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一 、简单爬虫架构：
爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫运行情况
URL管理器：对将要爬取的和已经爬取过的URL进行管理；可取出带爬取的URL，将其传送给“网页下载器”
网页下载器：将URL指定的网页下载，存储成一个字符串，在传送给“网页解析器”
网页解析器：解析网页可解析出 ①有价值的数据 ②另一方面，每个网页都包含有指向其他网页的URL，解析出来后可补充进“URL管理器”，不断循环。
二、简单爬虫架构的动态运行流程
三、爬虫URL管理
URL管理器：管理待抓取URL集合和已抓取URL集合 防止重复抓取。
url: 添加新url到爬取集合中, 判断待添加url是否在容器中, 判断是否还有待爬取的url, 获取待爬取url, 将url从待爬移动到已爬
四、爬虫URL管理器的实现方式
URL管理器的三种实现方式：内存、关系数据库、缓存数据库
存放在内存中是利用set()集合，可以去除重复元素，利用MySQL里的is_crawled参数是用来标记已爬取还是未爬取，redis数据库同样利用set集合。
五、爬虫网页下载器
Python网页下载器有：
1）urllib2 (Python官方基础模块)python 3.x中urllib库和urilib2库合并为urllib库。
2）requests （第三方包，更强大）
爬虫urlib2下载器网页的三种方法：
方法一：直接将url传送给urllib2模块的urlopen()方法
方法二：共享处理，添加data、http header
可以将url,data,header三个参数传送给urllib2的Request类，生成Resquest对象，再将Resquest对象作为参数传递给urlopen()方法来发送网页请求
方法三：添加特殊情景的处理器
有些网页需要用户登录才能访问，此时需要添加cookie的处理,则使用HTTPCookieProcessor进行处理
有些网页需要代理才能访问，则使用ProxyHandler进行处理
有些网页使用的是HTTPS协议加密访问的，则使用HTTPSHandler进行处理
还有些网页中的url存在相互的自动的跳转关系，则使用HTTPRedirectHandler进行处理
可将这些handler传送给build_opener()方法生成一个opener对象，然后给urlib2安装该opener，再利用urlopen()方法发送网页请求，实现网页的下载
例：增强cookie的处理
六、网页下载器urllib2三种方法实例代码
方法一：
import urllib2 # -*- coding: utf-8 -*- #第一种方法 url = ‘http://www.baidu.com‘ response1 = urllib2.urlopen(url) print response1.getcode() #打印一下状态码，确定请求是否成功 print len(response1.read()) #打印返回的网页内容的长度
方法二：
# -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 url = ‘http://www.baidu.com‘ request = urllib2.Request(url) request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0") #为request对象添加了http头信息，并将爬虫伪装成了Mozilla浏览器 response2 = urllib2.urlopen(request) print response2.getcode() print len(response2.read())
方法三：
先创建一个cookie容器为cj，
然后创建一个opener,是以容器作为参数通过urllib2.HTTPCookieProcessor()方法创建一个handler，再传给build_opener()方法实现，
为urllib2安装opener，此时urllib2就具有了cookie处理的增强能力，
最后然后就使用urlopen()方法访问正常的url
最后即可打印出cookie的内容和网页的内容
import urllib2 import cookielib url = ‘http://www.baidu.com‘ cj = cookielib.CookieJar() opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj)) urllib2.install_opener(opener) response3 = urllib2.urlopen(url) print response3.getcode() print cj print response3.read()
七、爬虫网页解析器
网页解析器：从网页中提取有价值数据的工具
python四种网页解析方式：
模糊匹配：
1.正则表达式(最直观的一种方式，将网页或文档看成是一个字符串，以模糊匹配的方式提取出有价值的数据，但如果文档比较复杂时此方式非常麻烦)
结构化解析：（即将整个网页加载成一个DOM树，以树的形式来进行上下级的遍历和访问）
2.html.parser;（Python的模块）
3.BeautifulSoup,（第三方插件，同时可以使用html.parser和lxml作为解析器）
4.lxml;（第三方插件，可解析html网页或xml网页）
八、使用BeautifulSoup4
BeautifulSoup是Python的第三方库，用于从HTML或XML中提取数据
安装BeautifulSoup4：
1）打开cmd命令窗口
2）进入Python的安装目录下的Scripts
cd C:\Python27\Scripts
3) 输入dir，显示pip.exe已安装
4）输入pip install beautifulsoup4，即可安装beautifulsoup4
BeautifulSoup的语法：
1）根据已下载好的html网页创建一个beautifulsoup对象，创建该对象的同时就已将整个文档加载成一个DOM树，
2)然后根据此DOM就可对节点进行搜索，搜索节点有两个方法：
find_all方法和find方法，两个方法的参数相同，find_all方法会搜索出所有满足要求的节点，find方法只会搜索出第一个满足要求的节点，
在搜索节点时，可按照节点的名称，属性或文字进行搜索。
3)得到了节点之后，就可以访问节点的名称、属性和内容文字。
例：可使用三种方式对下面a链接进行搜索和访问
代码如下：
1.创建BeautifulSoup对象并同时加载好了DOM树
# -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup #根据HTML网页字符串创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup( html_doc, #HTML文档字符串，指利用网页下载器下载好的html文件或者是存在本地的html文件，是要提前赋值的 ‘html.parser‘, #HTML解析器 from_encoding = ‘utf-8‘ #HTML文档的编码 )
2.搜索节点(find_all,find)
#方法：find_all(name,attrs,string) #查找所有标签为a的节点 soup.find_all(‘a‘) #查找所有标签为a，链接符合/view/123.htm形式的节点 soup.find_all(‘a‘,href=‘/view/123.htm‘) soup.find_all(‘a‘,href=re.compile(r‘/view/\d+\.htm‘)) #可以使用正则表达式进行匹配 #查找所有标签为div，class为abc，文字为Python的节点 soup.find_all(‘div‘,class_=‘abc‘,string=‘Python‘) #因为class是Python的关键字，为了避免冲突使用class_
3.访问节点的信息
#例：得到节点<a href=‘1.html‘>Python</a> #获取查找到的节点的标签名称 node.name #获取查找到的a节点的href属性 node[‘href‘] #获取查找到的a节点的链接文字 node.get_text()
BeautifulSoup实例演示:
# -*- coding: utf-8 -*- import os import re from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse‘s story</title></head> <body> <p class="title"><b>The Dormouse‘s story</b></p> <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well.</p> <p class="story">...</p> """ print ‘获取所有的a链接:‘ soup = BeautifulSoup(html_doc,‘html.parser‘,from_encoding=‘utf-8‘) links = soup.find_all(‘a‘) for link in links: print link.name,link[‘href‘],link.get_text() print ‘获取lacie的链接:‘ link_node1 = soup.find(‘a‘,href=‘http://example.com/lacie‘) print link_node1.name,link_node1[‘href‘],link_node1.get_text() print ‘使用正则表达式匹配:‘ link_node2 = soup.find(‘a‘,href=re.compile(r"ill")) print link_node2.name,link_node2[‘href‘],link_node2.get_text() print ‘获取指定p段落的文字:‘ p_node = soup.find(‘p‘,class_=‘title‘) print p_node.name,p_node.get_text()
输出结果：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Josiah-Lin/p/7118617.html
