总结八个好用的Python爬虫技巧

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析DNS,个人版 1个月
简介:

用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。

爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。

1、基本抓取网页

get方法

1240

post方法

2、使用代理IP

开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况,这时就需要用到代理IP;

在urllib2包中有ProxyHandler类,通过此类可以设置代理访问网页,如下代码片段:

1240

3、Cookies处理

cookies是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),python提供了cookielib模块用于处理cookies,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.

代码片段:

1240

关键在于CookieJar(),它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中,对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失,所有过程都不需要单独去操作。在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227  -435-  450可以来了解一起进步一起学习!

手动添加cookie

1240

4、伪装成浏览器

某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况

对有些 header 要特别留意,Server 端会针对这些 header 做检查

1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值,用来判断是否是浏览器发起的 Request

2.Content-Type 在使用 REST 接口时,Server 会检查该值,用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。

这时可以通过修改http包中的header来实现,代码片段如下:

1240

5、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,附两个比较好的网址:

egex/

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

6、验证码的处理

对于一些简单的验证码,可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码,比如12306,可以通过打码平台进行人工打码,当然这是要付费的。

7、gzip压缩

有没有遇到过某些网页,不论怎么转码都是一团乱码。哈哈,那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力,这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务,因为 XML 数据 的压缩率可以很高。

但是一般服务器不会为你发送压缩数据,除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。

于是需要这样修改代码:

1240

这是关键:创建Request对象,添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据

然后就是解压缩数据:

1240

8、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。

今天的分享就到这里啦,喜欢这篇文章的话,记得转发+评论哦!

相关文章
|
7天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发:BeautifulSoup、Scrapy入门
在现代网络开发中,网络爬虫是一个非常重要的工具。它可以自动化地从网页中提取数据,并且可以用于各种用途,如数据收集、信息聚合和内容监控等。在Python中,有多个库可以用于爬虫开发,其中BeautifulSoup和Scrapy是两个非常流行的选择。本篇文章将详细介绍这两个库,并提供一个综合详细的例子,展示如何使用它们来进行网页数据爬取。
|
11天前
|
数据采集 数据可视化 算法
【优秀python案例】基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫与可视化设计与实现
本文设计并实现了一个基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫与可视化系统,通过获取电影评分、评论并应用词云和饼图等可视化技术,为用户提供了电影评价的直观展示和深入分析。
【优秀python案例】基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫与可视化设计与实现
|
9天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫
【8月更文挑战第11天】
27 14
|
2天前
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。
23 6
|
11天前
|
数据采集 前端开发 JavaScript
CSS与Python爬虫
【8月更文挑战第9天】
16 8
|
6天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python爬虫开发:爬取简单的网页数据
本文详细介绍了如何使用Python爬取简单的网页数据,以掘金为例,展示了从发送HTTP请求、解析HTML文档到提取和保存数据的完整过程。通过这个示例,你可以掌握基本的网页爬取技巧,为后续的数据分析打下基础。希望本文对你有所帮助。
|
7天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python爬虫开发:爬取简单的网页数据
在数据分析中,数据的获取是第一步。随着互联网的普及,网络爬虫成为获取数据的重要手段。本文将详细介绍如何使用Python爬取简单的网页数据。
|
10天前
|
Web App开发 数据采集 C#
Python怎么使用爬虫获取网页内容
本文详细介绍了网页的基本概念及其构成,包括HTML文件的结构与作用,并演示了如何手动下载网页及使用Python编程语言实现网页内容的自动化下载。
|
11天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
【优秀python案例】基于python爬虫的深圳房价数据分析与可视化实现
本文通过Python爬虫技术从链家网站爬取深圳二手房房价数据,并进行数据清洗、分析和可视化,提供了房价走势、区域房价比较及房屋特征等信息,旨在帮助购房者更清晰地了解市场并做出明智决策。
|
4天前
|
数据采集 编译器 Linux
Python实现反爬虫
Python实现反爬虫
8 0