爬虫

URI和URL的概念
requests
- 1.指定URL
- 2.进行URL伪装
- 3.请求参数处理
- 4.发送请求
- 5.获取响应数据
- 6.持久化存储
- 7.数据解析
- - ①正则解析
  - ② bs4解析
  - ③XPath
模拟登陆（验证码）超级鹰
Cookies
代理
异步爬虫
协程
selenium
- selenium处理iframe
- 无头浏览器
- 规避检测
Scrapy框架
- Scrapy持久化存储
- 基于Spider的全站数据爬取
- 五大核心
- 请求传参
- 用scrapy进行图片爬取 ImagesPipeline
- 中间件
- - JSON常识
- CrawlSpider:类 Spider的一个子类
分布式爬虫

URI和URL的概念

URI通用资源标志符

访问资源的命名机制
存放资源的主机名
资源自身的名称，由路径表示

http://www.why.com.cn/myhtml/html1223/
①这是一个可以通过HTTP协议访问的资源
②位于主机 www.webmonkey.com.cn上
③通过路径“/html/html40”访问

URL统一资源定位符

URI的子集

requests

步骤：

1.指定URL

2.进行URL伪装

3.请求参数处理

创建字典字典内放参数

4.发送请求

get请求 response=request.get(url=,param=,headers=)
post请求 response=request.post(url=,data=,headers=)

5.获取响应数据

response.text
response.json
具体情况根据页面信息决定

6.持久化存储

存到文件里

7.数据解析

①正则解析

text返回字符串形式数据
content返回二进制形式图片数据
json返回对象类型图片数据

<div class="thumb"><a href="/article/121721100" target="_blank">
<img src="//pic.qiushibaike.com/system/pictures/12172/121721100/medium/DNXDX9TZ8SDU6OK2.jpg" alt="指引我有前进的方向">
</a>
</div>
ex = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?</div>'

② bs4解析

数据解析的原理：
1.标签定位
2.提取标签、标签属性中存储的数据值
bs4数据解析的原理：
- 实例化一个BeautifulSoup对象，并且将页面源码数据加载到该对象中
- 通过调用BeautifulSoup对象中相关的属性或者方法进行标签定位和数据提取
如何实例化BeautifulSoup对象：
- from bs4 import BeautifulSoup
- 对象的实例化：
  - 将本地的html文档中的数据加载到该对象中
```
         fp = open('./test.html','r',encoding='utf-8')soup = BeautifulSoup(fp,'lxml')
```
  - 将互联网上获取的页面源码加载到该对象中
```
         page_text = response.textsoup = BeatifulSoup(page_text,'lxml')
```
- 提供的用于数据解析的方法和属性：
  - soup.tagName:返回的是文档中第一次出现的tagName对应的标签
  - soup.find():
    - find(‘tagName’):等同于soup.div
    - 属性定位：
      - soup.find(‘div’,class_/id/attr=‘song’)
  - soup.find_all(‘tagName’):返回符合要求的所有标签（列表）
- select：
  - select(‘某种选择器（id，class，标签…选择器）’),返回的是一个列表。
  - 层级选择器：
    - soup.select(‘.tang > ul > li > a’)：>表示的是一个层级
    - oup.select(‘.tang > ul a’)：空格表示的多个层级
- 获取标签之间的文本数据：
  - soup.a.text/string/get_text()
  - text/get_text():可以获取某一个标签中所有的文本内容
  - string：只可以获取该标签下面直系的文本内容
- 获取标签中属性值：
  - soup.a[‘href’]

③XPath

xpath表达式:
- /:表示的是从根节点开始定位。表示的是一个层级。
- //:表示的是多个层级。可以表示从任意位置开始定位。
- 属性定位：//div[@class=‘song’] tag[@attrName=“attrValue”]
- 索引定位：//div[@class=“song”]/p[3] 索引是从1开始的。
- 取文本：
  - /text() 获取的是标签中直系的文本内容
  - //text() 标签中非直系的文本内容（所有的文本内容）
- 取属性：
  - /@attrName ==>img/src

模拟登陆（验证码）超级鹰

①先获取登陆界面的网络源码
②用xpath解析网络源码获取验证码图片的src
③获取验证码图片并下载到本地
④用超级鹰识别验证码图片
（在正式模拟登陆时先正确登陆一次获取post请求的data将它们以字典形式存在复制post请求的URL）
⑤模拟登陆 URL=‘post请求里的URL’ request.get(url=url,headers=header,data=data) 发送post请求
⑥运行

import requests
from hashlib import md5
from lxml import etree
from chaojiying import Chaojiying_Client# 获取网络源码
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'
}
url='https://www.chaojiying.com/user/login/'
page_text=requests.get(url=url,headers=headers).text# 实例化一个etree对象
tree=etree.HTML(page_text)
img_src='https://www.chaojiying.com/'+tree.xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/div/img/@src')[0]# 下载验证码图片到本地
img_data=requests.get(url=img_src,headers=headers).content
with open('./code.jpg','wb') as fp:fp.write(img_data)# 用超级鹰识别
chaojiying=Chaojiying_Client('jshn9774','luozhi74803','938388')
im = open('./code.jpg', 'rb').read()
print(chaojiying.PostPic(im, 1902))
img_text = chaojiying.PostPic(im, 1902)['pic_str']
# 模拟登陆
data={'user': '超级鹰账号','pass': '超级鹰密码','imgtxt': img_text,'act': '1',
}
# 这里的URL是post请求里的URL network->data
url_login='https://www.chaojiying.com/user/login/'
# 模拟登陆的post请求
data_p=requests.post(url=url,headers=headers,data=data).text
print(data_p)

Cookies

http/https协议特性：无状态。
没有请求到对应页面数据的原因：
- 发起的第二次基于个人主页页面请求的时候，服务器端并不知道该此请求是基于登录状态下的请求。
cookie：用来让服务器端记录客户端的相关状态。
- 手动处理：通过抓包工具获取cookie值，将该值封装到headers中。（不建议）
- 自动处理：
  - cookie值的来源是哪里？
    - 模拟登录post请求后，由服务器端创建。
  - session会话对象：
    - 作用：
      1.可以进行请求的发送。
      2.如果请求过程中产生了cookie，则该cookie会被自动存储/携带在该session对象中。
  - 创建一个session对象：session = requests.Session()
  - 使用session对象进行模拟登录post请求的发送（cookie就会被存储在session中）
  - session对象对个人主页对应的get请求进行发送（携带了cookie）

代理

什么是代理：
- 代理服务器。
代理的作用：
- 突破自身IP访问的限制。
- 隐藏自身真实IP
代理ip的类型：
- http：应用到http协议对应的url中
- https：应用到https协议对应的url中
代理ip的匿名度：
- 透明：服务器知道该次请求使用了代理，也知道请求对应的真实ip
- 匿名：知道使用了代理，不知道真实ip
- 高匿：不知道使用了代理，更不知道真实的ip

异步爬虫

协程

在一个线程中如果遇到IO等待时间，线程不会傻傻等，而是利用空闲时间去执行别的任务

事件循环
快速上手
await
- await +可等待对象（协程对象、Future、Task对象->IO等待）
- await 等待对象的值得到结果后再继续往下走
- 下一步要依赖上一步的结构是要用到await 在一条总线上等待但依旧会切到别的地方执行别的任务

Task对象

在事件循环中添加多个任务

 import asyncioasync def func():print(1)await asyncio.sleep(2)print(2)return "返回值"async def main():print("main开始")# 创建Task对象，将当前执行func函数任务添加到事件循环# task1=asyncio.create_task(func())## # 创建Task对象，将当前执行func函数任务添加到事件循环# task2 = asyncio.create_task(func())task_list=[asyncio.create_task(func()),asyncio.create_task(func()),]print("main结束")done,pending=await asyncio.wait(task_list,timeout=None)print(done)asyncio.run(main())

selenium

selenium是基于浏览器自动化的一个模块
编写基于浏览器自动化的操作代码
- 发起请求：get(url)
- 标签定位：find系列的方法
- 标签交互：send_keys(‘xxx’)
- 执行js程序：excute_script(‘jsCode’)
- 前进，后退：back(),forward()
- 关闭浏览器：quit()

selenium模块和爬虫之间具有怎样的关联？

便捷的获取网站中动态加载的数据
便捷实现模拟登录

selenium处理iframe

- 如果定位的标签存在于iframe标签之中，则必须使用switch_to.frame(id)
- 动作链（拖动）：from selenium.webdriver import ActionChains- 实例化一个动作链对象：action = ActionChains(bro)- click_and_hold（div）：长按且点击操作- move_by_offset(x,y)- perform()让动作链立即执行- action.release()释放动作链对象

无头浏览器

# 实现无可视化界面
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
# 实现无可视化界面的操作
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')

规避检测

# 实现规避检测
from selenium.webdriver import ChromeOptions
# 实现规避检测
option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])

Scrapy框架

框架是一个集成了很多功能并且具有很强通用性的一个项目模板
scrapy使用步骤
- 创建一个工程：scrapy startproject 工程名
- cd 工程文件夹
- 在spiders子目录中创建一个爬虫文件：
  scrapy genspider 文件名 www.xxx.com
- 执行工程：
  scrapy crawl spiderName(爬虫文件名称)

import scrapyclass FirstSpider(scrapy.Spider):# 爬虫文件的名称：就是爬虫源文件的一个唯一标识name = 'first'# 允许的域名：用来限定start_urls列表中哪些url可以进行请求发送allowed_domains = ['www.baidu.com']# 起始的url列表：该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送start_urls = ['https://www.baidu.com/','https://www.sogou.com']# 用作数据解析：response参数表示请求成功后对应的响应对象def parse(self, response):print(response)

Scrapy持久化存储

基于终端指令：
- 只可以将parse方法的返回值存储到本地的文本文件中
- 存储类型是’json’, ‘jsonlines’, ‘jl’, ‘csv’, ‘xml’, ‘marshal’, ‘pickle’
- ```
终端指令：scrapy crawl 项目名称 -o filePath
```
- 好处：简介高效便捷
- 缺点：局限性比较强（数据只可以存储到指定后缀的文本文件中）

基于管道：

数据解析
在item类中定义相关的属性
将解析的数据封装存储到item类型的对象
将item类型的对象提交给管道进行持久化存储的操作
在管道类的process_item中要将其接受到的item对象中存储的数据进行持久化存储操作
在配置文件中开启管道
好处：通用性强
管道文件中一个管道类对应将一组数据存储到一个平台或载体中

class LiepinPipeline:fp=None# 该方法开始爬虫的时候调用一次def open_spider(self,spider):print("爬虫开始")self.fp=open('./liepin.txt','w',encoding='utf-8')def process_item(self, item, spider):title=item['title']area=item['area']money=item['money']require=item['require']name=item['name']self.fp.write(title+area+money+require+name+'\n')return item# 只在结束时打开一次def close_spider(self,spider):print("结束爬虫")self.fp.close()```

面试题：将爬取到的数据一份存储到本地一份存储到数据库，如何实现？

管道文件中一个管道类对应的是将数据存储到一种平台
爬虫文件提交的item只会给管道文件中第一个被执行的管道类接受
process_item中的return item表示将item传递给下一个即将被执行的管道类

基于Spider的全站数据爬取

就是将网站中某板块下的全部页码对应的页面数据进行爬取
实现方式：
- 将所有页面的url添加到start_urls列表（不推荐）
- 自行手动进行请求发送（推荐）
  - 手动请求发送：
    - yield scrapy.Request(url,callback):callback专门用做于数据解析

五大核心

引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

请求传参

使用场景：要爬取解析的数据不再同一张页面中（深度爬取）
请求传参传的是item的对象类型（通过请求把参数传到对应的函数）
因为需要将不同页面的数据解析存储到同一个item里

           # 发送获取详情页的请求# 手动请求的发送# 请求传参 meta={} ，可以将meta字典传递给请求对应的回调函数# yield scrapy.Resqult(detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})

用scrapy进行图片爬取 ImagesPipeline

基础scrapy爬取字符串类型的数据和爬取图片类型的数据的区别

字符串：只需要基于xpath进行解析且提交管道进行持久化存储
图片：xpath解析出图片输入层的属性值单独的对图片发起请求获取图片二进制类型的数据
ImagesPipeline：只需要将图片的src属性值进行解析，提交到管道，管道就会对图片的src进行请求发送请求获取图片的二进制类型的数据，且还会帮我们进行持久化存储。
- 数据解析（图片的地址）
- 将存储图片地址的item提交到指定的管道类
- 在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类
  - get_media_request
  - file_path
  - item_completed
- 在配置文件中：
  - 指定图片存储的目录：IMAGES_STORE = ‘./imgs_bobo’
  - 指定开启的管道：自定制的管道类

爬取百度图片

百度图片是以json形式保存的

imgs=json.loads(response.body)['data']for img in imgs:item=JsonproItem()try:item['url']=[img['middleURL']]yield itemexcept Exception as e:print(e)

中间件

下载中间件
- 引擎和下载器之间
- 作用：批量拦截到整个工程中所有的请求和响应
- 拦截请求：
  - UA伪装 process_request
  - 代理ip process_exception :return request
- 拦截响应
  - 篡改响应数据、响应对象

class MiddleDownloaderMiddleware:user_agent_list = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36','Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:98.0) Gecko/20100101 Firefox/98.0','Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50','Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SE 2.X MetaSr 1.0; SE 2.X MetaSr 1.0; .NET CLR 2.0.50727; SE 2.X MetaSr 1.0)', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)']
# ip代理池需要自己建（要钱）
# 列表内容为   ip地址:端口号
# 例子如下
PROXY_https=[]
PROXY_http=['120.194.55.139:6969','111.3.118.247:30001']def from_crawler(cls, crawler):# This method is used by Scrapy to create your spiders.s = cls()crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)return s# 拦截请求def process_request(self, request, spider):    # 为了验证代理的操作是否生效request.meta['proxy']='http://116.62.198.43:8080'# UA伪装request.header['User-Agent']=random.choice(self.user_agent_list)request.meta['proxy']='http://122.9.101.6:8888'return request# 拦截所有响应def process_response(self, request, response, spider):return response# 拦截发生异常的请求def process_exception(self, request, exception, spider):if request.url.split(':')[0]=='http':# 代理                         request.meta['proxy']='http://'+random.choice(self.PROXY_http)else:            request.meta['proxy']='https://'+random.choice(self.PROXY_https)# 将修正后的请求对象进行重新的请求发送return  requestdef spider_opened(self, spider):spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

JSON常识

（JavaScript Object Notation ） JavaScript对象表示法是一种轻量级（Light-Meight)、基于文本的(Text-Based)、可读的(Human-Readable)格式
JSON 的名称中虽然带有JavaScript，但这是指其语法规则是参考JavaScript对象的，而不是指只能用于JavaScript 语言。
相比 XML(另一种常见的数据交换格式)，文件更小
语法规则：
- 数组（Array）用方括号(“[]”)表示
- 对象（0bject）用大括号(“{}”)表示
- 名称/值对(name/value）组合成数组和对象。
- 名称(name）置于双引号中，值（value）有字符串、数值、布尔值、null、对象和数组。
- 并列的数据之间用逗号(“,”）分隔
JSON和XML
- JSON的优势
  - 没有结束标签、长度更短、读写更快
  - 能够直接被JavaScript解释器解析
  - 可以使用数组

# JSON
{"name":"兮动人","age":22,"fruits":["apple","pear","grape"]
}# XML
<root><name>兮动人</name><age>22</age><fruits>apple</fruits><fruits>pear</fruits><fruits>grape</fruits>
</root>

格式规定

对象（0bject)
- 对象用大括号(“{}”）括起来，大括号里是一系列的“名称/值对”
- 两个并列的数据之间用逗号(“,”）隔开
  - 使用英文的逗号（“,”)，不要用中文的逗号(“，”)
  - 最后一个“名称/值对“之后不要加逗号
数组（Array）
- 数组表示一系列有序的值，用方括号(“[]”)包围起来，并列的值之间用逗号分隔
名称/值对（Name/Value）
- 名称（Name）是一个字符串，要用双引号括起来，不能用单引号，也不能没有引号，这一点与JavaScript不同
- 值的类型只有七种:字符串（string)、数值(number)、对象（object)、数组（array), true、false、null。不能有这之外的类型，例如undefined、函数等。
- 字符串中不能单独出现双引号（”）和右斜杠（“\")
- 如果要打双引号或右斜杠，需要使用“右斜杠+字符”的形式，例如\”和\\，其它的转义字符也是如此

CrawlSpider:类 Spider的一个子类

全站数据爬取的方式：

基于Spider：手动请求，然后构造通用url模板

基于CrawlSpider

CrawlSpider的使用：

- 创建一个工程
- cd XXX
- 创建爬虫文件（CrawlSpider）- scrapy genspider -t crawl xxx www.xxx.com- 链接提取器 - 根据指定规则（allow 具体参数是正则表达式）进行指定链接的提取- 规则提取器- 将链接提取器提取到的链接进行指定规则（callback）的解析操作

"spider.py"
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from sunPro.items import SunproItem,DetailItem#需求：爬取sun网站中的编号，新闻标题，新闻内容，标号
class SunSpider(CrawlSpider):name = 'sun'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=']#链接提取器：根据指定规则（allow="正则"）进行指定链接的提取link = LinkExtractor(allow=r'type=4&page=\d+')link_detail = LinkExtractor(allow=r'question/\d+/\d+\.shtml')rules = (#规则解析器：将链接提取器提取到的链接进行指定规则（callback）的解析操作Rule(link, callback='parse_item', follow=True),#follow=True：可以将链接提取器 继续作用到 连接提取器提取到的链接 所对应的页面中Rule(link_detail,callback='parse_detail'))#http://wz.sun0769.com/html/question/201907/421001.shtml#http://wz.sun0769.com/html/question/201907/420987.shtml#解析新闻编号和新闻的标题#如下两个解析方法中是不可以实现请求传参！#如法将两个解析方法解析的数据存储到同一个item中，可以以此存储到两个itemdef parse_item(self, response):#注意：xpath表达式中不可以出现tbody标签tr_list = response.xpath('//*[@id="morelist"]/div/table[2]//tr/td/table//tr')for tr in tr_list:new_num = tr.xpath('./td[1]/text()').extract_first()new_title = tr.xpath('./td[2]/a[2]/@title').extract_first()item = SunproItem()item['title'] = new_titleitem['new_num'] = new_numyield item#解析新闻内容和新闻编号def parse_detail(self,response):new_id = response.xpath('/html/body/div[9]/table[1]//tr/td[2]/span[2]/text()').extract_first()new_content = response.xpath('/html/body/div[9]/table[2]//tr[1]//text()').extract()new_content = ''.join(new_content)# print(new_id,new_content)item = DetailItem()item['content'] = new_contentitem['new_id'] = new_idyield item

分布式爬虫

概念：需要搭建一个分布式的机群，让其对一组资源进行分布联合爬取
作用：提升爬取数据的效率
为什么scrapy不嗯呢该实现分布式？
- 调度器不可以被分布式机群共享
- 管道不能被嗯不是机群共享

scrapy-Redis组件的作用：

可以给原生的的scrapy框架提供可以被共享的管道和调度器

- 实现流程- 创建一个工程- 创建一个基于CrawlSpider的爬虫文件- 修改当前的爬虫文件：- 导包：from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider- 将start_urls和allowed_domains进行注释- 添加一个新属性：redis_key = 'sun' 可以被共享的调度器队列的名称- 编写数据解析相关的操作- 将当前爬虫类的父类修改成RedisCrawlSpider- 修改配置文件settings- 指定使用可以被共享的管道：ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400}- 指定调度器：# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"# 使用scrapy-redis组件自己的调度器SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据SCHEDULER_PERSIST = True- 指定redis服务器：- redis相关操作配置：- 配置redis的配置文件：- linux或者mac：redis.conf- windows:redis.windows.conf- 代开配置文件修改：- 将bind 127.0.0.1进行删除- 关闭保护模式：protected-mode yes改为no- 结合着配置文件开启redis服务- redis-server 配置文件- 启动客户端：- redis-cli- 执行工程：- scrapy runspider xxx.py- 向调度器的队列中放入一个起始的url：- 调度器的队列在redis的客户端中- lpush xxx www.xxx.com- 爬取到的数据存储在了redis的proName:items这个数据结构中

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爬虫

URI和URL的概念

requests

1.指定URL

2.进行URL伪装

3.请求参数处理

4.发送请求

5.获取响应数据

6.持久化存储

7.数据解析

①正则解析

② bs4解析

③XPath

模拟登陆（验证码）超级鹰

Cookies

代理

异步爬虫

协程

selenium

selenium处理iframe

无头浏览器

规避检测

Scrapy框架

Scrapy持久化存储

基于Spider的全站数据爬取

五大核心

请求传参

用scrapy进行图片爬取 ImagesPipeline

中间件

JSON常识

CrawlSpider:类 Spider的一个子类

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