简单爬虫的通用步骤

本文首发：ZKeeer’s Blog——简单爬虫的通用步骤
代码基于 python3.5
多图预警，长文预警
欢迎转载
知识点很多，适合小白，大神绕路
填坑系列一：简单爬虫的通用步骤——多线程/多进程爬虫示例
填坑系列二：待定
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1.获取数据

爬虫，就是要千方百计地装成浏览器从网站骗数据。——我说的

1.1从requests.get()说起

最开始一个简单的爬虫就是调用python的requests模块，使用get函数。(为了不祸害别人网站，我以自己的网站为例)

import requests
url_response = requests.get("http://zkeeer.space")
print(url_response.status_code, url_response.text)

这里get函数从给出的URL获取数据，打印出状态码和获取的内容看看。

200 <!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
 <head>......

状态码200，说明平稳落地。后面是获取到的网页。

这里要说明一点，url_response.text 和 url_response.content的区别：

.text返回的是Unicode类型，.content返回的是bytes型也就是传说的二进制的数据。当需要的数据是文本时，最好用.text，当你需要下载图片时，要用.content

上面是.text返回的值，下面打印出来.content的值让大家看看。

200 b'<!DOCTYPE html>\r\n<html lang="zh-CN">\r\n <head>

看到前面的小b以及后面赤裸裸的\r\n了么？

我的博客挺简单没有那么大访问量，也不需要限制访问量，也不需要严查你的IP，UserAgent，Cookie等。当你需要大量，高频次访问，而且访问的还是淘宝这样的商业网站，这时候你就需要伪装了，不能只是赤裸裸的用个get加个url，就向网站大喊：“我！浏览器！给数据！” 也就我的博客这么好心给你，淘宝早就会“淘宝不想理你，并向你扔了个大创可贴”。

1.2学会使用火狐浏览器开发者工具

如何伪装一个浏览器？

学习当然都是从模仿开始——也是我说的！

这里使用的是火狐浏览器开发者工具，别听这么高大上，其实就是打开火狐浏览器按F12！

第一步输入网址进入我的博客，http://zkeeer.space 然后按F12，找到网络这一栏。它会提示你重新载入，那就按一下F5，刷新一下。

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注意以下几栏。然后找到并点开我们需要的，也就是第一个爬虫,python,python爬虫,多线程爬虫,多进程爬虫,分布式爬虫,增量式爬虫,反爬虫

右侧会出来对应的详细信息。包括：消息头，Cookie，参数，响应，耗时，堆栈跟踪。

首先requests.get(url, params=None, **kwargs)，下面的顺序按照参数顺序，一一来。

1.3requests.get()参数一：url

消息头这一栏给出的请求方法是GET，即请求时使用requests.get()，如果这里是POST，对应使用requests.post()。get函数的url，即请求头的Host，这里是“zkeeer.space”

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1.4requests.get()参数二：params

get(url, params=None, **kwargs)中params，是构成网址中一些参数，网址链接“?”后面的那些参数。举个栗子：我的一篇文章链接是http://zkeeer.space/?p=383 那么后面p=383就是get 的参数（当然你也可以直接访问http://zkeeer.space/?p=383，而不需要参数）。

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需要把这里列举的参数都写到params里面，哪怕是该参数没有值。

那么一开头我们那几行代码就应该这么写了。

import requests

tar_url = "http://zkeeer.space"  # 目标网页
param = {"p": 383}  # 请求头的参数
url_response = requests.get(url=tar_url, params=param)
print(url_response.status_code, url_response.text)

这样获取到的页面就是“zkeeer.space/?p=383”对应的文章了。

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1.5requests.get()参数三：headers

可能会有疑问，get(url, params=None, **kwargs)并没有headers这个参数啊。这个包含在**kwargs里面，同样还有另一常用的proxies，待会儿会说到。

headers应该写什么呢？下图所示的消息头中的请求头即是这里的headers参数。

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跟参数一样，需要把请求头的所有信息写入headers（如果网站不查cookie的话，cookie没必要写）。如果对这些参数不了解，可以点击后面对应的详细了解，介绍的很详细。

上面的几行代码又要进化了。

import requests

tar_url = "http://zkeeer.space"  # 目标网页
param = {"p": 383}  # 请求头的参数
header = {  # 请求头部
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Referer": "http://zkeeer.space/",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}
url_response = requests.get(url=tar_url, params=param, headers=header)
print(url_response.status_code, url_response.text)

这样一来就比较完备了。

但是这样情况下，高频次访问对服务器造成压力了，可能会分析哪个UserAgent访问次数最多，发现是你在狂刷人家网站，这时候就有可能给你禁了这个UserAgent，这时候你需要更多的UserAgent随机挑选进行访问。

我在上篇文章《获取爬虫所需要的代理IP》中的代码中就有收集的UserAgent，见Github 。

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可以使用random.choice()随便挑嘛。

1.6requests.get()参数四：proxies

上面提到了，这个参数是代理，对，是代理。当你使用随机UserAgent的人家没法封了。就会查你IP，发现这个IP刷爆了网站，直接就封了。这时候你要使用代理IP。

上面的代码又进化了呢！

import requests

tar_url = "http://zkeeer.space"  # 目标网页
param = {"p": 383}  # 请求头的参数
proxy = {"http": "http://{}:{}".format("221.8.186.249", "80"),
         "https": "https://{}:{}".format("221.8.186.249", "80")}  #代理IP
header = {  # 请求头部
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Referer": "http://zkeeer.space/",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}
url_response = requests.get(url=tar_url, params=param, proxies=proxy, headers=header)
print(url_response.status_code, url_response.text)

问题又来了，长时间使用同一个代理IP，也会被封啊，我要获取大量代理IP，最好还是匿名或者高匿。这些代理IP从哪来的？我该怎么获取？上篇文章我写了如果获取大量代理IP以及使用：获取爬虫所需要的代理IP

如果需要高质量IP可以从代理网站或者淘宝买，大量，不贵。

1.7总结

至此，基本的获取网页已经差不多了，大多数网站你都可以畅行。尽管，也不能暴力访问一个网站，要有公德心嘛，我写爬虫还sleep(0.5)呢。

火狐浏览器的开发者工具很好用，希望大家能发挥其作用。

2.提取数据

获取完网页接下来应该提取数据了。获取网页的数据，我想提取网页中特定的文字，或者是数据，或者是图片，这就是网页主要提取的吧。

2.1提取文字

先说提取文字，强烈推荐正则表达式，太强大了。简直就是加特林哒哒哒哒冒蓝火的那种；正则在手，天下我有；当然我的水平仅限于能用，就不出来献丑了。大家按照网上的教程来就可以。当然你也可以用beautifulsoup。正则表达式和beautifulsoup这两种效率比较高。

2.2提取图片

以我博客中《获取爬虫所需要的代理IP》文章为例，提取其中的图片。提取网页中的图片，我们可以用提取文字的方式，用正则表达式获取图片链接。这时候，又用的get函数。跟获取网页一样，获取图片。记得前面说过的text和content的区别。这里要使用后者。那么如何保存一张图片呢？看下面的代码示例。

打开火狐浏览器开发者工具。这次使用的是查看器，而不是网络。一层层找到上面文章中的图片所在位置及相关链接。

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找到了<img>标签，这时可以右键查看网页源代码，查找一下看有多少是跟你目标相似的，看看如何区分

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我找到了10项，但只有一项是我需要的，于是我把正则式写成了

<img class=\"[^\"]+\" src=\"([^\"]+)\"

这时候可以用站长工具-正则表达式在线测试测试下自己写的正则表达式是否正确

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成功了！代码如下：

import re

import requests

tar_url = "http://zkeeer.space"  # 目标网页
param = {"p": 383}  # 请求头的参数
header = {  # 请求头部
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Referer": "http://zkeeer.space/",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}
url_response = requests.get(url=tar_url, params=param, headers=header)

img_url = re.findall(r"<img class=\"[^\"]+\" src=\"([^\"]+)\"", url_response.text)
print(img_url[0])

输出结果：

http://zkeeer.space/wp-content/uploads/2017/08/逻辑图-1024x576.png

这样有了图片的链接，我们就可以使用链接获取并保存图片了。

一定要注意使用F12，并仔细查看请求头和参数！

import re

import requests

tar_url = "http://zkeeer.space"  # 目标网页
param = {"p": 383}  # 请求头的参数
header = {  # 请求头部
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Referer": "http://zkeeer.space/",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}
url_response = requests.get(url=tar_url, params=param, headers=header)


img_header = {  # 请求头部
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Referer": "http://zkeeer.space/?p=383",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}
# 获取图片链接
img_url = re.findall(r"<img class=\"[^\"]+\" src=\"([^\"]+)\"", url_response.text)[0]
# 从图片链接中提取图片名
img_name = re.findall(r"([^/]+.png)", img_url)[0]
# 请求
url_response = requests.get(url=img_url, headers=img_header)
# 保存图片
with open(img_name, "wb") as fw:
    fw.write(url_response.content)

运行程序查看得到的图片（我的vps配置特别低，速度特慢，轻喷。给Vultr的VPS打个广告，有优惠！）

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好了，到这儿可以获取基本的网页信息了。而且高频次访问基本上不会被封。
你以为到这就结束了吗？

2.3提取动态加载的数据

在获取有些重要数据的时候。这些数据是动态加载的。这也是反爬虫的一种手段，下面我有提及反爬虫。

当我只获取这个网页的时候，根本不会显示这些数据。这个时候又要让你的爬虫装一次浏览器。当然不能说：我！浏览器！给数据！ 这个时候你不光要卖萌，还要回答问题。快看快看，我是浏览器，我是可爱的浏览器，快给我数据啊。

这时候人家就问你，你是从哪儿(Refer)找到我的？你的鸡毛信(ID)呢？你从袖筒里排出几个参数，浏览器一看，哎呀，大兄弟，真的是你，快给你数据。这时候不要吭声，趁他不注意，拿了数据赶紧跑。

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获取方式跟上面获取网页一样。同样是使用火狐。以淘宝米6商品评论为例，我随便找的，别说我软广：

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点击评论，然后看到网络这一栏，动态加载的内容就出来了，从域名里我找到了rate.taobao.com，对应左边两个文件，一个是detailCommon.htm 另一个是freeRateList.htm；我查看了下，分别对应评论中的大家印象和详细评论。查看哪儿？查看对应的响应内容。

这里就以“大家印象”为例：按照1.获取数据的步骤，获取到了如下结果：

import re
import requests

tar_url = "https://rate.taobao.com/detailCommon.htm"
# 商品链接
refer = "https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.119.76bf523Zih6Ob&id=548765652209&ns=1&abbucket=12"
# 从商品链接中提取商品ID
NumId = re.findall(r"id=(\d+)\&", refer)
# 参数
param = {"auctionNumId": NumId,
         "userNumId": "43440508",
         "callback": "json_tbc_rate_summary"}
# 头部信息
header = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, compress',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6,ru;q=0.4',
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests': "1",
    'Referer': refer,
    'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0"
}

try:
    url_content = requests.get(url=tar_url, params=param, headers=header)
    print("url_content: ", url_content.text)
except BaseException as e:
    pass

结果：

json_tbc_rate_summary({"watershed":100,"isShowDefaultSort":true,"askAroundDisabled":false,"sellerRefundCount":6,"skuSelected":true,"data":{"newSearch":false,"count":{"total":4689,"tryReport":0,"goodFull":4622,"additional":243,"correspond":0,"normal":30,"hascontent":0,"good":4622,"pic":588,"bad":37,"totalFull":4689},"spuRatting":[],"correspond":"4.8","impress":[{"title":"手机不错","count":477,"value":1,"attribute":"620-11","scm":""},{"title":"手机是正品","count":243,"value":1,"attribute":"1020-11","scm":""},{"title":"系统很强大","count":214,"value":1,"attribute":"921-11","scm":""},{"title":"态度不错","count":144,"value":1,"attribute":"10120-11","scm":""},{"title":"款式好看","count":115,"value":1,"attribute":"121-11","scm":""},{"title":"快递不错","count":108,"value":1,"attribute":"420-11","scm":""},{"title":"手感很好","count":90,"value":1,"attribute":"721-11","scm":""},{"title":"性价比很高","count":85,"value":1,"attribute":"20520-11","scm":""},{"title":"性能一般","count":39,"value":-1,"attribute":"921-13","scm":""},{"title":"配件一般","count":35,"value":-1,"attribute":"621-13","scm":""}],"attribute":[{"name":"版本类型","options":[{"name":"中国大陆","value":"中国大陆"}]},{"name":"版本类型","options":[{"name":"中国大陆","value":"中国大陆"}]},{"name":"版本类型","options":[{"name":"中国大陆","value":"中国大陆"}]},{"name":"版本类型","options":[{"name":"中国大陆","value":"中国大陆"}]}]},"skuFull":false,"showPicRadio":true,"isRefundUser":true})

最外层是个json_tbc_rate_summary()回调函数，它的参数是个词典，我们词典拿出来，放到python中看起来就比较方便了。

处理结果：

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2.4总结

这样一来，随便你怎么造，基本的数据你都能获取到了，动态内容你也有了。正则式也有了，随便搞。看到这里，基本可以爬取一些网页了，下面的内容都是在吹牛，不看也罢。

尽管你都能获取到了，但是效率呢？下面说说怎样高效抓取。

3.高效抓取数据（多线程/多进程/分布式爬虫）

从这儿以后的内容我了解的不深，大部分内容我也在学，权当一起聊聊，说错的地方请及时指出；我尽力说说，重在大家自己的修行。多看书，多学习。

3.1多线程爬虫

以上篇文章《获取爬虫所需要的代理IP》中验证IP可用性来说，当数据库和获取到的数据中有多个IP，假设有1000IP，如果是串行的话，一个个IP去验证，效率非常低了，更何况遇到不能用的还会超时。这里使用多线程，明显提高了效率。

不谈多线程的原理/好处，只说说怎么使用。因为我不会！你来打我呀！

上篇文章中，验证IP时，将IP全部读入列表。多个线程从列表中获取、验证，然后将可用的IP放入词典（主要为了去重）中。这里只是给大家一个思路，还比如，你设置一个或者多个线程专门抓取网页上的链接然后放在列表中，然后多个线程从列表中取/访问链接，这就涉及到生产者消费者问题了。不多说了，大家应该多学学这里，以后用得着。

线程数量多少依据电脑性能来定。

这里使用的模块是threadings，具体怎么用，网上的例子比我说得好，万一我跟他想到一块儿去了，说的一样好了，那不就来指控我抄袭？参考廖雪峰老师的教程：多线程

代码：Github 多线程的使用在GetIP.py文件中。

逻辑图：

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这虽然不是串行，效率提高了好多，但这还不够，我要做你近旁的一株木棉……跑题了，这还不够，并发效率虽然提高了，但是不能有效的利用CPU的多核，经常是1核有难，7核围观。蛋疼的GIL啊。（大家有兴趣可以百度“python 多线程能利用多核吗”）

接下来你需要的是多进程爬虫。多个CPU一起建设社会主义，大步迈入小康社会！

3.2多进程爬虫

如果单单是多进程爬虫，执行效率会提高，再加上协程的话，效率会有明显提高。逻辑结构同多线程类似，只不过进程之间通信要使用Queue或者Pipes。

多进程的使用参考廖雪峰老师的教程

大体结构如下图

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我把那个获取代理IP改写成多进程版本再发出来。

3.3分布式爬虫

当网络带宽、端口资源、IP资源、存储资源满足不了爬虫时，应当适用分布式爬虫，最基本的分布式爬虫结构如下图：

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每一个从机上都可以再使用多进程。

我还没写过分布式。推荐一个Github项目，简单的分布式爬虫，爬取知乎用户：ZhiHu Spider based on Python

3.4总结

提升效率的方法：串行->并发->并行->分布式。

提升效率了也得注意公德，别给人家服务造成太大压力，适当的sleep。

4.持续抓取数据（增量式爬虫）

是指对已下载网页采取增量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。——百度百科

举例，拿最热的《战狼2》来说，我要实时获取最新的影评，进行一系列操作，但是不抓已经保存的评论，只检测最新的评论然后获取/处理。知乎上的大神们提到增量式爬虫重点在怎么判断是否抓取过，从而避免重复抓取；再一个就是数据去重。

推荐Github项目：byrSpider

5.爬虫和反爬虫和反反爬虫

爬虫(Spider)，反爬虫(Anti-Spider)，反反爬虫(Anti-Anti-Spider)，是一场精彩绝伦的战争，你方唱罢我登场。

5.1动态加载

关于动态加载，一种是前面在提到的提取动态内容，方法差不多。另外可以使用selenium/phantomjs提取啊。

因为爬虫不会执行js代码进行渲染，有的可能会使用js代码与服务器通信，回传一定的数据，若是爬虫，这段js代码便不会执行，可以封IP了；或者给你假数据，投毒。

还遇到过，抓取代理IP时，某个网站需要调用API来checkuser，只需要调用，哪怕check失败了；如果不调用的话，就得不到数据。这就跟上面差不多。

这时候用必要使用selenium/phantomjs了，但是会大大降低效率。

还想到的其他反爬虫策略也有改动页面结构。

5.2验证码

当网站判断你是个爬虫时，经常会跳出几个验证码来打断你……的腿。处理验证码，常用的方法有：

1.频率不高，数据量不大时，可以手动输入

2.频率高，数据量大，考虑接入打码平台。你们知道吗，这叫服务，得花钱！

3.当以上行不通时，自己写程序识别验证码啊。我会说我本科毕设做的就是基于深度神经网络的验证码识别吗？会！由于做的不成熟，就不拿出来现眼了。验证码识别在知乎和GitHub上都有相关的项目，可以参考做一下。

4.还有哪些非传统的验证码，例如12306的选择图片、滑块验证、记录鼠标轨迹和点击等等。12306那个可以调用谷歌或者百度的识图API，滑块和鼠标轨迹之类的得借助phantomjs。等我学会了我再讲出来。这里会耗费精力很大。多多sleep会在很大程度上避免验证码。

5.3登录

还在学习这个，懂得不多，不吹牛皮，推荐Github项目：模拟登录一些知名的网站，为了方便爬取需要登录的网站

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5.4cookie

大多数不是真心想要反爬虫的网站，或者保护重要数据，不会查你的cookie。推荐几篇关于cookie的文章，别的以后想起来再补充。

Find Hao——python爬虫学习（四）获取cookie

州的先生——Python爬虫实战入门四：使用Cookie模拟登录——获取电子书下载链接

Jerry——Python爬虫—破解JS加密的Cookie

5.5总结

其实绕过这些反爬虫手段才是王道，正面刚得费多少精力。间隔时间大一点儿，并发量小一点儿，不给人家服务器造成压力，人家才不会盯上你。出来混都不容易，谁还不是个宝宝。

6.推荐

1.有能力的去阅读Scrapy源码

2.推荐书目：《HTTP权威指南》《用python写网络爬虫》，前端方面我是小白，就知道本《CSS权威指南》求大家推荐基础的前端书籍。

3.python相关的：路人甲大神的python总结，还有知乎上好多python大牛，多多关注他们

4.我这儿还有一些python的电子书，包括网上的和我自己买的，都贡献出来爬虫,python,python爬虫,多线程爬虫,多进程爬虫,分布式爬虫,增量式爬虫,反爬虫

链接: https://pan.baidu.com/s/1ls3dMt91GQuxdz3OpScbaw 提取码: 1aak

5.正则表达式相关的，我倒是经常看见这个大哥（国服第一奇葩辅助）回答

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10 评论

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小咸鱼

游客

7 年前

博主，你的VPS配置是多少的？多少的配置可以满足日常爬虫需要？

ZKeeer

作者

回复给小咸鱼

我的博客vps是vultr家的，1核512M，挺便宜的，推荐一下https://www.vultr.com/?ref=7170172
如果要单纯用vps部署爬虫，要看爬虫的设计来决定vps配置了。

python 简单爬虫实现 | Codeba

[…] 简单爬虫的通用步骤 […]

Roogle

6 年前

博主写文章的手法有点意思，虽然python刚学，但是看你文章一点也不累，幽默风趣，网络用语用的很好。

回复给 Roogle

多谢支持～

Aoi Hosizora

博主，度云链接挂了QAQ

小胡

写的浅显易懂，多发啊，全力支持你，比心
还有那个百度云网址没有用了，资料下不了，可不可以发给我啊，感谢

回复给小胡

1766845459@qq.com

链接: https://pan.baidu.com/s/1ls3dMt91GQuxdz3OpScbaw 提取码: 1aak
刚看到不好意思，这是新链接。

Garey

5 年前

谢谢分享，最近想用C++写个爬虫，google参考一下相关知识点。

ZKeeer's Note

每一个人都不简单

简单爬虫的通用步骤

1.获取数据

1.1从requests.get()说起

1.2学会使用火狐浏览器开发者工具

1.3requests.get()参数一：url

1.4requests.get()参数二：params

1.5requests.get()参数三：headers

1.6requests.get()参数四：proxies

1.7总结

2.提取数据

2.1提取文字

2.2提取图片

2.3提取动态加载的数据

2.4总结

3.高效抓取数据（多线程/多进程/分布式爬虫）

3.1多线程爬虫

3.2多进程爬虫

3.3分布式爬虫

3.4总结

4.持续抓取数据（增量式爬虫）

5.爬虫和反爬虫和反反爬虫

5.1动态加载

5.2验证码

5.3登录

5.4cookie

5.5总结

6.推荐