爬虫不外乎是为了获取网络上的信息，要取得信息，你就得给给服务器发请求，然后服务器把信息发给你，这一步一般较为简单。服务器发给你的一般是一个html文件，拿到文件后，你可能会觉得这是什么乱七八糟的东西，怎么都看不懂。我觉得对于一个非计算机系的人来说，想要做点东西出来，最大的困难是缺的知识太多了，html看不懂，http原理也不懂。所以这时候你会发现你需要去学一点html，去w3cschool看一看教程，你并不需要懂很多，弄懂各种标签的含义，能看懂html文件里的内容就行。

拿到html文件，接下来你要做的就是提取信息，准确地说，是你感兴趣的信息。你需要两样东西，一样用来快速定位你要获取的信息在html源文件中的位置，让你知道要提取什么；另一样用来提取信息。第一样可以选firefox或chrome，都自带开发者功能，第二样可以用Beautiful Soup。所以你需要花一点时间了解开发者功能怎么用，以及Beautiful Soup这个库的用法。会发请求，会提取信息，这些就够了，赶紧做点东西，找点成就感，这样才能有动力继续做下去。比如可以做下载某些网站的图片，把知乎上的答案抓到本地。有点成就感之后就有动力更深入学习了。

在做的过程中，你可能会遇到一些困难，比如你拿到的html跟浏览器看到的html不一样，你上网找一找就会发现，你需要了解一个叫http请求头的东西。找一点资料看看，知道http请求头是怎么回事就行了，不需要完全弄懂http的原理，解决当下的问题才是最重要的，有什么不懂的稍后再补。学了点东西后，你就知道这怎么解决这个问题了，只需在发请求的时候加一个参数，带上http请求头即可，这叫做模拟浏览器的行为。把这个问题解决后，抓取大多数网站都没有问题了。成就感又提升了一点。

有时候你又会发现，有一些网站需要登录才能取得一些信息。找一找资料，你就会接触到“模拟登录”，“post请求”等名词。这时候，你又需要去学习一些http的知识，了解“get”，“post”是怎么回事，以及如何发post请求。为了方便处理http的相关东西，你最好学习一下requests这个库。学习之后，参照网上的代码，我相信模拟登录的问题也解决了。比如，你就可以模拟登录知乎，然后抓取知乎的首页看看，是不是跟你用浏览器中看到的一样？

继续深入，你就会发现这些也不够了，有些信息我需要点一下“更多”按钮才会加载，如何获取这些信息呢？这时候你就需要分析在点“更多”按钮的时候浏览器做了什么，然后去模拟浏览器的行为。如何分析呢？我一般用firebug，看看点击更多按钮的时候，浏览器做了什么，浏览器一般会发一个post请求，会带上一些参数，你需要知道的就是要带上哪些参数，发请求给谁。这一步可能会有点困难，可以慢慢体会怎么做。一旦越过了这这道坎，你就几乎可以取得任何你想要的信息了。

假设你已经成功了，得到了服务器传回来的数据，你可能会发现，这又跟html不一样了。这是一个叫json的东西，传回来的数据都在里面了，接下来就是要提取数据了。所以你又要去了解json是什么，如何用python处理json。

基本上做完这些，爬虫就算入了门。接下来为了提高性能，扩大规模，再去搞多线程，分布式什么的吧，这也是我接下来需要努力和学习的方向。

最后说一些感想：

1. 不要急于求成，编程虽然不难，但也没有那么简单，不要想着速成，特别是对于计算机基础不是很好的人。

2. 学习的过程中可能会遇到很多困难(上面可能没有提到)，或许会有很多你没有接触的东西冒出来，善用google，一个个问题地解决，缺什么补什么。

3. 对于初学者来讲，最重要的不是去学各种吊炸天的框架，追最新的技术。技术，框架是学不完的，永远都会层出不穷，最重要的是把基础学好。很多时候你有一个问题解决不了，都是你某些方面的知识缺了。慢慢来，不要急，随着学习的深入，再回过头来看以前的问题，会有豁然开朗的感觉。

4. 一定要动手做，找点成就感，对你继续做下去有很大的促进作用。不然的话，遇到点困难很容易就放弃了。

下面进入爬虫基础学习

前言

简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前；

一、爬虫是什么？

如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，

沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；

从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；

二、爬虫的基本流程：

用户获取网络数据的方式：

方式1：浏览器提交请求—>下载网页代码—>解析成页面

方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中

爬虫要做的就是方式2；

1、发起请求

使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request

Request包含：请求头、请求体等

Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码

2、获取响应内容

如果服务器能正常响应，则会得到一个Response

Response包含：html，json，图片，视频等

3、解析内容

解析html数据：正则表达式(RE模块)，第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等

解析json数据：json模块

解析二进制数据:以wb的方式写入文件

4、保存数据

数据库(MySQL，Mongdb、Redis)

文件

三、http协议 请求与响应

Request：用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socket server)

Response：服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据(返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等)

ps：浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。

四、 request

1、请求方式：

常见的请求方式：GET / POST

2、请求的URL

url全球统一资源定位符，用来定义互联网上一个唯一的资源 例如：一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定

url编码

https://www.baidu.com/s?wd=图片

图片会被编码(看示例代码)

网页的加载过程是：

加载一个网页，通常都是先加载document文档，

在解析document文档的时候，遇到链接，则针对超链接发起下载图片的请求

3、请求头

User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户host；

cookies：cookie用来保存登录信息

注意： 一般做爬虫都会加上请求头

请求头需要注意的参数：

(1)Referrer：访问源至哪里来(一些大型网站，会通过Referrer 做防盗链策略；所有爬虫也要注意模拟)

(2)User-Agent:访问的浏览器(要加上否则会被当成爬虫程序)

(3)cookie：请求头注意携带

4、请求体

请求体

如果是get方式，请求体没有内容 (get请求的请求体放在 url后面参数中，直接能看到)

如果是post方式，请求体是format data

ps：

1、登录窗口，文件上传等，信息都会被附加到请求体内

2、登录，输入错误的用户名密码，然后提交，就可以看到post，正确登录后页面通常会跳转，无法捕捉到post

五、 响应Response

1、响应状态码

200：代表成功

301：代表跳转

404：文件不存在

403：无权限访问

502：服务器错误

2、respone header

响应头需要注意的参数：

(1)Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来

(2)Content-Location：服务端响应头中包含Location返回浏览器之后，浏览器就会重新访问另一个页面

3、preview就是网页源代码

JSO数据

如网页html，图片

二进制数据等

六、总结

1、总结爬虫流程：

爬取—>解析—>存储

2、爬虫所需工具：

请求库：requests,selenium(可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势(有用没用的网页都会加载)；)

解析库：正则，beautifulsoup，pyquery

存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis

3、爬获校花网(实例)

最后送给大家点福利吧

基础版：import re

import requests

respose=requests.get('http://www.xiaohuar.com/v/')

# print(respose.status_code)# 响应的状态码

# print(respose.content)  #返回字节信息

# print(respose.text)  #返回文本内容

urls=re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',respose.text,re.S)  #re.S 把文本信息转换成1行匹配

url=urls[5]

result=requests.get(url)

mp4_url=re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)[0]

video=requests.get(mp4_url)

with open('D:\\a.mp4','wb') as f:

f.write(video.content)

函数封装版import re

import requests

import hashlib

import time

# respose=requests.get('http://www.xiaohuar.com/v/')

# # print(respose.status_code)# 响应的状态码

# # print(respose.content)  #返回字节信息

# # print(respose.text)  #返回文本内容

# urls=re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',respose.text,re.S)  #re.S 把文本信息转换成1行匹配

# url=urls[5]

# result=requests.get(url)

# mp4_url=re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)[0]

#

# video=requests.get(mp4_url)

#

# with open('D:\\a.mp4','wb') as f:

#     f.write(video.content)

#

def get_index(url):

respose = requests.get(url)

if respose.status_code==200:

return respose.text

def parse_index(res):

urls = re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"', res,re.S)  # re.S 把文本信息转换成1行匹配

return urls

def get_detail(urls):

for url in urls:

if not url.startswith('http'):

url='http://www.xiaohuar.com%s' %url

result = requests.get(url)

if result.status_code==200 :

mp4_url_list = re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"', result.text, re.S)

if mp4_url_list:

mp4_url=mp4_url_list[0]

print(mp4_url)

# save(mp4_url)

def save(url):

video = requests.get(url)

if video.status_code==200:

m=hashlib.md5()

m.updata(url.encode('utf-8'))

m.updata(str(time.time()).encode('utf-8'))

filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()

filepath=r'D:\\%s'%filename

with open(filepath, 'wb') as f:

f.write(video.content)

def main():

for i in range(5):

res1 = get_index('http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i )

res2 = parse_index(res1)

get_detail(res2)

if __name__ == '__main__':

main()

并发版(如果一共需要爬30个视频，开30个线程去做，花的时间就是 其中最慢那份的耗时时间)import re

import requests

import hashlib

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

p=ThreadPoolExecutor(30) #创建1个程池中，容纳线程个数为30个；

def get_index(url):

respose = requests.get(url)

if respose.status_code==200:

return respose.text

def parse_index(res):

res=res.result() #进程执行完毕后，得到1个对象

urls = re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"', res,re.S)  # re.S 把文本信息转换成1行匹配

for url in urls:

p.submit(get_detail(url))  #获取详情页 提交到线程池

def get_detail(url):  #只下载1个视频

if not url.startswith('http'):

url='http://www.xiaohuar.com%s' %url

result = requests.get(url)

if result.status_code==200 :

mp4_url_list = re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"', result.text, re.S)

if mp4_url_list:

mp4_url=mp4_url_list[0]

print(mp4_url)

# save(mp4_url)

def save(url):

video = requests.get(url)

if video.status_code==200:

m=hashlib.md5()

m.updata(url.encode('utf-8'))

m.updata(str(time.time()).encode('utf-8'))

filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()

filepath=r'D:\\%s'%filename

with open(filepath, 'wb') as f:

f.write(video.content)

def main():

for i in range(5):

p.submit(get_index,'http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i ).add_done_callback(parse_index)

#1、先把爬主页的任务(get_index)异步提交到线程池

#2、get_index任务执行完后，会通过回调函add_done_callback()数通知主线程，任务完成；

#2、把get_index执行结果(注意线程执行结果是对象，调用res=res.result()方法，才能获取真正执行结果)，当做参数传给parse_index

#3、parse_index任务执行完毕后，

#4、通过循环，再次把获取详情页 get_detail()任务提交到线程池执行

if __name__ == '__main__':

main()

涉及知识：多线程多进程

计算密集型任务：使用多进程，因为能Python有GIL，多进程可以利用上CPU多核优势；

IO密集型任务：使用多线程，做IO切换节省任务执行时间(并发)

线程池

本文参考资料：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7773496.html