为什么是轻量级爬虫？因为复杂的爬虫需要考虑的场景和问题非常的多，比如有些网页需要登录后才能访问、而有些网页使用javascript异步加载完成。轻量级爬虫爬取的是不需要登录的静态网页抓取。

一.爬虫简介

• 爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序，从一个url触发访问所关联的所有url，并且从每个页面中提取出有价值的数据。
• 价值：互联网数据，为我所用。可以对数据进行分析，甚至可以基于数据做出自己的产品，比如更专业的新闻阅读聚合器，最爆笑故事app，最漂亮美女图片网，图书对比价格网，python技术文章大全。

二.简单爬虫架构

首先需要一个爬虫调度端，来启动爬虫、停止爬虫、或者监视爬虫的运行情况。在爬虫架构中有三个模块:

• URL管理器：将要爬取的URL和已经爬取过的URL
• 网页下载器：将网页下载下来存储成一个字符串
• 网页解析器：解析字符串，一方面提取有价值的数据，另一方面提取访问其他页面的URL

三.URL管理器

管理待抓取URL集合和已抓取URL集合，防止重复抓取、循环抓取。

3.1 url管理器应具有的最小功能：

• 添加新url到待爬取集合
• 判断待添加url是否在容器中
• 判断是否还有待爬取url
• 获取待爬取url
• 将url从待爬取移动到已爬取

3.2 实现方式

• 放在内存中set()集合。待爬取set()，已爬取set()
• 存放在关系数据库中urls（url,is_crawled）
• 存放在缓存数据库中，比如redis，本身支持set数据结构。大公司一般都使用缓存数据库

四.网页下载器

将互联网上URL对应的网页下载到本地的工具

• urllib.request：直接的网页下载，或者提交一些向网业输入的数据，甚至支持需要登录网页的cookie处理，需要代理访问的代理处理等。
• requests：第三方包，提供更强大的功能

4.1 urllib简单的获取一个网页。

爬取百度首页就出错。。。试了几种方法，只有(‘gbk’,‘ignore’)有用，并且是偶尔正常显示。爬取其他网页就很顺利，不知道是百度厉害,还是代码太low。最终解决，在第一行添加如下代码即可。。。不过也是是好是坏。

            
              
# -*- coding: UTF-8 -*- 
或
#coding=utf-8

            
          

1. urlopen()参数
   • url: 需要打开的网址
   • data：Post提交的数据
   • timeout：设置网站的访问超时时间，单位秒
2. urlopen返回对象提供方法：
   • read() , readline() ,readlines() , fileno() , close() ：对HTTPResponse类型数据进行操作
   • info()：返回HTTPMessage对象，表示远程服务器返回的头信息
   • getcode()：返回Http状态码。如果是http请求，200请求成功完成;404网址未找到
   • geturl()：返回请求的url

4.2 使用Request

• 用来包装头部的数据：
  • User-Agent ：这个头部可以携带如下几条信息：浏览器名和版本号、操作系统名和版本号、默认语言
  • Referer：可以用来防止盗链，有一些网站图片显示来源http://***.com，就是检查Referer来鉴定的
  • Connection：表示连接状态，记录Session的状态。

4.3 添加特殊情景的处理

HTTPCookieProcessor，ProxyHandler，HTTPHandler，HTTPRedirectHandler生成handler

            
              # -*- coding: UTF-8 -*-
import urllib.request
from http import cookiejar

url = "http://www.baidu.com"
print("第一种方法")
response1 = urllib.request.urlopen(url)
print(response1.getcode())
print(len(response1.read()))

print("第二种方法")
request=urllib.request.Request(url)
request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0")
response2=urllib.request.urlopen(request)
print(response2.getcode())
print (len(response2.read()))


print("第三种方法")
cj=cookiejar.CookieJar()
opener=urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
urllib.request.install_opener(opener)
response3=urllib.request.urlopen(url)
print(response3.getcode())
print(cj)
print(response3.read())


            
          

五.网页解析器

从网页中提取有价值的数据的工具

• 正则表达式，字符串匹配的模糊匹配，比较直观，但是麻烦
• html.parser自带
• Beautifulsoup插件，结构化解析-DOM树
• lxml插件

5.1 安装beautifulsoup4

可以import bs4即安装成功。查看官方文档

5.2 beautifulsoup语法

创建Beautifulsoup对象，搜索节点find_all、find（参数一样），访问节点名称、属性、文字

            
              例如：

              
                python
              
              

节点名称：a
节点属性：href='123.html' class='article_link'
节点内容：python

#创建
soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser',from_encoding='utf-8')


#查找节点a
soup.find_all('a')
#查找节点a，链接符合/view/123.html形式的节点
soup.find_all('a',herf='/view/123.html')
soup.find_all('a',herf=re.compile(r'/view/\d+\.html'))#可以用正则表达式替代
#查找节点div，class为abc，文字为python的节点
node = soup.find_all('div',class_='abc', string='python')

#访问节点信息
node.name #标签名称
node['href'] #标签属性
node.get_text() #文字内容

            
          

5.3 示例代码：

            
              # coding=utf8
from bs4 import BeautifulSoup
import re

html_doc = """

              
              

                
                  The Dormouse's story
                
              
              

                Once upon a time there were three little sisters; and their names were

                
                  Elsie
                
                ,

                
                  Lacie
                
                 and

                
                  Tillie
                
                ;
and they lived at the bottom of a well.
              
              

                ...
              
              
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print("打印所有内容")
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.name, link['href'], link.get_text())

print("获取lacie的连接")
link_node = soup.find('a',href="http://example.com/lacie")
print(link_node.name, link_node['href'], link_node.get_text())

print("正则匹配")
link_node = soup.find('a',href=re.compile(r"ill"))
print(link_node.name, link_node['href'], link_node.get_text())

print("获取段落文字")
p_node = soup.find('p',class_="title")
print(p_node.name, p_node.get_text())

            
          

六.完整实例

• 目标：抓取百度百科Python词条相关的1000条页面数据。
• 分析目标：URL格式，数据格式，网页编码
• 编写代码
• 最后执行爬虫

6.1 分析目标

            
              - 目标：百度百科python词条相关词条网页-标题和简介
- 入口页：https://baike.baidu.com/item/Python/407313
- url格式：/item/接口/15422203
- 数据格式：
    - 标题 
              

                

                  ...
                
                ...
              
              
    - 简介 
              

                ...
              
              
- 页面编码：UTF-8

            
          

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