前一段时间一直在研究如何用python抓取搜索引擎结果,在实现的过程中遇到了很多的问题,我把我遇到的问题都记录下来,希望以后遇到同样问题的童鞋不要再走弯路。
1. 搜索引擎的选取
选择一个好的搜索引擎意味着你能够得到更准确的搜索结果。我用过的搜索引擎有四种:Google、Bing、Baidu、Yahoo!。 作为程序员,我首选Google。但当我看见我最爱的Google返回给我的全是一堆的js代码,根本没我想要的搜索结果。于是我转而投向了Bing的阵营,在用过一段时间后我发现Bing返回的搜索结果对于我的问题来说不太理想。正当我要绝望时,Google拯救了我。原来Google为了照顾那些禁止浏览器使用js的用户,还有另外一种搜索方式,请看下面的搜索URL:
https://www.google.com.hk/search?hl=en&q=hello
hl指定要搜索的语言,q就是你要搜索的关键字。 好了,感谢Google,搜索结果页面包含我要抓取的内容。
PS: 网上很多利用python抓取Google搜索结果还是利用 https://ajax.googleapis.com/ajax/services/search/web... 的方法。需要注意的是这个方法Google已经不再推荐使用了,见 https://developers.google.com/web-search/docs/ 。Google现在提供了Custom Search API, 不过API限制每天100次请求,如果需要更多则只能花钱买。
2. Python抓取并分析网页
利用Python抓取网页很方便,不多说,见代码:
def search(self, queryStr): queryStr = urllib2.quote(queryStr) url = 'https://www.google.com.hk/search?hl=en&q=%s' % queryStr request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) html = response.read() results = self.extractSearchResults(html)
第6行的 html 就是我们抓取的搜索结果页面源码。使用过Python的同学会发现,Python同时提供了urllib 和 urllib2两个模块,都是和URL请求相关的模块,不过提供了不同的功能,urllib只可以接收URL,而urllib2可以接受一个Request类的实例来设置URL请求的headers,这意味着你可以伪装你的user agent 等(下面会用到)。
现在我们已经可以用Python抓取网页并保存下来,接下来我们就可以从源码页面中抽取我们想要的搜索结果。Python提供了htmlparser模块,不过用起来相对比较麻烦,这里推荐一个很好用的网页分析包BeautifulSoup,关于BeautifulSoup的用法官网有详细的介绍,这里我不再多说。
利用上面的代码,对于少量的查询还比较OK,但如果要进行上千上万次的查询,上面的方法就不再有效了, Google会检测你请求的来源,如果我们利用机器频繁爬取Google的搜索结果,不多久就Google会block你的IP,并给你返回503 Error页面。这不是我们想要的结果,于是我们还要继续探索
前面提到利用urllib2我们可以设置URL请求的headers, 伪装我们的user agent。简单的说,user agent就是客户端浏览器等应用程序使用的一种特殊的网络协议, 在每次浏览器(邮件客户端/搜索引擎蜘蛛)进行 HTTP 请求时发送到服务器,服务器就知道了用户是使用什么浏览器(邮件客户端/搜索引擎蜘蛛)来访问的。 有时候为了达到一些目的,我们不得不去善意的欺骗服务器告诉它我不是在用机器访问你。
于是,我们的代码就成了下面这个样子:
user_agents = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20130406 Firefox/23.0', \ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:18.0) Gecko/20100101 Firefox/18.0', \ 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533+ \ (KHTML, like Gecko) Element Browser 5.0', \ 'IBM WebExplorer /v0.94', 'Galaxy/1.0 [en] (Mac OS X 10.5.6; U; en)', \ 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0)', \ 'Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14', \ 'Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) \ Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25', \ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) \ Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36', \ 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/5.0; TheWorld)'] def search(self, queryStr): queryStr = urllib2.quote(queryStr) url = 'https://www.google.com.hk/search?hl=en&q=%s' % queryStr request = urllib2.Request(url) index = random.randint(0, 9) user_agent = user_agents[index] request.add_header('User-agent', user_agent) response = urllib2.urlopen(request) html = response.read() results = self.extractSearchResults(html)
不要被user_agents那个list吓到,那其实就是10个user agent 字符串,这么做是让我们伪装的更好一些,如果你需要更多的user agent 请看这里 UserAgentString。
17-19行表示随机选择一个user agent 字符串,然后用request 的add_header方法伪装一个user agent。
通过伪装user agent能够让我们持续抓取搜索引擎结果,如果这样还不行,那我建议在每两次查询间随机休眠一段时间,这样会影响抓取速度,但是能够让你更持续的抓取结果,如果你有多个IP,那抓取的速度也就上来了。
github上有本文所有源代码,需要的同学可从下面的网址下载:
https://github.com/meibenjin/GoogleSearchCrawler

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

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