摘要:概述這是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)的技術(shù)分享,主要通過(guò)一些實(shí)際的案例對(duì)爬蟲(chóng)的原理進(jìn)行分析,達(dá)到對(duì)爬蟲(chóng)有個(gè)基本的認(rèn)識(shí),并且能夠根據(jù)自己的需要爬到想要的數(shù)據(jù)。
概述
這是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)的技術(shù)分享,主要通過(guò)一些實(shí)際的案例對(duì)爬蟲(chóng)的原理進(jìn)行分析,達(dá)到對(duì)爬蟲(chóng)有個(gè)基本的認(rèn)識(shí),并且能夠根據(jù)自己的需要爬到想要的數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)后可以做數(shù)據(jù)分析或者通過(guò)其他方式重新結(jié)構(gòu)化展示。
什么是網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(又被稱為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛,網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人,在FOAF社區(qū)中間,更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁(yè)追逐者),是一種按照一定的規(guī)則,自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動(dòng)索引、模擬程序或者蠕蟲(chóng)。via?百度百科網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
網(wǎng)絡(luò)蜘蛛(Web spider)也叫網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(Web crawler),螞蟻(ant),自動(dòng)檢索工具(automatic indexer),或者(在FOAF軟件概念中)網(wǎng)絡(luò)疾走(WEB scutter),是一種“自動(dòng)化瀏覽網(wǎng)絡(luò)”的程序,或者說(shuō)是一種網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人。它們被廣泛用于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎或其他類似網(wǎng)站,以獲取或更新這些網(wǎng)站的內(nèi)容和檢索方式。它們可以自動(dòng)采集所有其能夠訪問(wèn)到的頁(yè)面內(nèi)容,以供搜索引擎做進(jìn)一步處理(分檢整理下載的頁(yè)面),而使得用戶能更快的檢索到他們需要的信息。via?維基百科網(wǎng)絡(luò)蜘蛛
以上是百度百科和維基百科對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的定義,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)爬蟲(chóng)就是抓取目標(biāo)網(wǎng)站內(nèi)容的工具,一般是根據(jù)定義的行為自動(dòng)進(jìn)行抓取,更智能的爬蟲(chóng)會(huì)自動(dòng)分析目標(biāo)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)類似與搜索引擎的爬蟲(chóng),我們這里只討論基本的爬蟲(chóng)原理。
爬蟲(chóng)工作原理網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架主要由控制器、解析器和索引庫(kù)三大部分組成,而爬蟲(chóng)工作原理主要是解析器這個(gè)環(huán)節(jié),解析器的主要工作是下載網(wǎng)頁(yè),進(jìn)行頁(yè)面的處理,主要是將一些JS腳本標(biāo)簽、CSS代碼內(nèi)容、空格字符、HTML標(biāo)簽等內(nèi)容處理掉,爬蟲(chóng)的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具體流程是:
分析爬蟲(chóng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)入口訪問(wèn)->下載內(nèi)容->分析結(jié)構(gòu)->提取內(nèi)容
這里我們通過(guò)分析一個(gè)網(wǎng)站[落網(wǎng):http://luoo.net] 對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行提取來(lái)進(jìn)一步了解!
第一步 確定目的
抓取目標(biāo)網(wǎng)站的某一期所有音樂(lè)
第二步 分析頁(yè)面結(jié)構(gòu)
訪問(wèn)落網(wǎng)的某一期刊,通過(guò)Chrome的開(kāi)發(fā)者模式查看播放列表中的歌曲,右側(cè)用紅色框線圈出來(lái)的是一些需要特別注意的語(yǔ)義結(jié)構(gòu),見(jiàn)下圖所示:
以上紅色框線圈出的地方主要有歌曲名稱,歌曲的編號(hào)等,這里并沒(méi)有看到歌曲的實(shí)際文件地址,所以我們繼續(xù)查看,點(diǎn)擊某一個(gè)歌曲就會(huì)立即在瀏覽器中播放,這時(shí)我們可以看到在Chrome的開(kāi)發(fā)者模式的Network中看到實(shí)際請(qǐng)求的播放文件,如下圖所示:
根據(jù)以上分析我們可以得到播放清單的位置和音樂(lè)文件的路徑,接下來(lái)我們通過(guò)Python來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。
實(shí)現(xiàn)爬蟲(chóng)Python環(huán)境安裝請(qǐng)自行Google
主要依賴第三方庫(kù)
Requests(http://www.python-requests.org) 用來(lái)發(fā)起請(qǐng)求
BeautifulSoup(bs4) 用來(lái)解析HTML結(jié)構(gòu)并提取內(nèi)容
faker(http://fake-factory.readthedocs.io/en/stable/)用來(lái)模擬請(qǐng)求UA(User-Agent)
主要思路是分成兩部分,第一部分用來(lái)發(fā)起請(qǐng)求分析出播放列表然后丟到隊(duì)列中,第二部分在隊(duì)列中逐條下載文件到本地,一般分析列表速度更快,下載速度比較慢可以借助多線程同時(shí)進(jìn)行下載。
主要代碼如下:
#-*- coding: utf-8 -*- """by sudo rm -rf http://imchenkun.com""" import os import requests from bs4 import BeautifulSoup import random from faker import Factory import Queue import threading fake = Factory.create() luoo_site = "http://www.luoo.net/music/" luoo_site_mp3 = "http://luoo-mp3.kssws.ks-cdn.com/low/luoo/radio%s/%s.mp3" proxy_ips = [ "27.15.236.236" ] # 替換自己的代理IP headers = { "Connection": "keep-alive", "User-Agent": fake.user_agent() } def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { "http": proxy_ips[ip_index] } return res def fix_characters(s): for c in ["<", ">", ":", """, "/", "", "|", "?", "*"]: s = s.replace(c, "") return s class LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print "[luoo spider]" print "=" * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = "1" self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print " crawl end " def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print "crawling: " + url + " " res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, "html.parser") title = soup.find("span", attrs={"class": "vol-title"}).text cover = soup.find("img", attrs={"class": "vol-cover"})["src"] desc = soup.find("div", attrs={"class": "vol-desc"}) track_names = soup.find_all("a", attrs={"class": "trackname"}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) < 12) else track.text[:2] # 12期前的音樂(lè)編號(hào)1~9是1位(如:1~9),之后的都是2位 1~9會(huì)在左邊墊0(如:01~09) _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({"id": _id, "name": _name}) phases = { "phase": vol, # 期刊編號(hào) "title": title, # 期刊標(biāo)題 "cover": cover, # 期刊封面 "desc": desc, # 期刊描述 "track_count": track_count, # 節(jié)目數(shù) "tracks": tracks # 節(jié)目清單(節(jié)目編號(hào),節(jié)目名稱) } self.queue.put(phases) class LuooDownloader(threading.Thread): def __init__(self, url, dist, queue=None): threading.Thread.__init__(self) self.url = url self.queue = queue self.dist = dist self.__counter = 0 def run(self): while True: if self.queue.qsize() <= 0: pass else: phases = self.queue.get() self.download(phases) def download(self, phases): for track in phases["tracks"]: file_url = self.url % (phases["phase"], track["id"]) local_file_dict = "%s/%s" % (self.dist, phases["phase"]) if not os.path.exists(local_file_dict): os.makedirs(local_file_dict) local_file = "%s/%s.%s.mp3" % (local_file_dict, track["id"], track["name"]) if not os.path.isfile(local_file): print "downloading: " + track["name"] res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers) with open(local_file, "wb") as f: f.write(res.content) f.close() print "done. " else: print "break: " + track["name"] if __name__ == "__main__": spider_queue = Queue.Queue() luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=["680", "721", "725", "720"],queue=spider_queue) luoo.setDaemon(True) luoo.start() downloader_count = 5 for i in range(downloader_count): luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, "D:/luoo", queue=spider_queue) luoo_download.setDaemon(True) luoo_download.start()
以上代碼執(zhí)行后結(jié)果如下圖所示
Github地址:https://github.com/imchenkun/ick-spider/blob/master/luoospider.py
通過(guò)本文我們基本了解了網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的知識(shí),對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工作原理認(rèn)識(shí)的同時(shí)我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)真實(shí)的案例場(chǎng)景,這里主要是使用一些基礎(chǔ)的第三方Python庫(kù)來(lái)幫助我們實(shí)現(xiàn)爬蟲(chóng),基本上演示了網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架中基本的核心概念。通常工作中我們會(huì)使用一些比較優(yōu)秀的爬蟲(chóng)框架來(lái)快速的實(shí)現(xiàn)需求,比如 scrapy框架,接下來(lái)我會(huì)通過(guò)使用Scrapy這類爬蟲(chóng)框架來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)新的爬蟲(chóng)來(lái)加深對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的理解!
特別申明:本文所提到的落網(wǎng)是我本人特別喜歡的一個(gè)音樂(lè)網(wǎng)站,本文只是拿來(lái)進(jìn)行爬蟲(chóng)的技術(shù)交流學(xué)習(xí),讀者涉及到的所有侵權(quán)問(wèn)題都與本人無(wú)關(guān)
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摘要:不過(guò)不用擔(dān)心,中有很多非常優(yōu)秀的爬蟲(chóng)框架,比如我們接下來(lái)要學(xué)習(xí)到的。結(jié)合以上分析我們基本確定了本次爬蟲(chóng)的各個(gè)路線入口,接下來(lái)我們就開(kāi)始通過(guò)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)本次的目標(biāo)。這里我們的目的是建立一種寫(xiě)爬蟲(chóng)的思路,而不在于怎么使用工具來(lái)爬數(shù)據(jù)。 概述 在上一篇文章《爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)之一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)》中我們對(duì)爬蟲(chóng)的概念有了一個(gè)初步的認(rèn)識(shí),并且通過(guò)Python的一些第三方庫(kù)很方便的提取了我們想要的內(nèi)容,但是...
摘要:概述在前面兩篇爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)之基于的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)之簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)文章中我們通過(guò)兩個(gè)實(shí)際的案例,采用不同的方式進(jìn)行了內(nèi)容提取。 概述 在前面兩篇(爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)之基于Scrapy的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)之簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng))文章中我們通過(guò)兩個(gè)實(shí)際的案例,采用不同的方式進(jìn)行了內(nèi)容提取。我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)有了一個(gè)比較初級(jí)的認(rèn)識(shí),只要發(fā)起請(qǐng)求獲取響應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容,然后對(duì)內(nèi)容進(jìn)行格式化存儲(chǔ)。很多時(shí)候我們抓取到的內(nèi)容...
摘要:為什么我會(huì)說(shuō)它們是一樣的簡(jiǎn)單思考一下我的后端書(shū)架后端掘金我的后端書(shū)架月前本書(shū)架主要針對(duì)后端開(kāi)發(fā)與架構(gòu)。一方案調(diào)研版本選擇當(dāng)前主流版本是和應(yīng)用的后臺(tái)運(yùn)行配置后端掘金醬油一篇,整理一下關(guān)于后臺(tái)運(yùn)行的一些配置方式。 分享 50 個(gè)完整的 React Native 項(xiàng)目 - 掘金本文為 Marno 原創(chuàng),轉(zhuǎn)載必須保留出處! 公眾號(hào) aMarno,關(guān)注后回復(fù) RN 加入交流群 簡(jiǎn)書(shū)專題《 Rea...
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