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[519] 2017-05-05_浅谈Python网络爬虫
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2017-05-05_浅谈Python网络爬虫
浅
谈
P
y
t
h
o
n
网
络
爬
虫
X
H
J
A
r
k
T
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a
m
2
0
1
7
-
0
5
-
0
5
一
一
、
相
关
背
景
、
相
关
背
景
网
络
爬
虫
(
W
e
b
S
p
i
d
e
r
)
又
称
网
络
蜘
蛛
、
网
络
机
器
人
,
是
一
段
用
来
自
动
化
采
集
网
站
数
据
的
程
序
。
网
络
爬
虫
不
仅
能
够
为
搜
索
引
擎
采
集
网
络
信
息
,
而
且
还
可
以
作
为
定
向
信
息
采
集
器
,
定
向
采
集
某
些
网
站
下
的
特
定
信
息
,
如
:
汽
车
票
价
,
招
聘
信
息
,
租
房
信
息
,
微
博
评
论
等
。
二
、
二
、
应
用
场
景
应
用
场
景
图
1
应
用
场
景
爬
虫
技
术
在
科
学
研
究
、
W
e
b
安
全
、
产
品
研
发
、
舆
情
监
控
等
领
域
可
以
做
很
多
事
情
。
如
:
在
数
据
挖
掘
、
机
器
学
习
、
图
像
处
理
等
科
学
研
究
领
域
,
如
果
没
有
数
据
,
则
可
以
通
过
爬
虫
从
网
上
抓
取
;
在
W
e
b
安
全
方
面
,
使
用
爬
虫
可
以
对
网
站
是
否
存
在
某
一
漏
洞
进
行
批
量
验
证
、
利
用
;
在
产
品
研
发
方
面
,
可
以
采
集
各
个
商
城
物
品
价
格
,
为
用
户
提
供
市
场
最
低
价
;
在
舆
情
监
控
方
面
,
可
以
抓
取
、
分
析
新
浪
微
博
的
数
据
,
从
而
识
别
出
某
用
户
是
否
为
水
军
。
三
、
三
、
本
文
目
的
本
文
目
的
本
文
简
要
介
绍
对
于
定
向
信
息
采
集
所
需
了
解
基
本
知
识
和
相
关
技
术
,
以
及
p
y
t
h
o
n
中
与
此
相
关
的
库
。
参
考
地
址
:
h
t
t
p
s
:
/
/
g
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h
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b
.
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x
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C
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w
l
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r
四
、
四
、
运
行
流
程
运
行
流
程
对
于
定
向
信
息
的
爬
取
,
爬
虫
主
要
包
括
数
据
抓
取
、
数
据
解
析
、
数
据
入
库
等
操
作
流
程
。
其
中
:
(
1
)
数
据
抓
取
:
发
送
构
造
的
H
T
T
P
请
求
,
获
得
包
含
所
需
数
据
的
H
T
T
P
响
应
;
(
2
)
数
据
解
析
:
对
H
T
T
P
响
应
的
原
始
数
据
进
行
分
析
、
清
洗
以
提
取
出
需
要
的
数
据
;
(
3
)
数
据
入
库
:
将
数
据
进
一
步
保
存
到
数
据
库
(
或
文
本
文
件
)
,
构
建
知
识
库
。
图
2
.
1
基
本
运
行
流
程
图
2
.
2
详
细
运
行
流
程
五
、
五
、
相
关
技
术
相
关
技
术
爬
虫
的
相
关
技
术
包
括
:
(
1
)
数
据
抓
取
:
了
解
H
T
T
P
请
求
和
响
应
中
各
字
段
的
含
义
;
了
解
相
关
的
网
络
分
析
工
具
,
主
要
用
于
分
析
网
络
流
量
,
如
:
b
u
r
p
s
u
i
t
等
。
一
般
情
况
,
使
用
浏
览
器
的
开
发
者
模
式
即
可
;
(
2
)
数
据
解
析
:
了
解
H
T
M
L
结
构
、
J
S
O
N
和
X
M
L
数
据
格
式
,
C
S
S
选
择
器
、
X
p
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t
h
路
径
表
达
式
、
正
则
表
达
式
等
,
目
的
是
从
响
应
中
提
取
出
所
需
的
数
据
;
(
3
)
数
据
入
库
:
M
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S
Q
L
,
S
Q
L
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e
、
R
e
d
i
s
等
数
据
库
,
便
于
数
据
的
存
储
;
以
上
是
学
习
爬
虫
的
基
本
要
求
,
在
实
际
的
应
用
中
,
也
应
考
虑
如
何
使
用
多
线
程
提
高
效
率
、
如
何
做
任
务
调
度
、
如
何
应
对
反
爬
虫
,
如
何
实
现
分
布
式
爬
虫
等
等
。
本
文
介
绍
的
比
较
有
限
,
仅
供
参
考
。
图
3
相
关
技
术
六
、
六
、
P
y
t
h
o
n
相
关
库
相
关
库
在
爬
虫
实
现
上
,
除
了
s
c
r
a
p
y
框
架
之
外
,
p
y
t
h
o
n
有
许
多
与
此
相
关
的
库
可
供
使
用
。
其
中
,
在
数
据
抓
取
方
面
包
括
:
u
r
l
l
i
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(
u
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在
数
据
解
析
方
包
括
:
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x
m
l
、
b
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于
数
据
抓
取
:
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(
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3
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、
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用
来
获
取
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R
L
对
应
的
原
始
响
应
内
容
;
而
s
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l
e
n
i
u
m
、
s
p
l
i
n
t
e
r
通
过
加
载
浏
览
器
驱
动
,
获
取
浏
览
器
渲
染
之
后
的
响
应
内
容
,
模
拟
程
度
更
高
。
对
于
数
据
解
析
:
常
用
方
法
有
:
x
p
a
t
h
路
径
表
达
式
、
C
S
S
选
择
器
、
正
则
表
达
式
等
。
其
中
,
x
p
a
t
h
路
径
表
达
式
、
C
S
S
选
择
器
主
要
用
于
提
取
结
构
化
的
数
据
,
而
正
则
表
达
式
主
要
用
于
提
取
非
结
构
化
的
数
据
。
相
应
的
库
有
l
x
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、
b
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。
表
1
相
关
库
文
档
七
、
七
、
反
爬
虫
反
爬
虫
1
.
基
本
的
反
爬
虫
手
段
:
主
要
是
检
测
请
求
头
中
的
字
段
,
比
如
:
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A
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、
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等
。
针
对
这
种
情
况
,
只
要
在
请
求
中
带
上
对
应
的
字
段
即
可
。
所
构
造
h
t
t
p
请
求
的
各
个
字
段
最
好
跟
在
浏
览
器
中
发
送
的
完
全
一
样
,
但
也
不
是
必
须
。
2
.
基
于
用
户
行
为
的
反
爬
虫
手
段
:
主
要
是
在
后
台
对
访
问
的
I
P
(
或
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s
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-
A
g
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n
t
)
进
行
统
计
,
当
超
过
某
一
设
定
的
阈
值
,
给
予
封
锁
。
针
对
这
种
情
况
,
可
通
过
使
用
代
理
服
务
器
解
决
,
每
隔
几
次
请
求
,
切
换
一
下
所
用
代
理
的
I
P
地
址
(
或
通
过
使
用
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s
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r
-
A
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n
t
列
表
解
决
,
每
次
从
列
表
里
随
机
选
择
一
个
使
用
)
。
这
样
的
反
爬
虫
方
法
可
能
会
误
伤
用
户
。
3
.
基
于
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t
的
反
爬
虫
手
段
:
主
要
是
在
响
应
数
据
页
面
之
前
,
先
返
回
一
段
带
有
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t
代
码
的
页
面
,
用
于
验
证
访
问
者
有
无
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t
的
执
行
环
境
,
以
确
定
使
用
的
是
不
是
浏
览
器
。
通
常
情
况
下
,
这
段
J
S
代
码
执
行
后
,
会
发
送
一
个
带
参
数
k
e
y
的
请
求
,
后
台
通
过
判
断
k
e
y
的
值
来
决
定
是
响
应
真
实
的
页
面
,
还
是
响
应
伪
造
或
错
误
的
页
面
。
因
为
该
k
e
y
参
数
是
动
态
生
成
的
,
每
次
都
不
一
样
,
难
以
分
析
出
其
生
成
方
法
,
使
得
无
法
构
造
对
应
的
h
t
t
p
请
求
。
针
对
这
样
的
反
爬
虫
方
法
,
爬
虫
方
面
需
要
能
够
解
析
执
行
J
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S
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p
t
,
具
体
的
方
法
可
使
用
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n
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m
或
s
p
l
i
n
t
e
r
,
通
过
加
载
浏
览
器
来
实
现
。
更
详
细
的
反
爬
虫
技
术
和
应
对
方
法
可
参
考
:
1
h
t
t
p
s
:
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八
、
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考
参
考
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多
精
彩
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容
,
请
关
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官
方
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信
官
方
微
信
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账
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称
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阅
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原
文
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