【爬虫】总结-豆瓣电影
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得到豆瓣返回的状态码
403（'forbidden'）了，Cheers
经过连续几天的奋战，信息终于爬取下来了。不过感觉在提取内容的过程中，遇到的问题更多，本来只要在提取过程中简单地处理一下就好。
思考1: 数据匹配
对于豆瓣这种运行了十几年的网站，网站的页面结构也随之变化，在解析时不容易统一位置。这让我学到了许多关于lxml解析的方法（注：bs4支持lxml）。
lxml解析
在内容定位过程中，主要有两大问题，一个是页面结构的调整，另一个是匹配多个值。问题可以通过lxml中的通配符*的语法解决，找不到元素时通过css查找匹配解决。
-
通过
*匹配任何元素节点- 表达式：
//*选取文件中的所有元素(注：//为当前节点后的任意节点选取)；/bookstore/*选取book元素的所有子元素节点 - 例如：剧情简介用的xpath为
'//*[@id="link-report"]//*[@property="v:summary"]/text()' - 解释:
//*[@id="link-report"]表示从根节点到任意节点属性id值为"link-report"的节点，//*[@property="v:summary"]表示从当前节点到之后属性property值为"v:summary"的任意节点
- 表达式：
-
通过
@*匹配任何属性节点- 表达式：
//title[@*]选取所有title元素（至少有一种属性） - 例如：编剧用的xpath为
'//*[@id="info"]/span[2]/span[@class="attrs"]/a[@*]/text()' - 解释:
/a[@*]表示从a节点任意属性的节点
- 表达式：
异常处理
虽然通过了通配符*的处理，但有时也有匹配不到的情况，主要原因是匹配的语法并不通用，页面没有该内容以及页面获取超时。
- 该问题可以直接通过python的异常处理
try-except语句解决，出现异常时返回空值。 - 使用selenium时，可以通过
selenium.webdriver.support模块中expected_conditions进行条件设定以减少页面获取超时问题而得不到页面内容
注意
- python内置的
eval()函数获取相应的变量值，例如eval('egg')返回egg变量的值- 利用字符串中的
strip(),split(),join(),replace方法进行数据的提取- 利用字符串中的
format()进行print输出 (ref: PEP 3101 – Advanced String Formatting)- 利用列表（字典）推导式处理(List Comprehensions)迭代数据和数据列标题
[expr for val in collection if condition](ref: PEP 202 – List Comprehensions)- 利用三元表达式（if-then-else (“ternary”) expression）处理简单的条件:
value = true-expr if condition else false-expr(fef: PEP 308 – Conditional Expressions)- 利用re正则表达式查找，替换，获取内容(匹配中文：
[\u4e00-\u9fff]{注意该范围未包含扩展范围})
思考2: 反爬虫机制
爬取过程中，最顺利的是用selenium进行爬取信息，该软件和真实的浏览器操作类似，但页面获取的时间与网速有很大关系。笔者在中午爬取时，吃完中饭爬取了不到200个页面。
用过一段时间的爬虫后就会知道客户端向服务端发送请求后，得到正确响应的状态码是200，然而在爬取过程中会出现各种问题，笔者在爬取过程中出现了418和最经典的403
状态码(Response [418]: 418 I’m a teapot)
首先，我们先了解一下418的含义
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that the server refuses to brew coffee because it is, permanently, a teapot. A combined coffee/tea pot that is temporarily out of coffee should instead return 503. This error is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol defined in April Fools’ jokes in 1998 and 2014. (ref: 418 I’m a teapot
418 I’m a teapot (RFC 2324, RFC 7168)
This code was defined in 1998 as one of the traditional IETF April Fools’ jokes, in RFC 2324, Hyper Text Coffee Pot Control Protocol, and is not expected to be implemented by actual HTTP servers. The RFC specifies this code should be returned by teapots requested to brew coffee.This HTTP status is used as an Easter egg in some websites, including Google.com. (ref: List_of_HTTP_status_codes
从上面的内容可以看出，网站协议RFC2324表明客户端请求（茶壶）时并不是使用http服务器访问，就像被要求用茶壶倒一杯咖啡（返回），这样的请求当然被服务器端拒绝。换句话说，豆瓣服务器知道了你这次请求并不是来自浏览器的请求，所以拒绝访问。
那么如何解决这问题呢？
我们可以从模拟http服务器访问入手，网上还有专门的python模块fake_useragent
from fake_useragent import UserAgent
import requests
ua = UserAgent()
user_agent = ua.random
headers = {'user-agent': user_agent}
url = "http://what.you.want.com"
r = requests.get(url, headers=headers)
r.text
状态码(Response [403]: 403 Forbidden)
首先，我们先了解一下403的含义
The HTTP 403 Forbidden client error status response code indicates that the server understood the request but refuses to authorize it. This status is similar to 401, but in this case, re-authenticating will make no difference. The access is permanently forbidden and tied to the application logic, such as insufficient rights to a resource. (ref: 403 Forbidden)
The request contained valid data and was understood by the server, but the server is refusing action. This may be due to the user not having the necessary permissions for a resource or needing an account of some sort, or attempting a prohibited action (e.g. creating a duplicate record where only one is allowed). This code is also typically used if the request provided authentication via the WWW-Authenticate header field, but the server did not accept that authentication. The request should not be repeated. (ref: List_of_HTTP_status_codes
从上面的内容可以知道，服务器端理解此次请求，但是拒绝访问，重要的是永久拒绝访问。换句话说，豆瓣服务器端知道了请求的内容超过了他们给予的普通权限，从此上了他们的黑名单，一般通过ip绑定黑名单。
那么如何解决这问题呢？我们可以从改变ip入手
- ADSL
用动态IP（ADSL）拨号服务器试验的效果不是很好，因为需要在服务器端重新部署所有需要的软件，而且用程序控制adsl拨号时容易连接不上，不过每次都能更换IP地址。
- Tor
最后是Tor浏览器，和ShadowSocks使用很相似，使用9150端口为默认的socks端口。Tor浏览器在爬取过程中需要一直运行，抓取的效率也会随着抓取的数量而降低。但是Tor是免费的，更换ip快且稳定。
2.1 使用Tor
import socket
import socks
import requests
socks.set_default_proxy(socks.Socks5, "127.0.0.1", 9150)
socket.socket = socks.socksocket
url = 'http://checkip.amazonaws.com'
r = requests.get(url)
print(r.text)
2.2 更换Tor的ip
import socket
import socks
import requests
from stem import Signal
from stem.control import Controller
controller = Controller.from_port(port=9150)
controller.authenticate()
socks.set_default_proxy(socks.Socks5, "127.0.0.1", 9150)
socket.socket = socks.socksocket
url = 'http://checkip.amazonaws.com'
r = requests.get(url)
print(r.text)
controller.signal(Signal.NEWNY)
url = 'http://checkip.amazonaws.com'
r = requests.get(url)
print(r.text)
- 验证码
暂时只能用手动解决（在selenium这样交互式的工具下才可以）
注意
- 利用
sleep(np.random.randint(3, 5)+np.random.random())来随机调控间隔时间，模拟人操控浏览器- 利用requests-html库能够实现动态网站的js加载，requests作者建立的，但2019年7月后就不再更新
思考3: 爬虫效率
前面提到笔者在午饭期间爬取网站时，直到吃完饭300个没有爬取完成，可见速度有多慢。见到这种情况，笔者凭着自己并行的经验，查看了requests相应的异步并发（并行）库。
这里插一句，对于我的理解，并发（concurrency）就是客户端在等待服务器端响应的过程中又发出另一个请求访问。
先说一下进程和线程的关系，单个CPU只能执行单个进程，一个进程里面可以包含多个线程。由于python有GIL（Global Interpreter Lock，全局解释锁）存在，意思是说进程中的某个线程需要执行时必须要拿到GIL，而且一个线程中只有一个GIL，所以python中的一个进程只能同时执行一个线程。
requests_toolbelt
requests自家(核心成员)的async多线程并发，但是2019年4月后就不再更新，并行库的名称为requests_toolbelt
利用thread和queue控制线程，使用起来非常简单方便，但是API接口不提供proxies代理接口和休息间隔时间参数。速度很快，大概几分钟就爬取400多个网站，这就是我被403的罪魁祸首。
代码如下
from fake_useragent import UserAgent
from requests_toolbelt import threaded
from requests_toolbelt import user_agent
urls = ["what.you.want.to.do.com", "what.you.have.done.com"]
urls_to_get = []
ua = UserAgent()
headers = {'user-agent': ua.random}
timeout = 5
for url in urls:
urls_to_get.append({'url': url,
'method': 'GET',
'headers': headers,
'timeout': timeout})
responses, errors = threaded.map(urls_to_get,
num_processes=3)
for response in responses:
print(f'response is {response}')
print('GET {0}. Returned {1}.'.format(response.request_kwargs['url'],
response.status_code))
print(f'response.text[:20] is {response.text[:20]}')
aiohttp
aiohttp是现在比较火的异步并发库，只是功能尚不完善，而且使用的体验并不友好，API接口支持的参数很多，这点做得不错，下面的例子我试验了一下代理ip的功能，内网速度有点慢，但是外网不错。
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
proxy = {
"http": "http://127.0.0.1:1081",
"https": "http://127.0.0.1:1081"
}
async with session.get(url, proxy=proxy['http']) as response:
return await response.text()
async def get(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, 'https://en.wikipedia.org/wiki/Cat')
print(f"html[:100] is {html[:100]}")
pything = await get(session, 'http://python.org')
print(f"pything[:100] is {pything[:100]}")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
注意
- 笔者这里只是探索了异步并发的加速，并未使用异步并行，本质上还是单线运行，具体参数可以参考相应的文档库
- 可以通过调用
multiprocessing库来获取cpu核心数量from multiprocessing import cpu_count- python网络爬虫还有一种叫协程(Coroutine)的轻量级线程，单个CPU可以支持上万个协程，通过
gevent库实现
