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学习如何从互联网上获取数据。数据科学必须掌握的技能之一。

本文所用到的第三方库如下: requests, parsel, selenium

requests负责向网页发送HTTP请求并得到响应,parsel负责解析响应字符串,selenium负责JavaScript的渲染。

网络爬虫是什么

网络爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取网站信息的程序或者脚本。

如何爬取网站信息

写爬虫之前,我们必须确保能够爬取目标网站的信息。

不过在此之前必须弄清以下三个问题:

  • 网站是否已经提供了api

  • 网站是静态的还是动态的

  • 网站是否有反爬的对策

情形1:开放api的网站

一个网站倘若开放了api,那你就可以直接GET到它的json数据。

比如xkcd的about页就提供了api供你下载

import requests
requests.get('https://xkcd.com/614/info.0.json').json()

那么如何判断一个网站是否开放api呢?有3种方法:

  • 在站内寻找api入口

  • 用搜索引擎搜索“某网站 api”

  • 抓包。有的网站虽然用到了ajax(比如果壳网的瀑布流文章),但是通过抓包还是能够获取XHR里的json数据的。

怎么抓包:F12 - Network - F5刷新即可 | 或者用fiddle等工具也可以

情形2:不开放api的网站

如果此网站是静态页面,那么你就可以用requests库发送请求,再用HTML解析库(lxml、parsel等)来解析响应的text

解析库强烈推荐parsel,不仅语法和css选择器类似,而且速度也挺快,Scrapy用的就是它。

你需要了解一下css选择器的语法(xpath也行),并且学会看网页的审查元素。

比如获取konachan的所有原图链接

from parsel import Selector
res = requests.get('https://konachan.com/post')
tree = Selector(text=res.text)
imgs = tree.css('a.directlink::attr(href)').extract()

如果此网站是动态页面,先用selenium来渲染JS,再用HTML解析库来解析driver的page_source。

比如获取hitomi.la的数据(这里把chrome设置成了无头模式)

from selenium import webdriver
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get('https://hitomi.la/type/gamecg-all-1.html')
tree = Selector(text=driver.page_source)
gallery_content = tree.css('.gallery-content > div')

情形3:反爬的网站

目前的反爬策略常见的有:验证码、登录、封ip等。

验证码:利用打码平台破解(如果硬上的话用opencv或keras训练图)

登录:利用requests的post或者selenium模拟用户进行模拟登陆

封ip:买些代理ip(免费ip一般都不管用),requests中传入proxies参数即可

其他防反爬方法:伪装User-Agent,禁用cookies等

推荐用fake-useragent来伪装User-Agent

from fake_useragent import UserAgent
headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
res = requests.get(url, headers=headers)

如何编写结构化的爬虫

如果能成功地爬取网站信息,那么你已经成功了一大半。

其实爬虫的架构很简单,无非就是创造一个tasklist,对tasklist里的每一个task调用crawl函数。

大多数网页的url构造都是有规律的,你只需根据它用列表推倒式来构造出tasklist对于那些url不变的动态网页,先考虑抓包,不行再用selenium点击下一页
如果追求速度的话,可以考虑用concurrent.futures或者asyncio等库。

import requests
from parsel import Selector
from concurrent import futures

domain = 'https://www.doutula.com'

def crawl(url):
    res = requests.get(url)
    tree = Selector(text=res.text)
    imgs = tree.css('img.lazy::attr(data-original)').extract()

# save the imgs ...

if __name__ == '__main__':
    tasklist = [f'{domain}/article/list/?page={i}'
for i in range(1, 551)]

with futures.ThreadPoolExecutor(50) as executor:
        executor.map(crawl, tasklist)

数据存储的话,看你的需求,一般都是存到数据库中,只要熟悉对应的驱动即可。

常用的数据库驱动有:pymysql(MySQL),pymongo(MongoDB)

如果你需要框架的话

文章读到这里,你应该对爬虫的基本结构有了一个清晰的认识,这时你可以去上手框架了。

轻量级框架(looter):https://github.com/alphardex/looter

工业级框架(scrapy):https://github.com/scrapy/scrapy




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