摘要：爬蟲也可以稱為爬蟲不知從何時(shí)起，這門語言和爬蟲就像一對戀人，二者如膠似漆，形影不離，你中有我我中有你，一提起爬蟲，就會想到，一說起，就會想到人工智能和爬蟲所以，一般說爬蟲的時(shí)候，大部分程序員潛意識里都會聯(lián)想為爬蟲，為什么會這樣，我覺得有兩個(gè)

爬蟲也可以稱為Python爬蟲

不知從何時(shí)起，Python這門語言和爬蟲就像一對戀人，二者如膠似漆 ，形影不離，你中有我、我中有你，一提起爬蟲，就會想到Python，一說起Python，就會想到人工智能……和爬蟲

所以，一般說爬蟲的時(shí)候，大部分程序員潛意識里都會聯(lián)想為Python爬蟲，為什么會這樣，我覺得有兩個(gè)原因：

Python生態(tài)極其豐富，諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實(shí)在強(qiáng)大

Python語法簡潔易上手，分分鐘就能寫出一個(gè)爬蟲（有人吐槽Python慢，但是爬蟲的瓶頸和語言關(guān)系不大）

任何一個(gè)學(xué)習(xí)Python的程序員，應(yīng)該都或多或少地見過甚至研究過爬蟲，我當(dāng)時(shí)寫Python的目的就非常純粹——為了寫爬蟲。所以本文的目的很簡單，就是說說我個(gè)人對Python爬蟲的理解與實(shí)踐，作為一名程序員，我覺得了解一下爬蟲的相關(guān)知識對你只有好處，所以讀完這篇文章后，如果能對你有幫助，那便再好不過

爬蟲是一個(gè)程序，這個(gè)程序的目的就是為了抓取萬維網(wǎng)信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索結(jié)果就全都依賴爬蟲來定時(shí)獲取

看上述搜索結(jié)果，除了wiki相關(guān)介紹外，爬蟲有關(guān)的搜索結(jié)果全都帶上了Python，前人說Python爬蟲，現(xiàn)在看來果然誠不欺我～

爬蟲的目標(biāo)對象也很豐富，不論是文字、圖片、視頻，任何結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)爬蟲都可以爬取，爬蟲經(jīng)過發(fā)展，也衍生出了各種爬蟲類型：

通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲：爬取對象從一些種子 URL 擴(kuò)充到整個(gè) Web，搜索引擎干的就是這些事

垂直網(wǎng)絡(luò)爬蟲：針對特定領(lǐng)域主題進(jìn)行爬取，比如專門爬取小說目錄以及章節(jié)的垂直爬蟲

增量網(wǎng)絡(luò)爬蟲：對已經(jīng)抓取的網(wǎng)頁進(jìn)行實(shí)時(shí)更新

深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲：爬取一些需要用戶提交關(guān)鍵詞才能獲得的 Web 頁面

不想說這些大方向的概念，讓我們以一個(gè)獲取網(wǎng)頁內(nèi)容為例，從爬蟲技術(shù)本身出發(fā)，來說說網(wǎng)頁爬蟲，步驟如下：

模擬請求網(wǎng)頁資源

從HTML提取目標(biāo)元素

數(shù)據(jù)持久化

什么是爬蟲，這就是爬蟲：

"""讓我們根據(jù)上面說的步驟來完成一個(gè)簡單的爬蟲程序"""
import requests

from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "http://www.baidu.com/s?wd=爬蟲"

# 第一步 發(fā)起一個(gè)GET請求
res = requests.get(target_url)

# 第二步 提取HTML并解析想獲取的數(shù)據(jù) 比如獲取 title
soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
# 輸出 soup.title.text
title = soup.title.text

# 第三步 持久化 比如保存到本地
with open("title.txt", "w") as fp:
    fp.write(title)

加上注釋不到20行代碼，你就完成了一個(gè)爬蟲，簡單吧

網(wǎng)頁世界多姿多彩、億萬網(wǎng)頁資源供你選擇，面對不同的頁面，怎么使自己編寫的爬蟲程序夠穩(wěn)健、持久，這是一個(gè)值得討論的問題

俗話說，磨刀不誤砍柴工，在開始編寫爬蟲之前，很有必要掌握一些基本知識：

網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)是HTML，爬蟲的目標(biāo)就是解析HTML，獲取目標(biāo)字段并保存

客戶端展現(xiàn)的網(wǎng)頁由瀏覽器渲染，客戶端和服務(wù)端的信息交互依靠HTTP協(xié)議

這兩句描述體現(xiàn)了一名爬蟲開發(fā)人員需要掌握的基本知識，不過一名基本的后端或者前端工程師都會這些哈哈，這也說明了爬蟲的入門難度極低，從這兩句話，你能思考出哪些爬蟲必備的知識點(diǎn)呢？

基本的HTML知識，了解HTML才方便目標(biāo)信息提取

基本的JS知識 ，JS可以異步加載HTML

了解CSS Selector、XPath以及正則，目的是為了提取數(shù)據(jù)

了解HTTP協(xié)議，為后面的反爬蟲斗爭打下基礎(chǔ)

了解基本的數(shù)據(jù)庫操作，為了數(shù)據(jù)持久化

有了這些知識儲備，接下來就可以選擇一門語言，開始編寫自己的爬蟲程序了，還是按照上一節(jié)說的三個(gè)步驟，然后以Python為例，說一說要在編程語言方面做那些準(zhǔn)備：

網(wǎng)頁請求：內(nèi)置有urllib庫，第三方庫的話，同步請求可以使用requests，異步請求使用aiohttp

分析HTML結(jié)構(gòu)并提取目標(biāo)元素：CSS Selector和XPath是目前主流的提取方式，第三方庫可以使用Beautiful Soup或者PyQuery

數(shù)據(jù)持久化：目標(biāo)數(shù)據(jù)提取之后，可以將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行持久化，MySQL、MongoDB等，這些都有對應(yīng)的庫支持，當(dāng)然你也可以保存在硬盤，誰硬盤沒點(diǎn)東西對吧（滑稽臉）

掌握了上面這些，你大可放開手腳大干一場，萬維網(wǎng)就是你的名利場，去吧～

我覺得對于一個(gè)目標(biāo)網(wǎng)站的網(wǎng)頁，可以分下面四個(gè)類型：

單頁面單目標(biāo)

單頁面多目標(biāo)

多頁面單目標(biāo)

多頁面多目標(biāo)

具體是什么意思呢，可能看起來有點(diǎn)繞，但明白這些，你之后寫爬蟲，只要在腦子里面過一遍著網(wǎng)頁對應(yīng)什么類型，然后套上對應(yīng)類型的程序（寫多了都應(yīng)該有一套自己的常用代碼庫），那寫爬蟲的速度，自然不會慢

單頁面單目標(biāo)

通俗來說，就是在這個(gè)網(wǎng)頁里面，我們的目標(biāo)就只有一個(gè)，假設(shè)我們的需求是抓取這部 電影-肖申克的救贖 的名稱，首先打開網(wǎng)頁右鍵審查元素，找到電影名稱對應(yīng)的元素位置，如下圖所示：

在某個(gè)單一頁面內(nèi)，看目標(biāo)是不是只有一個(gè)，一眼就能看出標(biāo)題的CSS Selector規(guī)則為：#content > h1 > span:nth-child(1)，然后用我自己寫的常用庫，我用不到十行代碼就能寫完抓取這個(gè)頁面電影名稱的爬蟲：

import asyncio

from ruia import Item, TextField

class DoubanItem(Item):
    title = TextField(css_select="#content > h1 > span:nth-child(1)")

async_func = DoubanItem.get_item(url="https://movie.douban.com/subject/1292052/")
item = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(async_func)
print(item.title)

多頁面多目標(biāo)就是此情況下多個(gè)url的衍生情況

單頁面多目標(biāo)

假設(shè)現(xiàn)在的需求是抓取 豆瓣電影250 第一頁中的所有電影名稱，你需要提取25個(gè)電影名稱，因?yàn)檫@個(gè)目標(biāo)頁的目標(biāo)數(shù)據(jù)是多個(gè)item的，因此目標(biāo)需要循環(huán)獲取，這就是所謂的單頁面多目標(biāo)了：

import asyncio

from ruia import Item, TextField

class DoubanItem(Item):
    target_item = TextField(css_select="div.item")
    title = TextField(css_select="span.title")

    async def clean_title(self, title):
        if isinstance(title, str):
            return title
        else:
            return "".join([i.text.strip().replace("xa0", "") for i in title])


async_func = DoubanItem.get_items(url="https://movie.douban.com/top250")
items = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(async_func)
for item in items:
    print(item)

多頁面多目標(biāo)

多頁面多目標(biāo)是上述單頁面多目標(biāo)情況的衍生，在這個(gè)問題上來看，此時(shí)就是獲取所有分頁的電影名稱

from ruia import TextField, Item, Request, Spider


class DoubanItem(Item):
    """
    定義爬蟲的目標(biāo)字段
    """
    target_item = TextField(css_select="div.item")
    title = TextField(css_select="span.title")

    async def clean_title(self, title):
        if isinstance(title, str):
            return title
        else:
            return "".join([i.text.strip().replace("xa0", "") for i in title])


class DoubanSpider(Spider):
    start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
    concurrency = 10

    async def parse(self, res):
        etree = res.html_etree
        pages = ["?start=0&filter="] + [i.get("href") for i in etree.cssselect(".paginator>a")]

        for index, page in enumerate(pages):
            url = self.start_urls[0] + page
            yield Request(
                url,
                callback=self.parse_item,
                metadata={"index": index},
                request_config=self.request_config
            )

    async def parse_item(self, res):
        items_data = await DoubanItem.get_items(html=res.html)
        res_list = []
        for item in items_data:
            res_list.append(item.title)
        return res_list


if __name__ == "__main__":
    DoubanSpider.start()

如果網(wǎng)絡(luò)沒問題的話，會得到如下輸出：

注意爬蟲運(yùn)行時(shí)間，1s不到，這就是異步的魅力

用Python寫爬蟲，就是這么簡單優(yōu)雅，諸位，看著網(wǎng)頁就思考下：

是什么類型的目標(biāo)類型

用什么庫模擬請求

怎么解析目標(biāo)字段

怎么存儲

一個(gè)爬蟲程序就成型了，順便一提，爬蟲這東西，可以說是防君子不防小人，robots.txt大部分網(wǎng)站都有（它的目的是告訴爬蟲什么可以爬取什么不可以爬取，比如：https://www.baidu.com/robots.txt），各位想怎么爬取，自己衡量

不要以為寫好一個(gè)爬蟲程序就可以出師了，此時(shí)還有更多的問題在前面等著你，你要含情脈脈地看著你的爬蟲程序，問自己三個(gè)問題：

爬蟲抓取數(shù)據(jù)后是正當(dāng)用途么？

爬蟲會把目標(biāo)網(wǎng)站干掉么？

爬蟲會被反爬蟲干掉么？

前兩個(gè)關(guān)于人性的問題在此不做過多敘述，因此跳過，但你們?nèi)绻鳛榕老x工程師的話，切不可跳過

會被反爬蟲干掉么？

最后關(guān)于反爬蟲的問題才是你爬蟲程序強(qiáng)壯與否的關(guān)鍵因素，什么是反爬蟲？

當(dāng)越來越多的爬蟲在互聯(lián)網(wǎng)上橫沖直撞后，網(wǎng)頁資源維護(hù)者為了防止自身數(shù)據(jù)被抓取，開始進(jìn)行一系列的措施來使得自身數(shù)據(jù)不易被別的程序爬取，這些措施就是反爬蟲

比如檢測IP訪問頻率、資源訪問速度、鏈接是否帶有關(guān)鍵參數(shù)、驗(yàn)證碼檢測機(jī)器人、ajax混淆、js加密等等

對于目前市場上的反爬蟲，爬蟲工程師常有的反反爬蟲方案是下面這樣的：

不斷試探目標(biāo)底線，試出單IP下最優(yōu)的訪問頻率

構(gòu)建自己的IP代理池

維護(hù)一份自己常用的UA庫

針對目標(biāo)網(wǎng)頁的Cookie池

需要JS渲染的網(wǎng)頁使用無頭瀏覽器進(jìn)行代碼渲染再抓取

一套破解驗(yàn)證碼程序

扎實(shí)的JS知識來破解混淆函數(shù)

爬蟲工程師的進(jìn)階之路其實(shí)就是不斷反反爬蟲，可謂艱辛，但換個(gè)角度想也是樂趣所在

關(guān)于框架

爬蟲有自己的編寫流程和標(biāo)準(zhǔn)，有了標(biāo)準(zhǔn)，自然就有了框架，像Python這種生態(tài)強(qiáng)大的語言，框架自然是多不勝數(shù)，目前世面上用的比較多的有：

Scrapy

PySpider

Portia

這里不過多介紹，框架只是工具，是一種提升效率的方式，看你選擇

任何事物都有兩面性，爬蟲自然也不例外，因此我送諸位一張圖，關(guān)鍵時(shí)刻好好想想