Python爬虫的8个常用技巧分别是什么

这篇文章将为大家详细讲解有关python爬虫的8个常用技巧分别是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

python作为一门高级编程语言，它的定位是优雅、明确和简单。我学用Python差不多一年时间了，用得最多的还是各类爬虫脚本：写过抓代理本机验证的脚本，写过论坛中自动登录自动发贴的脚本，写过自动收邮件的脚本，写过简单的验证码识别的脚本。

这些脚本有一个共性，都是和WEB相关的，总要用到获取链接的一些方法，故累积了不少爬虫抓站的经验，在此总结一下，那么以后做东西也就不用重复劳动了。

基本抓取网页

get方法

import urllib2

url = "Http://www.baidu.com"

response = urllib2.urlopen(url)

print response.read()

post方法

import urllib

import urllib2

url = "http://abcde.com"

fORM = {'name':'abc','passWord':'1234'}

form_data = urllib.urlencode(form)

request = urllib2.Request(url,form_data)

response = urllib2.urlopen(request)

print response.read()

使用代理服务器

这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。

import urllib2

proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})

opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

Cookies处理

import urllib2, cookielib

cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.Cookiejar())

opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

是的没错，如果想同时用代理和cookie，那就加入proxy_support然后operner改为

opener=urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

伪装成浏览器访问

某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器，这可以通过修改http包中的header来实现：

headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'

}

req = urllib2.Request(

    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',

    data = postdata,

    headers = headers

)

页面解析

对于页面解析最强大的当然是正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明。

其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup。

对于这两个库，我的评价是，都是html/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath。

验证码的处理

碰到验证码咋办？这里分两种情况处理：

Google那种验证码，没办法。

简单的验证码：字符个数有限，只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的，这种还是有可能可以处理的，一般思路是旋转的转回来，噪音去掉，然后划分单个字符，划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库，然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂，这里就不展开了，具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。

gzip/deflate支持

现在的网页普遍支持gzip压缩，这往往可以解决大量传输时间，以VeryCD的主页为例，未压缩版本247K，压缩了以后45K，为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。

然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩，要返回压缩格式，必须在request的header里面写明’accept-encoding’，然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一项来判断是否需要解码，很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢？

其实可以继承BaseHanlder类，然后build_opener的方式来处理：

import urllib2

from gzip import GzipFile

from Stringio import StringIO

class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler):

  """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests """

  # add headers to requests

  def http_request(self, req):

    req.add_header("Accept-Encoding", "gzip, deflate")

    return req

  # decode

  def http_response(self, req, resp):

    old_resp = resp

    # gzip

    if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip":

        gz = GzipFile(

                    fileobj=StringIO(resp.read()),

                    mode="r"

                  )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)

        resp.msg = old_resp.msg

    # deflate

    if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate":

        gz = StringIO( deflate(resp.read()) )

        resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)  # 'class to add info() and

        resp.msg = old_resp.msg

    return resp

# deflate support

import zlib

def deflate(data):  # zlib only provides the zlib compress format, not the deflate format;

  try:              # so on top of all there's this workaround:

    return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS)

  except zlib.error:

    return zlib.decompress(data)

然后就简单了，

encoding_support = ContentEncodingProcessor

opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler )

#直接用opener打开网页，如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩

content = opener.open(url).read()

多线程并发抓取

单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。

虽然说Python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。

from threading import Thread

from Queue import Queue

from time import sleep

# q是任务队列

#NUM是并发线程总数

#JOBS是有多少任务

q = Queue()

NUM = 2

JOBS = 10

#具体的处理函数，负责处理单个任务

def do_somthing_using(arguments):

    print arguments

#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理

def working():

while True:

arguments = q.get()

do_somthing_using(arguments)

sleep(1)

q.task_done()

#fork NUM个线程等待队列

for i in range(NUM):

t = Thread(target=working)

t.setDaemon(True)

t.start()

#把JOBS排入队列

for i in range(JOBS):

q.put(i)

#等待所有JOBS完成

q.join()

总结

阅读Python编写的代码感觉像在阅读英语一样，这让使用者可以专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python虽然是基于C语言编写，但是摒弃了C中复杂的指针，使其变得简明易学。并且作为开源软件，Python允许对代码进行阅读，拷贝甚至改进。这些性能成就了Python的高效率，有“人生苦短，我用Python”之说，是一种十分精彩又强大的语言。

总而言之，开始学Python一定要注意这4点：

代码规范，这本身就是一个非常好的习惯，如果开始不养好好的代码规划，以后会很痛苦。

多动手，少看书，很多人学Python就一味的看书，这不是学数学物理，你看例题可能就会了，学习Python主要是学习编程思想。

勤练习，学完新的知识点，一定要记得如何去应用，不然学完就会忘，学我们这行主要都是实际操作。

学习要有效率，如果自己都觉得效率非常低，那就停不停，找一下原因，去问问过来人这是为什么。

关于Python爬虫的8个常用技巧分别是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。