# 爬虫基本原理
1:爬虫是什么?
1.1什么是互联网?
互联网是由网络设备(网线,路由器,交换机,防火墙等等)和一台台计算连接而成,像一张网一样
1.2互联网建立的目的?
互联网的核心价值在于数据的共享/传递:数据是存放于一台台计算机上,而将计算机互联到一起的目的就是为了能够方便彼此之间的数据共享/传递,否则你只能拿U盘去别人的计算机上拷贝数据了.
1.3什么是上网?爬虫要做的是什么?
我们所谓的上网便是由用户端计算机发送请求给目标计算机,将目标计算机的数据下载到本地的过程
1.3.1:用户获取网络数据的方式
浏览器提交请求->下载网页源代码-解析/渲染成页面
1.4:爬虫程序要做的就是?
模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或者文件中
1.4.1用户获取网络数据与爬虫的区别
爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据
1.5总结
我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,那么一台计算上的数据便是蜘蛛网上的一个猎物,而爬虫程序就是是一只小蜘蛛,沿着蜘蛛网抓取自己想要的猎物/数据
1.5.1爬虫的定义
向网站发送请求,获取网络资源后分析并提取有用数据的程序
1.5.2爬虫的价值
互联网中最优价值的便是数据,比如天猫商城的商品信息,链家网的租房信息,雪球网的证券投资信息等等,这些数据都代表了各个行业的真金白银,可以说,这掌握了行业的第一手数据,谁就成了整个行业的主宰,如果把整个互联网的数据比喻一座金矿,那我们的爬虫就是来高效地挖掘这些宝藏,掌握了爬虫技能,你就成了所以互联网信息公司幕后的老板,换言之,他们都在免费为你提供有价值的数据
2:爬虫的基本流程
2.1:发送请求
使用http库向目标站点发送请求,即发送了一个Request
Request包含:请求头,请求体等
2:获取响应内容
如果程序能正常响应,则会得到一个Response
Response包含:html,json,图片,视频等
3:解析内容
解析html数据:正则表达式,第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
解析json数据:json模块
解析二进制数据:以bytes的方式写入文件
4:保存数据
数据库,文件
3:请求与响应
http协议：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/8243379.html
Request:用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socket server)
Response:服务接送请求,分析用户发来的请求信息,然后返回数据(返回的数据中可能包含其他的链接,如:图片,js,css等)
浏览器在接收Response后,会解析其内容来显示给用户,而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后,是要提取当中的有用数据
4:Request
4.1:请求方式
常用的请求方式:GET,POST
其他请求方式:HEAD,PUT,DELETE,OPTIONS
4.1.1浏览器演示GET与POST的区别(登录演示POST)
GET请求最终都会拼接成这种形式:k=xxx&key=yyy&k3=zzz
post请求的参数放在请求体内:可用浏览器查看,存放于form data内
get请求的参数直接放在url后
4.2:请求体url
url:全称统一资源定位符,如一个网页文档,一张图片,一个视频等都可以使用url唯一来确定
4.2.1:url编码
https://www.baidu.com/s?wd=图片
图片会被编码（看示例代码）
网页的加载过程是:
加载一个网页,通常都是先加载document文档
在解析document文档的时候,遇到链接,则针对超链接发起下载图片的请求
4.3:请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户
host:主机地址
cookies：cookie用来保存登录信息
一般爬虫都会加上请求头
4.4:请求体
如果是get方式，请求体没有内容
如果是post方式，请求体是format data
1:登录窗口,文件上传等,用户信息会被附加到请求体内
2:登录,输入错误的用户密码,让后提交,就可以看到post,正确登录后页面通常会跳转,无法捕捉到post请求包
from urllib.parse import urlencode
import requests
headers={
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
'Cookie':'H_WISE_SIDS=101556_115474_115442_114743_108373_100099_115725_106201_107320_115339_114797_115553_116093_115546_115625_115446_114329_115350_114275_116040_110085; PSTM=1494300712; BAIDUID=42FE2934E37AF7AD1FA31D8CC7006D45:FG=1; BIDUPSID=2996557DB2710279BD865C50F9A68615; MCITY=-%3A; __cfduid=da9f97dea6458ca26aa4278280752ebb01508939712; BDSFRCVID=PGLsJeCCxG3wt_3ZUrBLDfv2D_qBZSjAgcEe3J; H_BDCLCKID_SF=tJAOoCLytI03qn5zq4Oh-4oHhxoJq5QxbT7Z0l8KtfcNVJQs-lCMhbtp-l3GJPoLWK6hBKQmWIQHDnbsbq0M2tcQXR5-WROCte74KKJx-4PWeIJo5tKh04JbhUJiB5OLBan7Lq7xfDDbbDtmej_3-PC3ql6354Rj2C_X3b7EfKjIOtO_bfbT2MbyeqrNQlTkLIvXoITJQD_bEP3Fbfj2DPQ3KabZqjDjJbue_I05f-oqebT4btbMqRtthf5KeJ3KaKrKW5rJabC3hPJeKU6qLT5Xjh6B5qDfyDoAbKOt-IOjhb5hMpnx-p0njxQyaR3RL2Kj0p_EWpcxsCQqLUonDh8L3H7MJUntKjnRonTO5hvvhb6O3M7-XpOhDG0fJjtJJbksQJ5e24oqHP-kKPrV-4oH5MQy5toyHD7yWCvjWlT5OR5Jj6KMjMkb3xbz2fcpMIrjob8M5CQESInv3MA--fcLD2ch5-3eQgTI3fbIJJjWsq0x0-jle-bQypoa-U0j2COMahkMal7xO-QO05CaD53yDNDqtjn-5TIX_CjJbnA_Hn7zepoxebtpbt-qJJjzMerW_Mc8QUJBH4tR-T3keh-83xbnBT5KaKO2-RnPXbcWjt_lWh_bLf_kQN3TbxuO5bRiL66I0h6jDn3oyT3VXp0n54nTqjDHfRuDVItXf-L_qtDk-PnVeUP3DhbZKxtqtDKjXJ7X2fclHJ7z-R3IBPCD0tjk-6JnWncKaRcI3poiqKtmjJb6XJkl2HQ405OT-6-O0KJcbRodobAwhPJvyT8DXnO7-fRTfJuJ_DDMJDD3fP36q4QV-JIehmT22jnT32JeaJ5n0-nnhP3mBTbA3JDYX-Oh-jjRX56GhfO_0R3jsJKRy66jK4JKjHKet6vP; ispeed_lsm=0; H_PS_PSSID=1421_24558_21120_17001_24880_22072; BD_UPN=123253; H_PS_645EC=44be6I1wqYYVvyugm2gc3PK9PoSa26pxhzOVbeQrn2rRadHvKoI%2BCbN5K%2Bg; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598',
'Host':'www.baidu.com',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36'}
# response=requests.get('https://www.baidu.com/s?'+urlencode({'wd':'美女'}),headers=headers)
response = requests.get('https://www.baidu.com/s', params={'wd': '美女'}, headers=headers) # params内部就是调用urlencode
print(response.text)
5:Response
5.1:响应状态
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：权限
502：服务器错误
5.2:Response header
set-cookie：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来
5.3:preview就是网页源代码
最主要的部分，包含了请求资源的内容
如网页html，图片
二进制数据等
6:总结
6.1:爬虫流程总结
爬取-->解析-->存储
6.2:爬虫所需工具
请求库：requests,selenium
解析库：正则，beautifulsoup，pyquery
存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
6.3:爬虫框架
scrapy
