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最近在练习写爬虫的时候，正巧同学的女朋友有需求，大概是爬取知网内的几千个主题的数据，每一个主题的条数记录有几条的到几千条的不等，总来的来说也算是个上万数量级的爬虫了，分析了下知网，发现使用专业检索，可以完成我的目标，然后通过chrome的developer tools大概分析了下了请求数据包，发现知网的查询是分成两步的，第一步是一个总的请求（查询的条件基本上都在第一步里面了），会返回一个串
然后才能做第二步的数据请求（下方的截图对应网页上的不同区域的请求报文头和返回数据）
图一.查询记录请求报文头
图二. 对应不同年份的记录条数返回结果
至于为什么要分成两步，每一个区域对应一个不同的请求，这些都是网站本身的设计，我也没做过web开发，这么做有哪些优点我确实不清楚/擦汗，我的重点就是模拟它在网页上的请求，实现批量化的数据获取。
然后，大概就摸清楚了这一个数据获取的过程，我的思路是先完成一个数量级的数据获取，也就是爬取一条，然后再去扩展，加线程，加ip代理，加user_agent等等。
在这个阶段，重要的思路就是基本上要和在网页上的访问保持一致，保证自己拼的url和在网页上访问的时候是一致的，当然是在保证能访问的前提下，能略去的就略去。
分析它原本的请求url的时候，使用url转码工具可以将转码以后的url还原，更直白地分析。
然后提几个细节吧，知网的请求url上，有一些数据段一开始是不明白它的意义的，但是自己去拼接访问的时候发现，缺了网站就会报错，这时候就可以多尝试几个不同的访问，去拿它的请求heads,然后互相对比，就会发现有的字段是固定不变的，这种就可以直接照搬，有的呢，是变化的，这种就需要仔细去分析到底是什么数据，有什么意义，知网的就包括一个毫秒数，这个我一开始就没懂具体意义，后来分析了下感觉像时间，然后去取了下当前的毫秒时间，一对比发现大概是差不多，就当前的毫秒时间拼在了url串上面。
def getMilliTim():
t = time.time()
nowTime = t*1000
return int(nowTime)总而言之，就是对于像我这种不怎么懂web的爬虫小白，最好就是还原网站原本的请求，这样基本上请求数据就不会有太大问题了。
在完成了数量级为一的级别后，就开始准备大范围地获取数据了，这时候就要思考效率以及防止网站踢人了。
在遭遇了各种socket 10054 10061等错误，通过百度各种技巧，加上了ip代理等一些措施，最终我还是完成本次任务,当然最后还是加上了文件读取，任务队列等模块，大概就是一个线程专门负责输出文件，其它四个线程去任务池里面取任务爬数据，详细略过，见代码。有纰漏之处，还请斧正。