSE，即不启用cookies middleware，不向web server发送cookies。

3. 设置请求时间间隔

大规模集中访问对服务器的影响较大，爬虫可以短时间增大服务器负载。这里需要注意的是：设定下载等待时间的范围控制，等待时间过长，不能满足短时间大规模抓取的要求，等待时间过短则很有可能被拒绝访问。

设置合理的请求时间间隔，既保证爬虫的抓取效率，又不对对方服务器造成较大影响。

4. 代理IP池

其实微博识别的是IP，不是账号。也就是说，当需要连续抓取很多数据的时候，模拟登录没有意义。只要是同一个IP，不管怎么换账号也没有用，主要的是换IP。

web server应对爬虫的策略之一就是直接将IP或者整个IP段都封掉禁止访问，当IP被禁封后，转换到其他IP继续访问即可。方法：代理IP、本地IP数据库（使用IP池）。

5. 使用Selenium

使用Selenium来模拟人工点击访问网站，是种很有效的防止被ban的方式。但是Selenium效率较低，不适合大规模数据抓取。

6. 破解验证码

验证码是现在最常见的防止爬虫的手段。有能力的小伙伴可以自己写算法破解验证码，不过一般我们可以花点钱使用第三方打码平台的接口，轻松实现验证码的破解。

结语

以上内容就是关于python爬虫的一点梳理，具体到某个技术点需要自己再查详细资料。希望对于学习爬虫的同学有一点点帮助。