爬虫入门教程
1.什么是爬虫
爬虫是一种自动获取网站数据的程序或脚本。它可以自动模拟人类访问网站,获取网页源代码,解析并提取出所需的数据。
爬虫的工作原理类似于搜索引擎的索引程序,它们会按照预定的规则和算法在互联网上不断地爬取网页,收集信息并建立索引,以便用户可以通过搜索引擎来查找并获取所需的信息。
爬虫通常会从一个起始网址开始,然后根据超链接逐步地遍历整个网站或整个互联网。它们会访问网页的内容,抓取文本、图片、视频等数据,并对这些数据进行处理和分析。爬虫可以用于各种目的,如搜索引擎优化、数据挖掘、信息收集、监控等。
2.爬虫基础知识
在学习爬虫前,需要掌握以下基础知识:
2.1URL
URL是统一资源定位符(Uniform Resource Locator)的缩写,它是互联网上用于标识和定位资源(如网页、图片、视频等)的地址。URL通常由几个部分组成,包括协议、主机名、路径和可选的查询参数和片段标识符。
一个典型的URL的格式如下:
协议://主机名/路径?查询参数#片段标识符
(1)协议(Protocol):指定了访问资源所需的协议,常见的协议有HTTP、HTTPS、FTP、SMTP等。
(2)主机名(Host):标识了资源所在的主机或服务器的域名或IP地址。
(3)路径(Path):指定了服务器上资源的具体位置,用来定位资源在服务器上的存储位置。
(4)查询参数(Query Parameters):可选部分,用来传递额外的参数给服务器,通常以键值对的形式存在,多个参数之间用&符号分隔。
(5)片段标识符(Fragment Identifier):可选部分,用来指定资源中的特定部分,例如网页内的锚点。
举例来说,下面是一个典型的URL:
https://www.example.com/blog/article?id=123#section2
协议: HTTPS
主机名: www.example.com
路径是:/blog/article
查询参数: id=123
片段标识符:section2
通过URL,用户可以方便地访问互联网上的各种资源,浏览网页、下载文件、观看视频等。网络爬虫也是通过解析URL来访问网页并提取数据的。
2.2HTTP协议
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一种用于传输超文本数据(如 HTML)的应用层协议,是万维网的数据通信基础。HTTP是无状态的协议,即每个请求都是独立的,服务器不会维护关于客户端的状态信息。
HTTP通信过程:
HTTP请求由以下几部分组成:
(1)请求行:包括请求方法(GET、POST等)、请求的URL和协议版本。
(2)请求头部:包含关于请求的附加信息,如Accept、User-Agent等。
(3)请求主体:可选部分,在POST请求中包含提交的数据。
HTTP响应由以下几部分组成:
(1)状态行:包括协议版本、状态码和状态消息。
(2)响应头部:包含响应的附加信息,如Content-Type、Content-Length等。
(3)响应主体和空行:包含实际返回的数据。
2.3HTML/XML
大多数网站使用HTML作为展示内容的标记语言。解析HTML可以提取出页面文本、链接和其他有用信息。XML也是一种常见的结构化数据表示形式。
(1)标签和元素:了解HTML和XML的标签结构以及如何定义元素。
(2)属性:了解标签中的属性以及如何提取和利用这些属性。
(3)文本和注释:理解如何处理文本内容和注释。
(4)嵌套结构:了解标签如何嵌套以构建文档结构。
2.4其他
其他相关知识,比如正则表达式、Json格式处理、JS渲染页面解析、数据库存储等。同时不同国家和地区对互联网数据收集有不同的法律法规。编写爬虫时必须遵守相关法律,避免侵犯他人权益。
3.爬虫流程
一般爬虫开发包含以下步骤:
- 确定需求和目标
- 分析目标网站结构
- 编写爬虫代码
- 测试和运行爬虫
- 存储和后处理数据
- 部署上线和维护
3.1确定需求和目标
明确需要采集哪些网站的哪些数据,以及数据将用于什么目的。这一步决定了爬虫的开发重点和复杂程度。例如爬取网址https://qq.yh31.com/zjbq/的图片
3.2分析目标网站结构
分析待采集网站的URL路径设计、链接结构、反爬虫策略等,为编写高效稳定的爬虫代码做准备。可用开发者工具等方式辅助分析。
3.3编写爬虫代码
根据需求和分析结果,选择Python、Java等编程语言,结合第三方网络库如Requests等,编写完成各模块的爬虫代码,包括:
- 链接提取
- 网页下载
- 内容解析
- 数据存储
- 调度控制
示例代码:
import re
import requests
import os
# 网站URL
url = "https://qq.yh31.com/zjbq/"
# 发送请求获取网页HTML代码
response = requests.get(url)
html_content = response.content.decode("utf-8")
# 使用正则表达式匹配所有JPG图片链接
pattern = r'<img\s+src="(http[s]?://[^"]+\.jpg)"'
image_urls = re.findall(pattern, html_content)
# 创建文件夹用于存储下载的图片
folder_name = "downloaded_images"
if not os.path.exists(folder_name):
os.makedirs(folder_name)
# 下载图片并保存到本地
for i, image_url in enumerate(image_urls, start=1):
try:
response = requests.get(image_url)
image_data = response.content
# 构造图片文件名
image_name = f"{folder_name}/image_{i}.jpg"
# 保存图片到本地
with open(image_name, "wb") as file:
file.write(image_data)
print(f"Downloaded {image_url} as {image_name}")
except Exception as e:
print(f"Error downloading {image_url}: {e}")
print("Download completed.")
3.4测试和运行爬虫
编写完爬虫代码后,先在测试环境中运行检查是否正常工作。如果运行正常无误,可以部署在更大规模的环境下长期运行采集数据。
3.5存储和后处理数据
采集的数据需要存储并进行必要的后处理,以满足不同的使用需求。可存储为文本文件、数据库等多种格式。后处理包括数据清洗、格式化等步骤。
3.6部署上线和维护
对于长期自动运行的大规模爬虫系统,需要做好容灾、负载均衡、代理IP池等工作,保证稳定高效运行。同时监控和分析日志,持续改进和优化爬虫,维护其健壮性和可扩展性。
4.爬虫库和框架
为了方便快速构建爬虫程序,开发者贡献了诸多优秀的第三方库和框架,大大提高了爬虫开发效率。
常见的Python爬虫库和框架包括:
- Requests: 功能强大的网络请求库
- Scrapy: 由Scrapy团队维护的爬虫框架
- PySpider: 支持分布式的爬虫框架
- Selenium: 自动控制浏览器的工具
- PyQuery: 方便解析HTML的库
5.反爬虫策略
网站为了防止被恶意爬虫扫描,采取了各种反爬虫策略,主要包括:
- 用户识别
- 限制访问频率
- IP黑名单和白名单
-验证码机制 - Javascript指纹检测
- 蜜罐链接陷阱
爬虫开发者需要针对不同策略制定相应的应对措施,如设置随机User Agent、使用代理IP池、极验验证码破解等,让爬虫更加人性化,避免被服务器拦截或封杀。
总结
这是一个大致的爬取教程,后续的文章将为大家详细讲解爬虫的知识以及具体的操作。