摘要：本文详细讲解了python网络爬虫，并介绍抓包分析等技术，实战训练三个网络爬虫案例，并简单补充了常见的反爬策略与反爬攻克手段。通过本文的学习，可以快速掌握网络爬虫基础，结合实战练习，写出一些简单的爬虫项目。
数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！
演讲嘉宾简介：
韦玮，企业家，资深IT领域专家/讲师/作家，畅销书《精通Python网络爬虫》作者，阿里云社区技术专家。
以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。
本次的分享主要围绕以下五个方面：
一、数据采集与网络爬虫技术简介
二、网络爬虫技术基础
三、抓包分析
四、挑战案例
五、推荐内容
一、数据采集与网络爬虫技术简介
网络爬虫是用于数据采集的一门技术，可以帮助我们自动地进行信息的获取与筛选。从技术手段来说，网络爬虫有多种实现方案，如PHP、Java、Python ...。那么用python 也会有很多不同的技术方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每种技术各有各的特点，只需掌握一种技术，其它便迎刃而解。同理，某一种技术解决不了的难题，用其它技术或方依然无法解决。网络爬虫的难点并不在于网络爬虫本身，而在于网页的分析与爬虫的反爬攻克问题。希望在本次课程中大家可以领会爬虫中相对比较精髓的内容。
二、网络爬虫技术基础
在本次课中，将使用Urllib技术手段进行项目的编写。同样，掌握了该技术手段，其他的技术手段也不难掌握，因为爬虫的难点不在于技术手段本身。本知识点包括如下内容：
·Urllib基础
·浏览器伪装
·用户代理池
·糗事百科爬虫实战
需要提前具备的基础知识：正则表达式
1）Urllib基础
爬网页
打开python命令行界面，两种方法：ulropen()爬到内存，urlretrieve()爬到硬盘文件。
>>> import urllib.request
#open百度，读取并爬到内存中，解码(ignore可忽略解码中的细微错误), 并赋值给data
>>> data=urllib.request.ulropen("http://www.baidu.com").read().decode("utf-8”, “ignore")
#判断网页内的数据是否存在，通过查看data长度
>>> len(data)
提取网页标题
#首先导入正则表达式, .*？代表任意信息，()代表要提取括号内的内容
>>> import re
#正则表达式
>>> pat="<title>(.*?)</title>"
#re.compile()指编译正则表达式
#re.S是模式修正符，网页信息往往包含多行内容，re.S可以消除多行影响
>>> rst=re.compile(pat,re.S).findall(data)
>>> print(rst)
#[‘百度一下，你就知道’]
同理，只需换掉网址可爬取另一个网页内容
>>> data=urllib.request.ulropen("http://www.jd.com").read().decode("utf-8", "ignore")
>>> rst=re.compile(pat,re.S).findall(data)
>>> print(rst)
上面是将爬到的内容存在内存中，其实也可以存在硬盘文件中，使用urlretrieve()方法
>>> urllib.request.urlretrieve("http://www.jd.com",filename="D:/我的教学/Python/阿里云系列直播/第2次直播代码/test.html")
之后可以打开test.html，京东网页就出来了。由于存在隐藏数据，有些数据信息和图片无法显示，可以使用抓包分析进行获取。
2）浏览器伪装
尝试用上面的方法去爬取糗事百科网站url="https://www.qiushibaike.com/"，会返回拒绝访问的回复，但使用浏览器却可以正常打开。那么问题肯定是出在爬虫程序上，其原因在于爬虫发送的请求头所导致。
打开糗事百科页面，如下图，通过F12，找到headers，这里主要关注用户代理User-Agent字段。User-Agent代表是用什么工具访问糗事百科网站的。不同浏览器的User-Agent值是不同的。那么就可以在爬虫程序中，将其伪装成浏览器。
将User-Agent设置为浏览器中的值，虽然urlopen()不支持请求头的添加，但是可以利用opener进行addheaders，opener是支持高级功能的管理对象。代码如下：
#浏览器伪装
url="https://www.qiushibaike.com/"
#构建opener
opener=urllib.request.build_opener()
#User-Agent设置成浏览器的值
UA=("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0")
#将UA添加到headers中
opener.addheaders=[UA]
urllib.request.install_opener(opener)
data=urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore")
3）用户代理池
在爬取过程中，一直用同样一个地址爬取是不可取的。如果每一次访问都是不同的用户，对方就很难进行反爬，那么用户代理池就是一种很好的反爬攻克的手段。
第一步，收集大量的用户代理User-Agent
#用户代理池
uapools=[
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
]
第二步，建立函数UA()，用于切换用户代理User-Agent
def UA():
opener=urllib.request.build_opener()
#从用户代理池中随机选择一个
thisua=random.choice(uapools)
ua=("User-Agent",thisua)
opener.addheaders=[ua]
urllib.request.install_opener(opener)
print("当前使用UA："+str(thisua))
for循环，每访问一次切换一次UA
for i in range(0,10):
UA()
data=urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore")
每爬3次换一次UA
for i in range(0,10):
if(i%3==0):
UA()
data=urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore")
（*每几次做某件事情，利用求余运算）
4）第一项练习-糗事百科爬虫实战
目标网站：https://www.qiushibaike.com/
需要把糗事百科中的热门段子爬取下来，包括翻页之后内容，该如何获取？
第一步，对网址进行分析，如下图所示，发现翻页之后变化的部分只是page后面的页面数字。
第二步，思考如何提取某个段子？查看网页代码，如下图所示，可以发现<div class="content">的数量和每页段子数量相同，可以用<div class="content">这个标识提取出每条段子信息。
第三步，利用上面所提到的用户代理池进行爬取。首先建立用户代理池，从用户代理池中随机选择一项，设置UA。
import urllib.request
import re
import random
#用户代理池
uapools=[
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
]
def UA():
opener=urllib.request.build_opener()
thisua=random.choice(uapools)
ua=("User-Agent",thisua)
opener.addheaders=[ua]
urllib.request.install_opener(opener)
print("当前使用UA："+str(thisua))
#for循环，爬取第1页到第36页的段子内容
for i in range(0,35):
UA()
#构造不同页码对应网址
thisurl="http://www.qiushibaike.com/8hr/page/"+str(i+1)+"/"
data=urllib.request.urlopen(thisurl).read().decode("utf-8","ignore")
#利用<div class="content">提取段子内容
pat='<div class="content">.*?<span>(.*?)</span>.*?</div>'
rst=re.compile(pat,re.S).findall(data)
for j in range(0,len(rst)):
print(rst[j])
print("-------")
还可以定时的爬取：
Import time
#然后在后面调用time.sleep()方法
换言之，学习爬虫需要灵活变通的思想，针对不同的情况，不同的约束而灵活运用。
三、抓包分析
抓包分析可以将网页中的访问细节信息取出。有时会发现直接爬网页时是无法获取到目标数据的，因为这些数据做了隐藏，此时可以使用抓包分析的手段进行分析，并获取隐藏数据。
1）Fiddler简介
抓包分析可以直接使用浏览器F12进行，也可以使用一些抓包工具进行，这里推荐Fiddler。Fiddler下载安装。假设给Fiddler配合的是火狐浏览器，打开浏览器，如下图，找到连接设置，选择手动代理设置并确定。
假设打开百度，如下图，加载的数据包信息就会在Fiddler中左侧列表中列出来，那么网站中隐藏相关的数据可以从加载的数据包中找到。
2）第二项练习-腾讯视频评论爬虫实战
目标网站：https://v.qq.com/
需要获取的数据：某部电影的评论数据，实现自动加载。
首先可以发现腾讯视频中某个视频的评论，在下面的图片中，如果点击”查看更多评论”，网页地址并无变化，与上面提到的糗事百科中的页码变化不同。而且通过查看源代码，只能看到部分评论。即评论信息是动态加载的，那么该如何爬取多页的评论数据信息？
第一步，分析腾讯视频评论网址变化规律。点击”查看更多评论”，同时打开Fiddler，第一条信息的TextView中，TextView中可以看到对应的content内容是unicode编码，刚好对应的是某条评论的内容。
解码出来可以看到对应评论内容。
将第一条信息的网址复制出来进行分析，观察其中的规律。下图是两个紧连着的不同评论的url地址，如下图，可以发现只有cursor字段发生变化，只要得到cursor，那么评论的地址就可以轻松获得。如何找到cursor值？
第二步，查找网址中变化的cursor字段值。从上面的第一条评论信息里寻找，发现恰好在last字段值与后一条评论的cursor值相同。即表示cursor的值是迭代方式生成的，每条评论的cursor信息在其上一条评论的数据包中寻找即可。
第三步，完整代码
a.腾讯视频评论爬虫:获取”深度解读”评论内容（单页评论爬虫）
#单页评论爬虫
import urllib.request
import re
#https://video.coral.qq.com/filmreviewr/c/upcomment/[视频id]?commentid=[评论id]&reqnum=[每次提取的评论的个数]
#视频id
vid="j6cgzhtkuonf6te"
#评论id
cid="6233603654052033588"
num="20"
#构造当前评论网址
url="https://video.coral.qq.com/filmreviewr/c/upcomment/"+vid+"?commentid="+cid+"&reqnum="+num
headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Content-Type":"application/javascript",
}
opener=urllib.request.build_opener()
headall=[]
for key,value in headers.items():
item=(key,value)
headall.append(item)
opener.addheaders=headall
urllib.request.install_opener(opener)
#爬取当前评论页面
data=urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8")
titlepat='"title":"(.*?)"'
commentpat='"content":"(.*?)"'
titleall=re.compile(titlepat,re.S).findall(data)
commentall=re.compile(commentpat,re.S).findall(data)
for i in range(0,len(titleall)):
try:
print("评论标题是:"+eval('u"'+titleall[i]+'"'))
print("评论内容是:"+eval('u"'+commentall[i]+'"'))
print("------")
except Exception as err:
print(err)
b.腾讯视频评论爬虫:获取”深度解读”评论内容（自动切换下一页评论的爬虫）
#自动切换下一页评论的爬虫
import urllib.request
import re
#https://video.coral.qq.com/filmreviewr/c/upcomment/[视频id]?commentid=[评论id]&reqnum=[每次提取的评论的个数]
vid="j6cgzhtkuonf6te"
cid="6233603654052033588"
num="3"
headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Content-Type":"application/javascript",
}
opener=urllib.request.build_opener()
headall=[]
for key,value in headers.items():
item=(key,value)
headall.append(item)
opener.addheaders=headall
urllib.request.install_opener(opener)
#for循环，多个页面切换
for j in range(0,100):
#爬取当前评论页面
print("第"+str(j)+"页")
#构造当前评论网址thisurl="https://video.coral.qq.com/filmreviewr/c/upcomment/"+vid+"?commentid="+cid+
"&reqnum="+num
data=urllib.request.urlopen(thisurl).read().decode("utf-8")
titlepat='"title":"(.*?)","abstract":"'
commentpat='"content":"(.*?)"'
titleall=re.compile(titlepat,re.S).findall(data)
commentall=re.compile(commentpat,re.S).findall(data)
lastpat='"last":"(.*?)"'
#获取last值，赋值给cid，进行评论id切换
cid=re.compile(lastpat,re.S).findall(data)[0]
for i in range(0,len(titleall)):
try:
print("评论标题是:"+eval('u"'+titleall[i]+'"'))
print("评论内容是:"+eval('u"'+commentall[i]+'"'))
print("------")
except Exception as err:
print(err)
四、挑战案例
1)第三项练习-中国裁判文书网爬虫实战
目标网站：http://wenshu.court.gov.cn/
需要获取的数据：2018年上海市的刑事案件接下来进入实战讲解。
第一步，观察换页之后的网页地址变化规律。打开中国裁判文书网2018年上海市刑事案件的第一页，在换页时，如下图中的地址，发现网址是完全不变的，这种情况就是属于隐藏，使用抓包分析进行爬取。
第二步，查找变化字段。从Fiddler中可以找到，获取某页的文书数据的地址：http://wenshu.court.gov.cn/List/ListContent
可以发现没有对应的网页变换，意味着中国裁判文书网换页是通过POST进行请求，对应的变化数据不显示在网址中。通过F12查看网页代码，再换页操作之后，如下图，查看ListContent，其中有几个字段需要了解：
Param:检索条件
Index:页码
Page:每页展示案件数量
...
重要的是最后三个字段（vl5x,number,guid）该如何获取？首先，guid即uuid，叫全球唯一标识，是利用python中的uuid随机生成的字段。其次是number字段，找到ListContent上面的GetCode请求，恰好其Response中包含了number字段的值。而GetCode又是通过POST请求的，发现请求的字段只要guid这一项,那么问题便迎刃而解。
最后，难点在于vl5x字段如何获取？打开Fiddler，在换页操作后，查看ListContent中的vl5x的值，并在此次ListContent之前出现的数据包中的TextView里寻找这个字段或值，一般的网站可以很容易找到，但中国裁判文书网是政府网站，反爬策略非常高明，寻找的过程需要极高的耐心。
事实上，中国裁判文书网的vl5x字段可以从某个js包中获得，获取的方式是通过getKey()函数。从网页源代码中找到getKey()函数的js代码，由于代码是packed状态，用
unpacked工具， 将其进行解码，后利用
js界面美观工具可以方便理解。
但无关紧要，只需直接将getKey()函数s代码复制到unpack_js.html中，就可以解出vl5x字段的值，其中需要用到Cookie中的vjkl5字段值。需要注意提前下载好base64.js和md5.js，并在unpack_js.html加载。
第三步，以下是中国裁判文书网爬虫完整代码：
import urllib.request
import re
import http.cookiejar
import execjs
import uuid
#随机生成guid
guid=uuid.uuid4()
print("guid:"+str(guid))
fh=open("./base64.js","r")
js1=fh.read()
fh.close()
fh=open("./md5.js","r")
js2=fh.read()
fh.close()
fh=open("./getkey.js","r")
js3=fh.read()
fh.close()
#将完整js代码都加载进来
js_all=js1+js2+js3
#在生成的CookieJar添加到opner中
cjar=http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cjar))
#Referer常用于反爬，指来源网址
opener.addheaders=[("Referer","http://wenshu.court.gov.cn/list/list/?sorttype=1&conditions=searchWord+1+AJLX++%E6%A1%88%E4%BB%B6%E7%B1%BB%E5%9E%8B:%E5%88%91%E4%BA%8B%E6%A1%88%E4%BB%B6&conditions=searchWord+2018+++%E8%A3%81%E5%88%A4%E5%B9%B4%E4%BB%BD:2018&conditions=searchWord+%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82+++%E6%B3%95%E9%99%A2%E5%9C%B0%E5%9F%9F:%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82")]
urllib.request.install_opener(opener)
#用户代理池
import random
uapools=[
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
]
#访问首页
urllib.request.urlopen("http://wenshu.court.gov.cn/list/list/?sorttype=1&conditions=searchWord+1+AJLX++%E6%A1%88%E4%BB%B6%E7%B1%BB%E5%9E%8B:%E5%88%91%E4%BA%8B%E6%A1%88%E4%BB%B6&conditions=searchWord+2018+++%E8%A3%81%E5%88%A4%E5%B9%B4%E4%BB%BD:2018&conditions=searchWord+%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82+++%E6%B3%95%E9%99%A2%E5%9C%B0%E5%9F%9F:%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82").read().decode("utf-8","ignore")
#将Cookie中的vjkl5字段提取出来
pat="vjkl5=(.*?)\s"
vjkl5=re.compile(pat,re.S).findall(str(cjar))
if(len(vjkl5)>0):
vjkl5=vjkl5[0]
else:
vjkl5=0
print("vjkl5:"+str(vjkl5))
#将js代码中的旧Cookie的值替换为新的vjkl5的值
js_all=js_all.replace("ce7c8849dffea151c0179187f85efc9751115a7b",str(vjkl5))
#使用python执行js代码，请提前安装好对应模块（在命令行中执行pip install pyexejs）
compile_js=execjs.compile(js_all)
#获得vl5x字段值
vl5x=compile_js.call("getKey")
print("vl5x:"+str(vl5x))
url="http://wenshu.court.gov.cn/List/ListContent"
#for循环，切换第1页到10页
for i in range(0,10):
try:
#从GetCode中获取number字段值
codeurl="http://wenshu.court.gov.cn/ValiCode/GetCode"
#上面提到，GetCode中，只要guid一个字段，将其获取到
codedata=urllib.parse.urlencode({
"guid":guid,
}).encode('utf-8')
codereq = urllib.request.Request(codeurl,codedata)
codereq.add_header('User-Agent',random.choice(uapools))
codedata=urllib.request.urlopen(codereq).read().decode("utf-8","ignore")
#print(codedata)
#构造请求的参数
postdata =urllib.parse.urlencode({
"Param":"案件类型:刑事案件,裁判年份:2018,法院地域:上海市",
"Index":str(i+1),
"Page":"20",
"Order":"法院层级",
"Direction":"asc",
"number":str(codedata),
"guid":guid,
"vl5x":vl5x,
}).encode('utf-8')
#直接发送POST请求
req = urllib.request.Request(url,postdata)
req.add_header('User-Agent',random.choice(uapools))
#获得ListContent中的文书ID值
data=urllib.request.urlopen(req).read().decode("utf-8","ignore")
pat='文书ID.*?".*?"(.*?)."'
allid=re.compile(pat).findall(data)
print(allid)
except Exception as err:
print(err)
如此便可批量获取中国裁判文书网中的案件信息。友情提示，如果频繁爬取该网站，需扩充用户代理池。
五、推荐内容
1）常见反爬策略与反爬攻克手段介绍
数据的隐藏可以算是一种反爬策略之一，抓包分析是该反爬策略常见的反爬攻克手段。
当然，反爬还有很多手段，比如通过IP限制、UA限制、验证码限制...等等.
2）如何深入学习Python网络爬虫（深入学习路线介绍）
通过上述的介绍，相信对网络爬虫已经有了基础的了解，以及能够写出一些简单的爬虫项目。
以下项目可以提供练习：
淘宝商品图片爬虫项目
淘宝商品爬虫项目
…
3）关于Python爬虫，推荐书籍
《Python程序设计基础实战教程》 . 清华大学出版社.2018年
《精通Python网络爬虫》.机械工业出版社.2017年4月
本文由云栖志愿小组董黎明整理，编辑百见
本专题系列文章
