"作为一名爬虫工程师，你最需要关注的，是数据的来源"

原文：https://www.jb51.net/article/90114.htm

霍夫曼编码压缩算法

1.最基本的抓站

  import urllib2   content = urllib2.urlopen('http: //XXXX').read()

2.使用代理服务器

这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。

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import urllib2

proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})

opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)

urllib2.install_opener(opener)

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

3.需要登录的情况 cookie 表单

  import urllib   postdata=urllib.urlencode({   'username':'XXXXX',   'password':'XXXXX',   'continueURI':'http://www.verycd.com/',   'fk':fk,   'login_submit':'登录'   })

 

3.伪装浏览器

 

  import urllib2   import random       url = "http://www.itcast.cn"   #注意是列表   ua_list = [   "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; ) Apple.... ",   "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0)... "   ]   #随机选择   user_agent = random.choice(ua_list)   request = urllib2.Request(url)   #也可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header   request.add_header( "User-Agent", user_agent)   # 第一个字母大写，后面的全部小写   request.get_header( "User-agent")       response = urllib2.urlopen(req)   html = response.read()   print html

 

 

3.反‘反盗链’

某些站点有所谓的反盗链设置，其实说穿了很简单，就是检查你发送请求的header里面，referer站点是不是他自己，所以我们只需要像3.3一样，把headers的referer改成该网站即可，以黑幕著称地cnbeta为例：

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headers = {

 'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'

}

4.多线程并发抓取

单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发地。

队列还要加强学习

  from threading import Thread   from Queue import Queue   from time import sleep   #q是任务队列   #NUM是并发线程总数   #JOBS是有多少任务   q = Queue()   NUM = 2   JOBS = 10   #具体的处理函数，负责处理单个任务   def do_somthing_using(arguments):   print arguments   #这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理   def working():   while True:   arguments = q.get()   do_somthing_using(arguments)   sleep( 1)   q.task_done()   #fork NUM个线程等待队列   for i in range(NUM):   t = Thread(target=working)   t.setDaemon( True)   t.start()   #把JOBS排入队列   for i in range(JOBS):   q.put(i)   #等待所有JOBS完成   q.join()

5.验证码的处理

碰到验证码咋办？这里分两种情况处理：

     1、google那种验证码，凉拌

     2、简单的验证码：字符个数有限，只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的，这种还是有可能可以处理的，一般思路是旋转的转回来，噪音去掉，然后划分单个字符，划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库，然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂

 

6 gzip/deflate支持

现在的网页普遍支持gzip压缩，这往往可以解决大量传输时间，以 VeryCD 的主页为例，未压缩版本247K，压缩了以后45K，为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。

然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩，要返回压缩格式，必须在request的header里面写明'accept-encoding'，然后读取response后更要检查header查看是否有'content-encoding'一项来判断是否需要解码，很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢？

 

7. 更方便地多线程

总结一文的确提及了一个简单的多线程模板，但是那个东东真正应用到程序里面去只会让程序变得支离破碎，不堪入目。在怎么更方便地进行多线程方面我也动了一番脑筋。先想想怎么进行多线程调用最方便呢？

1、用twisted进行异步I/O抓取

事实上更高效的抓取并非一定要用多线程，也可以使用异步I/O法：直接用twisted的getPage方法，然后分别加上异步I/O结束时的callback和errback方法即可。

  from twisted.web.client import getPage   from twisted.internet import reactor       links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ]       def parse_page(data,url):   print len(data),url       def fetch_error(error,url):   print error.getErrorMessage(),url       # 批量抓取链接   for url in links:   getPage(url,timeout= 5) \   .addCallback(parse_page,url) \ #成功则调用parse_page方法   .addErrback(fetch_error,url) #失败则调用fetch_error方法       reactor.callLater( 5, reactor.stop) #5秒钟后通知reactor结束程序

8. 一些琐碎的经验

opener.open和urllib2.urlopen一样，都会新建一个http请求。通常情况下这不是什么问题，因为线性环境下，一秒钟可能也就新生成一个请求；然而在多线程环境下，每秒钟可以是几十上百个请求，这么干只要几分钟，正常的有理智的服务器一定会封禁你的。

然而在正常的html请求时，保持同时和服务器几十个连接又是很正常的一件事，所以完全可以手动维护一个 HttpConnection 的池，然后每次抓取时从连接池里面选连接进行连接即可。

这里有一个取巧的方法，就是利用squid做代理服务器来进行抓取，则squid会自动为你维护连接池，还附带数据缓存功能，而且squid本来就是我每个服务器上面必装的东东，何必再自找麻烦写连接池呢

2、设定线程的栈大小

栈大小的设定将非常显著地影响python的内存占用，python多线程不设置这个值会导致程序占用大量内存，这对openvz的vps来说非常致命。stack_size必须大于32768，实际上应该总要32768*2以上

3、设置失败后自动重试

  def get(self,req,retries=3):   try:   response = self.opener. open(req)   data = response.read()   except Exception , what:   print what,req   if retries>0:   return self.get(req,retries-1)   else:   print 'GET Failed',req   return ''   return data

4、设置超时 

  import socket   socket.setdefaulttimeout( 10) #设置10秒后连接超时

 

Python爬虫防封杀方法集合

爬虫与浏览器对比

相同点

本质上都是通过 http/https 协议请求互联网数据

不同点

爬虫一般为自动化程序，无需用用户交互，而浏览器不是

运行场景不同；浏览器运行在客户端，而爬虫一般都跑在服务端

能力不同；浏览器包含渲染引擎、javascript 虚拟机，而爬虫一般都不具备这两者。

编码

其实编码问题很好搞定，只要记住一点：####任何平台的任何编码 都能和 Unicode 互相转换UTF-8 与 GBK 互相转换，那就先把UTF-8转换成Unicode，再从Unicode转换成GBK，反之同理。decode的作用是将其他编码的字符串转换成 Unicode 编码encode的作用是将 Unicode 编码转换成其他编码的字符串一句话：UTF-8是对Unicode字符集进行编码的一种编码方式

  #coding=utf-8   # 这是一个 UTF-8 编码的字符串   utf8Str = "你好地球"   print utf8Str   # 1. 将 UTF-8 编码的字符串 转换成 Unicode 编码   unicodeStr = utf8Str.decode( "UTF-8")   print unicodeStr   # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串 转换成 GBK 编码   gbkData = unicodeStr.encode( "GBK")   print gbkData   # 1. 再将 GBK 编码格式字符串 转化成 Unicode   unicodeStr = gbkData.decode( "gbk")       # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串转换成 UTF-8   utf8Str = unicodeStr.encode( "UTF-8")   print utf8Str       你好地球   你好地球   ��õ���   你好地球

 

 

网页内容

内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。

非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据

非结构化的数据处理

文本、电话号码、邮箱地址

正则表达式

HTML 文件

正则表达式XPathCSS选择器

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结构化的数据处理

JSON 文件

JSON Path转化成Python类型进行操作（json类）

XML 文件

转化成Python类型（xmltodict）XPathCSS选择器正则表达式

 

态度：

让编程改变世界

Change the world by program

 

 

虚拟环境

      创建虚拟环境 pip install virtualenv       新建虚拟环境 virtualenv -p "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe" env1       虚拟环境位置:   New python executable in C:\Users\Administrator\env1\Scripts\python.exe           激活虚拟环境   1、进入虚拟环境: cd env1   2、进入脚本目录: cd Scripts   3、运行 activate.bat activate.bat   4、退出虚拟环境 deactivate.bat           虚拟环境高级版       安装 virtualenvwrapper   创建 mkvirtualenv env2   列出所有虚拟环境 lsvirtualenv   激活虚拟环境 workon env2　   进入虚拟环境目录 cdvirtualenv   进入虚拟环境的 site-packages目录 cdsitepackages   列出 site-packages目录的所有软件包 lssitepackages   停止虚拟环境 deactivate   删除虚拟环境 rmvitualenv env2       总结：   创建： mkvirtualenv [虚拟环境名称]   删除： rmvirtualenv [虚拟环境名称]   进入： workon [虚拟环境名称]   退出： deactivate       1、冻结环境   所谓冻结( freeze) 环境，就是将当前环境的软件包等固定下来:   pip freeze >packages.txt　　# 安装包列表保存到文件packages.txt中　       2、重建环境   重建( rebuild) 环境就是在部署的时候，在生产环境安装好对应版本的软件包，不要出现版本兼容等问题:   pip install -r packages.txt   配合 pip，可以批量安装对应版本的软件包，快速重建环境，完成部署。           位置:   New python executable in C:\Users\Administrator\Envs\env2\Scripts\python.exe       打包应用:

然后自动生成和安装requirements.txt依赖

生成requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

安装requirements.txt依赖

pip install -r requirements.txt

文件编码

input文件(gbk, utf-8...)   ----decode----->   unicode  -------encode------> output文件(gbk, utf-8...)

代替这繁琐的操作就是codecs.open，例如

文件读尽量用下面方法:

>>> import codecs>>> fw = codecs.open('test1.txt','a','utf-8')>>> fw.write(line2)

开源许可证

大概有上百种。很少有人搞得清楚它们的区别。即使在最流行的六种----GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache和LGPL

模块(Module)和包（Package）

在Python中，一个.py文件就称之为一个模块

如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。（包由很多模块组成，包就是命名空间）

  每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码

  mycompany #包   ├─ __ init__.py   ├─ abc.py #模块   └─ xyz.py

 

if __name__ == '__main__'详解

其中 if __name__ =='__main__': 确保服务器只会在该脚本被 Python 解释器直接执行的时候才会运行，而不是作为模块导入的时候。

其中__name__属性的意思：

1、__name__是一个变量。前后加了双下划线是因为是因为这是系统定义的名字。普通变量不要使用此方式命名变量。

2、__name__就是标识模块的名字的一个系统变量。这里分两种情况：假如当前模块是主模块（也就是调用其他模块的模块），那么此模块名字就是__main__，通过if判断这样就可以执行“__mian__:”后面的主函数内容；假如此模块是被import的，则此模块名字为文件名字（不加后面的.py），通过if判断这样就会跳过“__mian__:”后面的内容。

通过上面方式，python就可以分清楚哪些是主函数，进入主函数执行；并且可以调用其他模块的各个函数等等。

神级总结：

one.py

  #coding=utf-8   # file one.py   # 在使用自身的时候，就是main，比如你执行：   # python one.py   # 此时在one.py里面的name就是main   # 如果你在two中import one,那么name就是文件名   def func():   print( "func() in one.py")       print( "top-level in one.py")       if __name__ == "__main__":   print( "one.py is being run directly")   else: #其他导入会执行，类似测试吧   print( "one.py is being imported into another module")

two.py

  #coding=utf-8   # file two.py   import one #导入就会自动执行，知道是当前的还是以前的       print( "top-level in two.py")   one.func()       if __name__ == "__main__":   print( "two.py is being run directly")   else:   print( "two.py is being imported into another module")

所有规范就多写函数，变量别乱放。

转载于:https://www.cnblogs.com/valorchang/p/11357525.html