python爬虫day44（python爬虫打印网页名称）

本文目录一览：

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  1、用python写一个爬虫有多难
  


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  2、如何用Python爬虫抓取网页内容?
  


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  3、如何用Python做爬虫
  

用python写一个爬虫有多难

爬虫是互联网上最常见的一种东西了吧。

爬虫这东西每天都在网上爬大量的信息，各大搜索引擎厂商每天都有上百万的爬虫在网络上活动，这些爬虫的作用就是给搜索引擎采集互联网上最新的内容，采集来的内容经过分类、加工之后，进入搜索引擎的索引。这是爬虫最常见的应用。

关于搜索引擎的理论非常多，应该已经形成系统的理论和方法了。这里不再多追求搜索引擎的细节，只来看看爬虫如何爬有效的信息。

ps. 这个博客已经很久没有更新了。现在时间越来越少，平时鲜有时间来更新博客了。

最近某人发现，python其实是一种很适合写爬虫的语言，而且python越用越顺手。现在若是有人问我“c++和c#学哪一个？“之类的问题的时候，我一定会说，学python吧，因为生命短暂，你应该学习python。

所谓爬虫，就是把网页的html下载下来，然后从里面提取出来有用的信息，这些有用的信息一般就是正文，图片，链接一类的信息。

针对特定网站的爬虫就更好写了，用正则表达式，把网页里的链接信息找到，然后找到需要的信息，保存在本地，然后进入下一个链接重复上一次的过程。

下面的脚本演示如何从加菲猫的官网上把从1978年至今的所有漫画全部下载下来

import os,urllib,urllib2,re

hosts = "http://**********"

#initpos = "/mobile/garfield/1978/06/19"

initpos ="/mobile/garfield/1979/08/08"

pname = re.compile('''span class="authorText".+?em(.*?)/em/span''')

pcomic = re.compile('''div id="comic".+?src="(.*?)".+?/div''')

pnext = re.compile('''a href="(.*?)" class="next"''')

def getpage(url):

print url

req = urllib2.Request(url)

req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:21.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0")

req.add_header("If-None-Match","c1858c2845ca9501136ca83d624f8d4d")

u = urllib2.urlopen(req).read()

return u

def getnextpos(content,patten):

r = patten.findall(content)

for x in r:

print 'find next: ',x

return x

def savecomic(content,patten):

r = patten.findall(content)

print 'find commic:',r

r2 = pname.findall(content)

print 'find name:',r2

urlcomic = r[0]

u = urllib.urlopen(urlcomic).read()

name = r2[0].replace(' ','').split(',')

year = name[-1]

day = name[-2]

filename = 'test.jpg'

if not os.path.exists(year):

os.makedirs(year)

# is gif file ,the name the file as gif

if ((u[0] is 'G') and (u[1] is 'I') and (u[2] is 'F')):

filename = year+day+'.gif'

else:

filename = year+day+'.jpg'

f = file(year+"/"+filename,"wb+")

f.write(u)

f.close()

def main():

url = hosts+initpos

while(True):

c = getpage(url)

savecomic(c,pcomic)

u = getnextpos(c,pnext)

if u is None:

break

else:

url = hosts+u

if __name__ == '__main__':

main()

如何用Python爬虫抓取网页内容?

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。

获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。

保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import requests

res = requests.get('')

print(res)

print(type(res))

Response [200]

class 'requests.models.Response'

如何用Python做爬虫

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？

很简单

import Queue

initial_page = "初始化页"

url_queue = Queue.Queue()

seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行直到海枯石烂

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url

store(current_url) #把这个url代表的网页存储好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url

if next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...

那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现：

在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = ""

while(True):

if request == 'GET':

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == 'POST':

bf.put(request.url)

好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及后处理

虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

有效地存储（数据库应该怎样安排）

有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...

及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，

“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。

所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）