A. python之爬虫框架概述
丨综述
爬虫入门之后，我们有两条路可以走。
一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。
就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法就是直接拿来前人已经写好的比较优秀的框架，拿来用好，首先确保可以完成你想要完成的任务，然后自己再深入研究学习。第一种而言，自己探索的多，对爬虫的知识掌握会比较透彻。第二种，拿别人的来用，自己方便了，可是可能就会没有了深入研究框架的心情，还有可能思路被束缚。
不过个人而言，我自己偏向后者。造轮子是不错，但是就算你造轮子，你这不也是在基础类库上造轮子么？能拿来用的就拿来用，学了框架的作用是确保自己可以满足一些爬虫需求，这是最基本的温饱问题。倘若你一直在造轮子，到最后都没造出什么来，别人找你写个爬虫研究了这么长时间了都写不出来，岂不是有点得不偿失？所以，进阶爬虫我还是建议学习一下框架，作为自己的几把武器。至少，我们可以做到了，就像你拿了把枪上战场了，至少，你是可以打击敌人的，比你一直在磨刀好的多吧？
丨框架概述
博主接触了几个爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。就个人而言，pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
在这里博主会一一把自己的学习经验写出来与大家分享，希望大家可以喜欢，也希望可以给大家一些帮助。
丨PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：
· 抓取、更新调度多站点的特定的页面
· 需要对页面进行结构化信息提取
· 灵活可扩展，稳定可监控
而这也是绝大多数python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站，单一的抓取模式并不一定能满足，灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的，单纯的配置文件往往不够灵活，于是，通过脚本去控制抓取是最后的选择。
而去重调度，队列，抓取，异常处理，监控等功能作为框架，提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。
pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
· 通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性
· 通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
· 抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider-arch
pyspider的架构主要分为 scheler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：
· 各个组件间使用消息队列连接，除了scheler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制。
· 任务由 scheler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheler），形成闭环。
· 每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。
丨Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件：
· 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
· 调度器(Scheler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想象成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
· 下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
· 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
· 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
· 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
· 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
· 调度中间件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
· 首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
· 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
· 然后，爬虫解析Response
· 若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。
· 若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheler等待抓取。 文 | 崔庆才 来源 | 静觅
B. python爬虫需要会哪些知识
python爬虫要学什么？让我们一起了解一下吧！
1、学习计算机网络协议基础，了解一个完整的网络请求过程，大致了解网络庆山协议（http协议，tcp-ip协议），了解socket编程，为后期学习爬虫打下扎实的基础。
2、学习前端基础，你需要掌握html、css和JavaScript之间的关系野差蠢，浏览器的加载过程，ajax、json和xml，GET、POST方法。
3、学习python爬虫相关知识，比如最常使用的爬虫库requests，要知道如何用requests发送请求获取数据。网页定位和选取，比如beautifulsoup、xpath、css选择器，数据处理用正则表达式。
4、学习数据存储知识，比如用python将抓取的数据自动导出Excel或者数据库中。
拓展：爬虫python能做什么
1、收集数据
python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。
2、调研
比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用颂陪爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。
3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。
除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。
今天的分享就是这些，希望能帮助到大家！
C. Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的
D. python的爬虫是什么意思
Python爬虫即使用Python程序开发的网络爬虫（网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。其实通俗的讲就是通过程序去获取 web 页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。
网络搜索引擎等站点通过爬虫软件更新自身的网站内容或其对其他网站的索引。网络爬虫可以将自己所访问的页面保存下来，以便搜索引擎事后生成索引供用户搜索。
爬虫访问网站的过程会消耗目标系统资源。不少网络系统并不默许爬虫工作。因此在访问大量页面时，爬虫需要考虑到规划、负载，还需要讲“礼貌”。 不愿意被爬虫访问、被爬虫主人知晓的公开站点可以使用robots.txt文件之类的方法避免访问。这个文件可以要求机器人只对网站的一部分进行索引，或完全不作处理。
互联网上的页面极多，即使是最大的爬虫系统也无法做出完整的索引。因此在公元2000年之前的万维网出现初期，搜索引擎经常找不到多少相关结果。现在的搜索引擎在这方面已经进步很多，能够即刻给出高质量结果。
爬虫还可以验证超链接和HTML代码，用于网络抓取。
Python 爬虫
Python 爬虫架构
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL 管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。
调度器：相当于一台电脑的 CPU，主要负责调度 URL 管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
URL 管理器：包括待爬取的 URL 地址和已爬取的 URL 地址，防止重复抓取 URL 和循环抓取 URL，实现 URL 管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
网页下载器：通过传入一个 URL 地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有 urlpb2（Python 官方基础模块）包括需要登录、代理、和 cookie，requests(第三方包)
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据 DOM 树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python 自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用 Python 自带的 html.parser 进行解析，也可以使用 lxml 进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
爬虫的本质是什么？
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据
浏览器打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址后，经过 DNS 服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括 html,js,css 等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果
所以用户看到的浏览器的结果就是由 HTML 代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤 html 代码，从中获取我们想要资源。
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