爬虫进阶篇
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了爬虫进阶篇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Cookie的使用
为什么要使用Cookie呢？
Cookie，指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）
比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容是不允许的。那么我们可以利用Urllib2库保存我们登录的Cookie，然后再抓取其他页面就达到目的了。
在此之前呢，我们必须先介绍一个opener的概念。
1.Opener
当你获取一个URL你使用一个opener(一个urllib2.OpenerDirector的实例)。在前面，我们都是使用的默认的opener，也就是urlopen。它是一个特殊的opener，可以理解成opener的一个特殊实例，传入的参数仅仅是url，data，timeout。
如果我们需要用到Cookie，只用这个opener是不能达到目的的，所以我们需要创建更一般的opener来实现对Cookie的设置。
2.Cookielib
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。Cookielib模块非常强大，我们可以利用本模块的CookieJar类的对象来捕获cookie并在后续连接请求时重新发送，比如可以实现模拟登录功能。该模块主要的对象有CookieJar、FileCookieJar、MozillaCookieJar、LWPCookieJar。
它们的关系：CookieJar —-派生—->FileCookieJar —-派生—–>MozillaCookieJar和LWPCookieJar
1）获取Cookie保存到变量
首先，我们先利用CookieJar对象实现获取cookie的功能，存储到变量中，先来感受一下
一部分是我自己的解释
# import urllib2 # import cookielib # #声明一个CookieJar对象实例来保存cookie # 获取一个保存cookie对象？？ # cookie = cookielib.CookieJar() # #利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器 #将一个保存cookie对象，和一个HTTP的cookie的处理绑定----？？ # handler=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie) # #通过handler来构建opener #创建一个opener，将保存了cookie的http处理器，还有设置一个handler用于处理http的URL的打开 # opener = urllib2.build_opener(handler) # #此处的open方法同urllib2的urlopen方法，也可以传入request # response = opener.open(\'http://www.baidu.com\') # for item in cookie: # print \'Name = \'+item.name # print \'Value = \'+item.value
我们使用以上方法将cookie保存到变量中，然后打印出了cookie中的值，运行结果如下
Value = B07B663B645729F11F659C02AAE65B4C:FG=1 Name = BAIDUPSID Value = B07B663B645729F11F659C02AAE65B4C Name = H_PS_PSSID Value = 12527_11076_1438_10633 Name = BDSVRTM Value = 0 Name = BD_HOME Value = 0
2）保存Cookie到文件
在上面的方法中，我们将cookie保存到了cookie这个变量中，如果我们想将cookie保存到文件中该怎么做呢？这时，我们就要用到（文件自动生成）
FileCookieJar这个对象了，在这里我们使用它的子类MozillaCookieJar来实现Cookie的保存
import cookielib
import urllib2
#设置保存cookie的文件，同级目录下的cookie.txt
filename = \'cookie.txt\'
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(filename)
#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
#创建一个请求，原理同urllib2的urlopen
response = opener.open("http://www.baidu.com")
#保存cookie到文件
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
由此可见，ignore_discard的意思是即使cookies将被丢弃也将它保存下来，ignore_expires的意思是如果在该文件中cookies已经存在，则覆盖原文件写入，在这里，我们将这两个全部设置为True。运行之后，cookies将被保存到cookie.txt文件中，我们查看一下内容，附图如下
3）从文件中获取Cookie并访问
那么我们已经做到把Cookie保存到文件中了，如果以后想使用，可以利用下面的方法来读取cookie并访问网站，感受一下
import cookielib
import urllib2
#创建MozillaCookieJar实例对象
cookie = cookielib.MozillaCookieJar()
#从文件中读取cookie内容到变量
cookie.load(\'cookie.txt\', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#创建请求的request
req = urllib2.Request("http://www.baidu.com")
#利用urllib2的build_opener方法创建一个opener
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
response = opener.open(req)
print response.read()
设想，如果我们的 cookie.txt 文件中保存的是某个人登录百度的cookie，那么我们提取出这个cookie文件内容，就可以用以上方法模拟这个人的账号登录百度。
4）利用cookie模拟网站登录
下面我们以我们学校的教育系统为例，利用cookie实现模拟登录，并将cookie信息保存到文本文件中，来感受一下cookie大法吧！
注意：密码我改了啊，别偷偷登录郑的选课系统 o(╯□╰)o
import urllib2
import cookielib
filename = \'cookie.txt\'
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(filename)
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
postdata = urllib.urlencode({
\'stuid\':\'201200131012\',
\'pwd\':\'23342321\'
})
#登录教务系统的URL
loginUrl = \'http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pls/wwwbks/bks_login2.login\'
#模拟登录，并把cookie保存到变量
result = opener.open(loginUrl,postdata)
#保存cookie到cookie.txt中
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#利用cookie请求访问另一个网址，此网址是成绩查询网址
gradeUrl = \'http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pls/wwwbks/bkscjcx.curscopre\'
#请求访问成绩查询网址
result = opener.open(gradeUrl)
print result.read()
以上程序的原理如下
创建一个带有cookie的opener，在访问登录的URL时，将登录后的cookie保存下来，然后利用这个cookie来访问其他网址。
如登录之后才能查看的成绩查询呀，本学期课表呀等等网址，模拟登录就这么实现啦，是不是很酷炫？
正则表达式
正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。
正则表达式的大致匹配过程是： 1.依次拿出表达式和文本中的字符比较， 2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。 3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。
2.正则表达式的语法规则
下面是Python中正则表达式的一些匹配规则，图片资料来自CSDN
3.正则表达式相关注解
（1）数量词的贪婪模式与非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”，将找到”a”。
注：我们一般使用非贪婪模式来提取。
（2）反斜杠问题
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\\\\”表示。同样，匹配一个数字的”\\\\d”可以写成r”\\d”。有了原生字符串，妈妈也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观勒。
4.Python Re模块
Python 自带了re模块，它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下
#返回pattern对象 re.compile(string[,flag]) #以下为匹配所用函数 re.match(pattern, string[, flags]) re.search(pattern, string[, flags]) re.split(pattern, string[, maxsplit]) re.findall(pattern, string[, flags]) re.finditer(pattern, string[, flags]) re.sub(pattern, repl, string[, count]) re.subn(pattern, repl, string[, count])
在介绍这几个方法之前，我们先来介绍一下pattern的概念，pattern可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用re.compile方法就可以。例如
pattern = re.compile(r\'hello\')
在参数中我们传入了原生字符串对象，通过compile方法编译生成一个pattern对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。
另外大家可能注意到了另一个参数 flags，在这里解释一下这个参数的含义：
参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符’|’表示同时生效，比如re.I | re.M。
可选值有：
• re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同） • re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变\'^\'和\'$\'的行为（参见上图） • re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变\'.\'的行为 • re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \\w \\W \\b \\B \\s \\S 取决于当前区域设定 • re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 \\w \\W \\b \\B \\s \\S \\d \\D 取决于unicode定义的字符属性 • re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。
在刚才所说的另外几个方法例如 re.match 里我们就需要用到这个pattern了，下面我们一一介绍。
注：以下七个方法中的flags同样是代表匹配模式的意思，如果在pattern生成时已经指明了flags，那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。
（1）re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将会从string（我们要匹配的字符串）的开头开始，尝试匹配pattern，一直向后匹配，如果遇到无法匹配的字符，立即返回None，如果匹配未结束已经到达string的末尾，也会返回None。两个结果均表示匹配失败，否则匹配pattern成功，同时匹配终止，不再对string向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下
__author__ = \'CQC\'
# -*- coding: utf-8 -*-
#导入re模块
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r\'hello\')
# 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern,\'hello\')
result2 = re.match(pattern,\'helloo CQC!\')
result3 = re.match(pattern,\'helo CQC!\')
result4 = re.match(pattern,\'hello CQC!\')
#如果1匹配成功
if result1:
# 使用Match获得分组信息
print result1.group()
else:
print \'1匹配失败！\'
#如果2匹配成功
if result2:
# 使用Match获得分组信息
print result2.group()
else:
print \'2匹配失败！\'
#如果3匹配成功
if result3:
# 使用Match获得分组信息
print result3.group()
else:
print \'3匹配失败！\'
#如果4匹配成功
if result4:
# 使用Match获得分组信息
print result4.group()
else:
print \'4匹配失败！\'
运行结果
hello hello 3匹配失败 hello
匹配分析
1.第一个匹配，pattern正则表达式为’hello’，我们匹配的目标字符串string也为hello，从头至尾完全匹配，匹配成功。
2.第二个匹配，string为helloo CQC，从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的o CQC不再匹配，返回匹配成功的信息。
3.第三个匹配，string为helo CQC，从string头开始匹配pattern，发现到 ‘o’ 时无法完成匹配，匹配终止，返回None
4.第四个匹配，同第二个匹配原理，即使遇到了空格符也不会受影响。
我们还看到最后打印出了result.group()，这个是什么意思呢？下面我们说一下关于match对象的的属性和方法
Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性： 1.string: 匹配时使用的文本。 2.re: 匹配时使用的Pattern对象。 3.pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。 4.endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。 5.lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。 6.lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。 方法： 1.group([group1, …]): 获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。 2.groups([default]): 以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。 3.groupdict([default]): 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。 4.start([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。 5.end([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。 6.span([group]): 返回(start(group), end(group))。 7.expand(template): 将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\\id或\\g、\\g引用分组，但不能使用编号0。\\id与\\g是等价的；但\\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\\1之后是字符’0’，只能使用\\g0。
下面我们用一个例子来体会一下
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例
import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r\'(\\w+) (\\w+)(?P<sign>.*)\', \'hello world!\')
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r\'\\g \\g\\g\'):", m.expand(r\'\\2 \\1\\3\')
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re:
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): (\'hello\', \'world\')
# m.groups(): (\'hello\', \'world\', \'!\')
# m.groupdict(): {\'sign\': \'!\'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r\'\\2 \\1\\3\'): world hello!
（2）re.search(pattern, string[, flags])
search方法与match方法极其类似，区别在于match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配，match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回None。同样，search方法的返回对象同样match()返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下
#导入re模块
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r\'world\')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern,\'hello world!\')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# world
（3）re.split(pattern, string[, maxsplit])
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。我们通过下面的例子感受一下。
import re pattern = re.compile(r\'\\d+\') print re.split(pattern,\'one1two2three3four4\') ### 输出 ### # [\'one\', \'two\', \'three\', \'four\', \'\']
（4）re.findall(pattern, string[, flags])
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下
import re pattern = re.compile(r\'\\d+\') print re.findall(pattern,\'one1two2three3four4\') ### 输出 ### # [\'1\', \'2\', \'3\', \'4\']
（5）re.finditer(pattern, string[, flags])
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。我们通过下面的例子来感受一下
import re
pattern = re.compile(r\'\\d+\')
for m in re.finditer(pattern,\'one1two2three3four4\'):
print m.group(),
### 输出 ###
# 1 2 3 4
（6）re.sub(pattern, repl, string[, count])
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\\id或\\g、\\g引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
import re
pattern = re.compile(r\'(\\w+) (\\w+)\')
s = \'i say, hello world!\'
print re.sub(pattern,r\'\\2 \\1\', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + \' \' + m.group(2).title()
print re.sub(pattern,func, s)
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!
（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
import re
pattern = re.compile(r\'(\\w+) (\\w+)\')
s = \'i say, hello world!\'
print re.subn(pattern,r\'\\2 \\1\', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + \' \' + m.group(2).title()
print re.subn(pattern,func, s)
### output ###
# (\'say i, world hello!\', 2)
# (\'I Say, Hello World!\', 2)
5.Python Re模块的另一种使用方式
在上面我们介绍了7个工具方法，例如match，search等等，不过调用方式都是 re.match，re.search的方式，其实还有另外一种调用方式，可以通过pattern.match，pattern.search调用，这样调用便不用将pattern作为第一个参数传入了，大家想怎样调用皆可。
函数API列表
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]) search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]) split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]) findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]) finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]) sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]) subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
具体的调用方法不必详说了，原理都类似，只是参数的变化不同。小伙伴们尝试一下吧~
以上是关于爬虫进阶篇的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章