Python_爬虫

Posted 2021-11-30 hazy-star

爬虫介绍

一、什么是爬虫？

　　爬虫，学名叫网络蜘蛛，主要的功能是模拟人浏览记录网络信息，主要由三方面组成：抓取页面、分析页面和存储数据。

二、为什么常见的是Python爬虫？

　　其实任何语言都可以编写爬虫，但是Python有许多强大的功能库可以供我们使用，而且在数据处理方面，Python有众多方便的库可以直接调用。

三、使用Python 编写爬虫中一些常见库的介绍。

　　本部分主要介绍一些常用的库，让大家对爬虫总体有个初步的了解，以及知道解决什么问题，可以调用哪些库，对于具体库的安装使用，可参考官方文档或者崔庆才的博客：https://cuiqingcai.com/

　　抓取页面：

　　　　实现HTTP请求操作：

　　　　　　Selenium　　　　　　　     

　　　　　　　　Github:https://github.com/SeleniumHQ/selenium/tree/master/py

　　　　　　　　官方文档：http://selenium-python.readthedocs.io

　　　　　　　　中文版：http://selenium-python-zh.readthedocs.io

　　　　　　　　Selenium是一个自动化测试工具，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作。对于一些javascript渲染的页面来说，这种

　　　　　　　　抓取方式非常有效。

　　　　　　Requests

　　　　　　　　Github:https://github.com/requests/requests

　　　　　　　　官方文档：http://www.python-requests.org

　　　　　　　　中文文档：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest

　　　　　　　　Requests 继承了urllib2的所有特性。Requests支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的

　　　　　　　　编码，支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。

　　　　　　aiohttp    

　　　　　　　　Github:https://github.com/aio-libs/aiohttp

　　　　　　　　官方文档：http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable

        　　　　　　 提供异步Web服务的库，自动化测试工具，需要浏览器来配合使用；ChromeDriver驱动Chrome浏览器；GeckoDrive驱动Firefox浏览器。

　　　分析页面：

　　　　　从网页中提取信息。提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来相对比较烦琐。这里还有许多强大的解析库，如lxml、Beautiful Soup、pyquery等。此外，还

　　　　　提供了非常强大的解析方法，如XPath解析和CSS选择器解析等，利用它们，我们可以高效便捷地从网页中提取有效信息。

　　　　　　lxml是Python的一个解析库，支持html和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。

　　　　　　　　GitHub：https://github.com/lxml/lxml

 　　　　　　pyquery同样是一个强大的网页解析工具，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。

　　　　　　　　GitHub：https://github.com/gawel/pyquery

　　　　　　　　官方文档：http://pyquery.readthedocs.io　　

　　　　验证码：

　　　　　　OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。对于图形验证码来说，它们都

　　　　　　是一些不规则的字符，这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容

　　　　　　tesserocr是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层Python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesserocr之前，我们需

　　　　　　要先安装tesseract。

　　　　　　GitHub：https://github.com/sirfz/tesserocr

　　　　　　下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract

　　　　　　GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

　　　　　　tesseract语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

　　　　　　tesseract文档：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation

　存储数据：

        　　 作为数据存储的重要部分，数据库同样是必不可少的，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。

　　　　关系型数据库如SQLite、mysql、Oracle、SQL Server、DB2等，其数据库是以表的形式存储

    　　     　　MySQL: MySQL是一个轻量级的关系型数据库

　　　　非关系型数据库如MongoDB、Redis，它们的存储形式是键值对，存储形式更加灵活。

       　　　　  MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以

　　　　　　 包含　其他文档、数组及文档数组，非常灵活。

         　　　　Redis是一个基于内存的高效的非关系型数据库

　　　 存储数据的数据库提供存储服务，但如果想要和Python交互的话，还需要安装一些Python存储库，如MySQL需要安装PyMySQL，MongoDB需要安

　　　　　　装PyMongo等。RedisDump是一个用于Redis数据导入/导出的工具，是基于Ruby实现的，所以要安装RedisDump，需要先安装Ruby。

对于大规模爬虫构建与非Web网页爬虫使用到的技术：

　　Web服务程序来搭建一些API接口，供爬虫使用。如：Flask和Tornado。

         　　　　Flask是一个轻量级的Web服务程序，它简单、易用、灵活，这里主要用来做一些API服务。

         　　Tornado是一个支持异步的Web框架，通过使用非阻塞I/O流，它可以支撑成千上万的开放连接，效率非常高。　

　　抓取App的数据，App中的页面要加载出来，首先需要获取数据，而这些数据一般是通过请求服务器的接口来获取的。由于App没有浏览器这种可以比较直观地

　　　　看到后台请求的工具，所以主要用一些抓包技术来抓取数据。本书介绍的抓包工具有Charles、mitmproxy和mitmdump。一些简单的接口可以通过Charles

　　　　或mitmproxy分析，找出规律，然后直接用程序模拟来抓取了。但是如果遇到更复杂的接口，就需要利用mitmdump对接Python来对抓取到的请求和响应进

　　　　行实时处理和保存。另外，既然要做规模采集，就需要自动化App的操作而不是人工去采集，所以这里还需要一个工具叫作Appium，它可以像Selenium一

　　　　样对App进行自动化控制，如自动化模拟App的点击、下拉等操作。

 

　　　　　Charles是一个网络抓包工具，相比Fiddler，其功能更为强大，而且跨平台支持得更好，所以这里选用它来作为主要的移动端抓包工具。

　　　　　　　mitmproxy是一个支持HTTP和HTTPS的抓包程序，类似Fiddler、Charles的功能，只不过它通过控制台的形式操作。

　　　　　Appium是移动端的自动化测试工具，类似于前面所说的Selenium，利用它可以驱动android、ios等设备完成自动化测试，比如模拟点击、滑动、输入

　　　　　等操作，官方网站为：http://appium.io/。　

框架的使用：　　

　　直接用Requests、Selenium等库写爬虫，如果爬取量不是太大，速度要求不高，是完全可以满足需求的。但是写多了会发现其内部许多代码和组件是可以复

　　用的，如果我们把这些组件抽离出来，将各个功能模块化，就慢慢会形成一个框架雏形，久而久之，爬虫框架就诞生了。利用框架，我们可以不用再去关心某

　　些功能的具体实现，只需要关心爬取逻辑即可。有了它们，可以大大简化代码量，而且架构也会变得清晰，爬取效率也会高许多。所以，如果有一定的基础，

　　上手框架是一种好的选择。本书主要介绍的爬虫框架有pyspider和Scrapy。

　　　　pyspider是国人binux编写的强大的网络爬虫框架，它带有强大的WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理器以及结果处理器，同时支持多种数据库

　　　　　　后端、多种消息队列，另外还支持JavaScript渲染页面的爬取，使用起来非常方便。

　　　　　　Scrapy是一个十分强大的爬虫框架，依赖的库比较多，至少需要依赖的库有Twisted 14.0、lxml 3.4和pyOpenSSL 0.14。在不同的平台环境下，它所依赖

　　　　　　　　的库也各不相同，所以在安装之前，最好确保把一些基本库安装好。

　　　　　　Scrapy-Splash是一个Scrapy中支持JavaScript渲染的工具。Scrapy-Splash的安装分为两部分。一个是Splash服务的安装，具体是通过Docker，安装之

　　　　　　　　后，会启动一个Splash服务，我们可以通过它的接口来实现JavaScript页面的加载。

　　　　　　另外一个是Scrapy-Splash的Python库的安装，安装之后即可在Scrapy中使用Splash服务。

　　　　　　Scrapy-Redis是Scrapy的分布式扩展模块，有了它，我们就可以方便地实现Scrapy分布式爬虫的搭建。

　　　分布式：

　　　　　　　对于Scrapy来说，它有一个扩展组件，叫作Scrapyd，我们只需要安装该扩展组件，即可远程管理Scrapy任务，包括部署源码、启动任务、监听任务等。另外，还有

　　　　　　　Scrapyd-Client和Scrapyd

　　　　　　　 API来帮助我们更方便地完成部署和监听操作。

 　　　　　　　Docker集群部署。我们只需要将爬虫制作为Docker镜像，只要主机安装了Docker，就可以直接运行爬虫，而无需再去担心环境配置、版本问题。

　　　　　　　Scrapyrt为Scrapy提供了一个调度的HTTP接口，无需执行Scrapy命令而是通过请求一个HTTP接口来调度Scrapy任务了。Scrapyrt比Scrapyd更轻量，如果不需要分布式多

　　　　　　　任务的话，可以简单使用Scrapyrt实现远程Scrapy任务的调度。

　　　　　　　Gerapy是一个Scrapy分布式管理模块

四、总结

　　　本文主要介绍了什么是爬虫，以及爬虫要实现的功能，还有一些常见的爬虫实现会涉及到的库。初次之外，因为爬虫涉及到的是网站数据的下载分析以及APP抓包数据分析，此部分内容后续另行补偿。

 

　　　　　2019-05-16