用 Python 编写网络爬虫 笔记

Chapter I 简介

为什么要写爬虫?

  1. 每个网站都应该提供 API,然而这是不可能的
  2. 即使提供了 API,往往也会限速,不如自己找接口

注意已知条件(robots.txt 和 sitemap.xml)

  1. robots.txt 中可能会有陷阱
  2. sitemap 中可能提供了重要的链接

估算网站的大小

一个简便方法是使用 site:example.com 查询,然而这种方法对于大战不适用

识别网站所使用的技术

  1. builtwith 模块
    pip install builtwith
    builtwith.parse(url) # returns a dict

  2. python-whois 模块
    pip install python-whois
    import whois
    whois.whois(url)

下载器

下载器需要提供的几个功能:

  1. 错误重试,仅当返回的错误为500的时候重试,一般400错误可认为不可恢复的网页
  2. 伪装 UA
  3. 策略 a. 爬取站点地图 sitemap b. 通过 ID 遍历爬取
    i. ID 可能不是连续的,比如某条记录被删除了
    ii. ID 访问失效 n 次以后可以认为遍历完全了
  4. 相对连接转化,这点可以利用 lxml 的 make_link_absolute 函数
  5. 处理 robots.txt 可以利用标准库的 robotsparser 模块
    import robotsparser
    rp = robotparser.RobotFileParser
    rp.set_url('path_to_robots.txt')
    rp.read()
    rp.can_fetch("UA", "url")
    True or False
  6. 支持代理
  7. 下载限速,粒度应该精确到每一个站点比较好
  8. 避免爬虫陷阱,尤其是最后一页自身引用自身的例子 a. 记录链接深度

例子:https://bitbucket.org/wswp/code/src/chpter01/link_crawler3.py

Chapter II 数据抓取

抽取资源的方式

  1. 正则
    不适用于匹配网页结构,因为网页结构中空白等都是无关紧要的,而可能破坏正则 Structural-based
    适用于数据本身符合某种模式,比如 IP 地址,比如日期等 Content-based
  2. xpath 与 CSS
    适用于匹配网页的结构信息 Strctual-based,lxml 的 CSS 选择器在内部是转换为 xpath 实现的,css 远不如 xpath 灵活
  3. BeautifulSoup, 慢,从来没有在生产代码中见到过

下载的第二步,就是把获得的网页传递给 Extractor 来提取内容,可以通过传递给下载函数回调来处理,但是这种耦合性太强了

Chapter III 下载缓存

书中的缓存把所有相应都做了缓存,包括500的错误响应,实际上这样的直接不缓存好了。。
书中的磁盘缓存把 url normalize 逻辑也加到了这里,感觉比较混乱
注意使用磁盘文件缓存的话会受限于磁盘单目录文件的数量,即使是 ext4 文件系统也不大

Chapter IV 并发下载

执行下载时间估算也是很重要的,每个链接下载需要多长时间,整个过程需要多长时间
多线程的下载例子,手工模拟线程池

def process_queue(q):
    pass

threads = []
while thread or crawl_queue:
    for thread in threads:
        if not threads.is_alive():            threads.remove(thread)
    while len(threads) < max_threads and crawl_queue:
        thread = threading.Thread(target=process_queue, daemon=True)
        thread.start()
        threads.append(thread)
    time.sleep(some_time)

性能的增长与线程和进程的数量并不是成线性比例的,而是对数比例,因为切换要花费一定的时间,再者最终是受限于带宽的

Chapter V 动态内容

逆向接口

依赖于 Ajax 的网站看起来更复杂,但是实际上因为数据和表现层的分离会更简单,但是如果逆向工程也不好得到通用的方法,如何构建一个辅助工具呢?
表示出网页上哪些地方是动态加载的,列出 js 全局变量,列出可能的 jsonp 请求

利用 Ajax 接口时,可以利用各种边界情况,比如把搜索条件置为空,置为 *,置为 .

渲染动态网页

使用Qt
使用 Selenium 或者 PhantomJS,这时附加 Cookie 等都是很严重的问题

Chapter VI 表单交互

登录表单中往往会有隐藏的参数,比如 form_key 用于避免表单重复提交,还可能需要 cookie 验证

Wow,竟然可以直接从浏览器加载 Cookie,使用 browsercookie 模块

Chapter VII 验证码处理

使用机器识别验证码
使用 Pillow 和 pytesseract 识别验证码,但是 tessact 本不是用来识别验证码的

一种锐化方法

img.convert('L')
img.point(lambda x: 0 if x < 1 else 255, 'l')
tessact.image_to_string(img)

还可以通过限定字符集提高识别率

还可以使用人工打码平台

posted @ 2017-02-06 22:53 ospider 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏