良心推薦！ Python爬蟲高手必備的8大技巧！

想要快速學習爬蟲，最值得學習的語言一定是Python，Python應用場景比較多，例如：Web快速開發、爬蟲、自動化維運等等，可以做簡單網站、自動發佈腳本、收發郵件腳本、簡單驗證碼識別腳本。

爬蟲在開發過程中也有很多復用的過程，今天就總結一下必備的8大技巧，以後也能省時省力，高效完成任務。

1、基本抓取網頁

get方法

import urllib2
url = "http://www.baidu.com"
response = urllib2.urlopen(url)
print response.read()

post方法

import urllib
import urllib2
url = "http://abcde.com"
form = {'name':'abc','password':'1234'}
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()

2、使用代理IP

在開發爬蟲過程中常會遇到IP被封掉的情況，這時就需要用到代理IP；在urllib2包中有ProxyHandler類，透過此類可以設定代理訪問網頁，如下程式碼片段：

import urllib2
proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
print response.read()

3、Cookies處理

cookies是某些網站為了辨別使用者身分、進行session追蹤而儲存在使用者本地終端上的資料(通常經過加密)，python提供了cookielib模組用於處理cookies ，cookielib模組的主要作用是提供可儲存cookie的對象，以便於與urllib2模組搭配使用來存取Internet資源。微信搜尋公眾號：架構師指南，回覆：架構師 領取資料 。

程式碼片段：

import urllib2, cookielib
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

關鍵在於CookieJar()，它用於管理HTTP cookie值、儲存HTTP請求產生的cookie、向傳出的HTTP請求新增cookie的對象。整個cookie都儲存在記憶體中，且對CookieJar實例進行垃圾回收後cookie也將遺失，所有流程都不需要單獨去操作。

手動新增cookie：

cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; kmsign=55d2c12c9b1e3; KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="
request.add_header("Cookie", cookie)

4、偽裝成瀏覽器

某些網站反感爬蟲的到訪，於是對爬蟲一律拒絕請求。所以用urllib2直接訪問網站常常會出現HTTP Error 403: Forbidden的情況。

對有些header 要特別留意，Server 端會針對這些header 做檢查：

•  User-Agent 有些Server 或Proxy 會檢查該值，用來判斷是否為瀏覽器發起的Request
  
•  Content-Type 在使用REST 介面時，Server 會檢查該值，用來決定HTTP Body 中的內容該怎麼解析
  

#這時可以透過修改http套件中的header來實現，程式碼片段如下：

import urllib2
headers = {
 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
request = urllib2.Request(
 url = 'http://my.oschina.net/jhao104/blog?catalog=3463517',
 headers = headers
)
print urllib2.urlopen(request).read()

5、頁面解析

對於頁面解析最強大的當然是正則表達式，這個對於不同網站不同的使用者都不一樣，就不用過多的說明

其次就是解析庫了，常用的有兩個lxml和BeautifulSoup

對於這兩個庫，我的評價是，都是HTML/XML的處理庫，Beautifulsoup純python實現，效率低，但是功能實用，比如能用通過結果搜索獲得某個HTML節點的源碼；lxml C語言編碼，高效，支援Xpath。

6、驗證碼的處理

對於一些簡單的驗證碼，可以進行簡單的辨識。本人也只進行過一些簡單的驗證碼辨識。但是有些反人類的驗證碼，例如12306，可以透過打碼平台進行人工打碼，當然這是要付費的。

7、gzip壓縮

有沒有遇過某些網頁，不論怎麼轉碼都是一團亂碼。哈哈，那表示你還不知道許多web服務具有發送壓縮資料的能力，這可以將網路線路上傳輸的大量資料消減 60%以上。這尤其適用於XML web 服務，因為 XML 資料 的壓縮率可以很高。

但是一般伺服器不會為你發送壓縮數據，除非你告訴伺服器你可以處理壓縮數據。

於是需要這樣修改程式碼：

import urllib2, httplib
request = urllib2.Request('http://xxxx.com')
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')
opener = urllib2.build_opener()
f = opener.open(request)

•  這是關鍵：建立Request對象，新增一個 Accept-encoding 頭資訊告訴伺服器你能接受 gzip 壓縮資料。

然後就是解壓縮資料：

import StringIO
import gzip
compresseddata = f.read()
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream)
print gzipper.read()

8、多執行緒並發抓取

單一執行緒太慢的話，就需要多執行緒了，這裡給個簡單的線程池模板這個程式只是簡單地列印了1-10，但是可以看出是並發的。

雖然說Python的多執行緒很雞肋，但是對於爬蟲這種網路頻繁型，還是能一定程度提高效率的。

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
# q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数，负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
 print arguments
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
def working():
 while True:
 arguments = q.get()
 do_somthing_using(arguments)
 sleep(1)
 q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
 t = Thread(target=working)
 t.setDaemon(True)
 t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
 q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()

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