用 Python 实现复杂的网络爬虫

网络爬虫是一种自动化程序，可以自动地访问网站，并从中获取有用的信息，如文本、图片、链接等。随着互联网的逐渐普及，网络爬虫的应用越来越广泛，从搜索引擎到商业竞争分析都需要使用网络爬虫。

本文将介绍用 Python 实现复杂的网络爬虫所需的技术和工具。

1. 请求发送与响应处理

发送 HTTP 请求并处理 HTTP 响应是网络爬虫最基本的功能之一。Python 中常用的 HTTP 库包括 requests 和 urllib。

以 requests 库为例，发送 GET 请求和 POST 请求的示例如下：

import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('http://www.example.com/')
print(response.text)

# 发送 POST 请求
data = {'username': 'example_username', 'password': 'example_password'}
response = requests.post('http://www.example.com/login', data=data)
print(response.text)

获取响应的内容可以使用 response.text 或 response.content，根据响应的类型和需要选择适当的方法。

2. 数据解析

网络爬虫可以从网页中提取有用的信息，如文本、图片、链接等。Python 中常用的网页解析库包括 BeautifulSoup 和正则表达式。

以 BeautifulSoup 库为例，提取网页标题和所有链接的示例如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# 获取网页的 HTML 内容

response = requests.get('<http://www.example.com/>')
html = response.text

# 解析 HTML 内容

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 提取网页标题

title = soup.title.string
print(title)

# 提取所有链接

links = soup.find\_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'))

3. 反爬虫

为了防止爬虫对网站的影响，很多网站会进行反爬虫操作。Python 中常用的反爬虫技术包括设置请求头和使用代理。

设置请求头可以模拟浏览器访问网页，一些反爬虫的网站会对请求头中的参数进行检查，如果不符合要求就会拒绝访问。

以 requests 库为例，设置请求头的示例如下：

import requests

headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get('<http://www.example.com/>', headers=headers)

使用代理可以隐藏爬虫的真实 IP，一些反爬虫的网站会通过 IP 检查来限制访问。

以 requests 库为例，使用代理的示例如下：

import requests

proxies = {'http': '<http://127.0.0.1:8080>', 'https': '<http://127.0.0.1:8080'}>
response = requests.get('<http://www.example.com/>', proxies=proxies, timeout=5)

4. 增量爬取

在大规模数据抓取时，为了提高效率和减少重复抓取，网络爬虫需要实现增量爬取。增量爬取需要记录已经爬取的数据，以及每次抓取的最后一条数据的位置等。

以存储数据到 MySQL 数据库为例，实现增量爬取的示例如下：

import pymysql
import requests

# 连接 MySQL 数据库

conn = pymysql.connect('localhost', 'username', 'password', 'example\_database')
cur = conn.cursor()

# 创建表格

cur.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS example\_table (id INT PRIMARY KEY AUTO\_INCREMENT, title VARCHAR(255), url VARCHAR(255))')

# 获取上次抓取的最后一条数据的位置

cur.execute('SELECT MAX(id) FROM example\_table')
max\_id = cur.fetchone()\[0] or 0

# 获取新的数据并存储到数据库中

response = requests.get('<http://www.example.com/>')
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
for link in soup.find\_all('a'):
title = link.get('title')
url = link.get('href')
if title and url:
cur.execute('INSERT INTO example\_table (title, url) VALUES (%s, %s)', (title, url))
conn.commit()

5. 分布式爬虫

对于大规模的数据抓取，单机爬虫无法满足需求，需要使用分布式爬虫技术，将任务拆分到多个节点进行处理。Python 中常用的分布式爬虫框架包括 Scrapy 和 PySpider。

以 Scrapy 框架为例，实现分布式爬虫的示例如下：

# scrapy.cfg

\[settings]
...

# 使用 Redis 进行分布式处理

DUPEFILTER\_CLASS = "scrapy\_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy\_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER\_PERSIST = True

# Redis 连接和数据结构

REDIS\_HOST = 'localhost'
REDIS\_PORT = 6379

# 爬虫处理的最大深度

DEPTH\_LIMIT = 3

python
复制

# spider.py

import scrapy
from scrapy\_redis.spiders import RedisSpider

class ExampleSpider(RedisSpider):
name = 'example'
allowed\_domains = \['example.com']
redis\_key = 'example:start\_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析页面，获取需要的信息，并存储到 Redis 中
        ...
        yield {
            'title': title,
            'url': url
        }

6. 数据储存与处理

网络爬虫获取到的数据需要进行处理和储存，方便后续的分析和使用。Python 中常用的数据处理和储存技术包括 MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop 等。

以存储数据到 MongoDB 数据库为例，实现数据储存和处理的示例如下：

from pymongo import MongoClient
import requests

# 连接 MongoDB 数据库

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
db = client\['example\_database']
collection = db\['example\_collection']

# 获取数据并存储到 MongoDB 中

response = requests.get('<http://www.example.com/>')
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
for link in soup.find\_all('a'):
title = link.get('title')
url = link.get('href')
if title and url:
data = {'title': title, 'url': url}
collection.insert\_one(data)


# 处理 MongoDB 中的数据

for data in collection.find():
print(data)

7. 用户代理和 IP 代理

为了避免被封 IP 和被识别为爬虫，需要使用用户代理和 IP 代理来进行隐藏，以及进行限制访问等操作。

以 requests 库为例，使用用户代理和 IP 代理的示例如下：

import requests

# 使用用户代理

headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get('<http://www.example.com/>', headers=headers)

# 使用 IP 代理

proxies = {'http': '<http://127.0.0.1:8080>', 'https': '<http://127.0.0.1:8080'}>
response = requests.get('<http://www.example.com/>', proxies=proxies, timeout=5)

总的来说，要实现复杂的网络爬虫需要熟练掌握 HTTP 协议、网页解析库、反爬虫技术、增量爬取、分布式爬虫框架、数据储存与处理、用户代理和 IP 代理等技术和工具。