本文用urllib2模块编写一个简单的爬虫
写爬虫之前,要先调研一下你要爬取的站点信息,比如网站类型、后端语言、服务器类型、网站所有者等等
检查网站构建的技术类型—builtwith模块
安装方法如下: pip install builtwith
使用方法如下: 从上图中可知,该站点使用ruby写的后端,后端框架用的是rails,前端框架用的是twitter boootstrap。
寻找网站所有者 可以用站长工具查询,也可以借助python的python-whois库
安装方法如下: pip install python-whois
使用方法如下:
下载过程中,遇到的错误经常是临时性的,比如服务器过载时返回的503 Service Unavailbale错误。对于类似错误,我们可以尝试重新下载。如果是404 Not Found这种错误,说明此网页不存在,无需重试。
#! /usr/bin/env pythonimport urllib2def download(url, num_retries=2): # 重试下载次数 -> num_retries PRint 'Downloading:', url try: html = urllib2.urlopen(url).read() except urllib2.URLError as e: print 'Downloading error:', e.reason html = None if num_retries > 0: if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600: # 只有报服务器错误时,重试下载 return download(url, num_retries-1) return htmlurllib2的默认用户代理是Python-urllib/2.7,有些网站对此默认代理的访问请求是拒绝的。所以,我们最好自己设置一下代理。
#! /usr/bin/env pythonimport urllib2def download(url, user_agent='wswp', num_retries=2): print 'Downloading:', url headers = {'User-agent': user_agent} request = urllib2.Request(url, headers=headers) try: html = urllib2.urlopen(request).read() except urllib2.URLError as e: print 'Downloading error:', e.reason html = None if num_retries > 0: if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600: # 只有报服务器错误时,重试下载 return download(url, num_retries-1) return html通过页面上的链接,跟踪链接,访问并下载内容。
import redef link_crawler(seed_url, link_regex): crawl_queue = [seed_url] while crawl_queue: url = crawl_queue.pop() html = download(url) for link in get_links(html): if re.match(link_regex, link): crawl_queue.append(link)def get_links(html): webpage_regex = re.compile('<a[^>]+href=["/'](.*?)["/']', re.IGNORECASE) return webpage_regex.findall(html)有时,我们获取到的链接是一个相对链接,这时,我们需要将相对链接转为绝对链接,python中有用来实现这一功能的模块—urlparse;另外,为避免重复爬取相同的链接,我们需要记录哪些链接已被爬取过。
import urlparsedef link_crawler(seed_url, link_regex): crawl_queue = [seed_url] while crawl_queue: url = crawl_queue.pop() html = download(url) for link in get_links(html): if re.match(link_regex, link): link = urlparse.urljoin(seed_url, link) if link not in seen: seen.add(link) crawl_queue.append(link)我们需要解析robots.txt文件,以避免下载禁止爬取的url。使用python自带的robotparser模块实现。 为了将该功能集成到爬虫中,我们需要在crawl循环中添加该检查
另外需要注意下载限速、爬虫陷阱等问题
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