2018-05-28 08:50:30 +08:00
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## 数据采集和解析
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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通过上一个章节，我们已经了解到了开发一个爬虫需要做的工作以及一些常见的问题，至此我们可以对爬虫开发需要做的工作以及相关的技术做一个简单的汇总，可能有些库我们之前并没有使用过，不过别担心，这些内容我们都会讲到的。
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1. 下载数据 - urllib / requests / aiohttp。
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2. 解析数据 - re / lxml / beautifulsoup4（bs4）/ pyquery。
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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3. 缓存和持久化 - pymysql / redis / sqlalchemy / peewee / pymongo。
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2018-06-02 13:19:54 +08:00
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4. 生成摘要 - hashlib。
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5. 序列化和压缩 - pickle / json / zlib。
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6. 调度器 - 进程 / 线程 / 协程。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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### HTML页面分析
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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```HTML
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2018-06-10 16:21:03 +08:00
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="en">
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<head>
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<meta charset="UTF-8">
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<title>首页</title>
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</head>
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<body>
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<h1>Hello, world!</h1>
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<p>这是一个神奇的网站！</p>
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<hr>
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<div>
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<h2>这是一个例子程序</h2>
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<p>静夜思</p>
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<p class="foo">床前明月光</p>
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<p id="bar">疑似地上霜</p>
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<p class="foo">举头望明月</p>
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<div><a href="http://www.baidu.com"><p>低头思故乡</p></a></div>
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</div>
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<a class="foo" href="http://www.qq.com">腾讯网</a>
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<img src="./img/pretty-girl.png" alt="美女">
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<img src="./img/hellokitty.png" alt="凯蒂猫">
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<img src="/static/img/pretty-girl.png" alt="美女">
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<table>
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<tr>
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<th>姓名</th>
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<th>上场时间</th>
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<th>得分</th>
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<th>篮板</th>
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<th>助攻</th>
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</tr>
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</table>
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</body>
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</html>
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```
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如果你对上面的代码并不感到陌生，那么你一定知道HTML页面通常由三部分构成，分别是：用来承载内容的Tag（标签）、负责渲染页面的CSS（层叠样式表）以及控制交互式行为的JavaScript。通常，我们可以在浏览器的右键菜单中通过“查看网页源代码”的方式获取网页的代码并了解页面的结构；当然，我们也可以通过浏览器提供的开发人员工具来了解网页更多的信息。
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#### 使用requests获取页面
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1. GET请求和POST请求。
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2. URL参数和请求头。
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3. 复杂的POST请求（文件上传）。
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4. 操作Cookie。
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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5. 设置代理服务器。
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6. 超时设置。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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> 说明：关于requests的详细用法可以参考它的[官方文档](http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html)。
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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### 四种采集方式
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#### 四种采集方式的比较
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2018-06-10 16:21:03 +08:00
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| 抓取方法 | 速度 | 使用难度 | 备注 |
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| ---------- | ------------------------- | -------- | ------------------------------------------ |
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| 正则表达式 | 快 | 困难 | 常用正则表达式<br>在线正则表达式测试 |
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| lxml | 快 | 一般 | 需要安装C语言依赖库<br>唯一支持XML的解析器 |
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| Beautiful | 较快/较慢（取决于解析器） | 简单 | |
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| PyQuery | 较快 | 简单 | Python版的jQuery |
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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> 说明：Beautiful的解析器包括：Python标准库（html.parser）、lxml的HTML解析器、lxml的XML解析器和html5lib。
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#### BeautifulSoup的使用
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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1. 遍历文档树
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- 获取标签
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- 获取标签属性
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- 获取标签内容
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- 获取子（孙）节点
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- 获取父节点/祖先节点
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- 获取兄弟节点
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2. 搜索树节点
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- find / find_all：字符串、正则表达式、列表、True、函数或Lambda。
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- select_one / select：CSS选择器
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2018-06-08 16:31:02 +08:00
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> 说明：更多内容可以参考BeautifulSoup的[官方文档](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html)。
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2018-05-29 21:05:42 +08:00
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### 实例 - 获取知乎发现上的问题链接
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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```Python
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2018-06-10 16:21:03 +08:00
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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from urllib.parse import urljoin
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import re
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup
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def main():
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headers = {'user-agent': 'Baiduspider'}
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proxies = {
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'http': 'http://122.114.31.177:808'
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}
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base_url = 'https://www.zhihu.com/'
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seed_url = urljoin(base_url, 'explore')
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resp = requests.get(seed_url,
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headers=headers,
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proxies=proxies)
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soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
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href_regex = re.compile(r'^/question')
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link_set = set()
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for a_tag in soup.find_all('a', {'href': href_regex}):
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if 'href' in a_tag.attrs:
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href = a_tag.attrs['href']
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full_url = urljoin(base_url, href)
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link_set.add(full_url)
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print('Total %d question pages found.' % len(link_set))
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if __name__ == '__main__':
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main()
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```
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