Python爬虫

本文主要是介绍Python爬虫，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

request高级用法

1. --维持会话--

   • 主要是在登录过程中使用该功能（session = request.Session()）

2. --阻塞与非阻塞--

   1. 阻塞：程序会等待一个结果出现（不出现就一直等待）然后才执行其他的代码
      • 造成的问题：requests模块是阻塞的，发出请求会等待响应回来（若不回来，则一直等待），对于单次影响不大，若多次请求的话，时间过长
      • 解决方案：
        1. 多线程
        2. 多进程
           • GIL---->全局解释器锁
        3. 协程
        4. 异步
           • scarpy框架就是异步的，效率很高

3. --IP池--

   1. 存放IP的文件或者数据库
      • 作用：不可避免IP代理失效问题，代理的筛选、检测、去掉无用的代理，提供给爬虫程序
   2. IP代理网站：
      • 免费：站大爷、西刺网
      • 收费：蘑菇代理、阿布云、快代理、代理云、豌豆代理
      • 爬虫一般是收费的、稳定的IP代理
   3. 设计IP池
      1. 有IP来源（免费、收费）
      2. 筛选、检测IP的可用性
      3. 良好的接口供程序使用

4. --逻辑、分组、引用--

   1. 分组：
      1. 一个正则可能有多个括号，可以通过数括号来进行分组数量的统计
      2. group()取出第几组
         1. 0--取出全部的结果
         2. 1--取出第一组结果
         3. 2--取出第二组结果
   2. 反向引用

      1. 引用捕获到的东西

         1. 用法:\number number为捕获到的数据的分组编号

         示例：

# --- coding: utf-8 ---d
import re
# 引用5次 分组1捕获到的结果
pattern='135(\d)\\1{5}(.-)'
string='13588888865'

r=re.search(pattern,string)
print(r)

D:\Python\Python3.7\python3.exe "E:/Other Document/Py_Project/Python3_proj/Pachong/逻辑分组引用.py"
<re.Match object; span=(0, 11), match='13588888865'>
Process finished with exit code 0

5. --re模块的使用--
   1. ---re.search(pattern、string、flages)只匹配一次
   2. ---re.match(pattern、string、flages)匹配字符串开头，并且只匹配一次
   3. ---re.findall(pattern、string、flages)匹配所有的结果，返回结果为列表形式，若没有匹配到，则返回空列表 注意：反转列表：[::-1]
   4. ---re.finditer(pattern、string、flages)和findall()相似，只是结果返回结果是个迭代器iterator，需要遍历
   5. ---re.split(pattern、string,maxsplit,flages), maxsplit:要切割的次数，默认0，表示全部切割
   6. flages参数的使用
      1. re.I-->无视大小写 大小写都可以匹配
      2. re.S-->使“.”能够匹配换行符

string='asd3fasdfJava8hih'
pattern='df(.-?)8'      #匹配以df开头，以8结尾的里面额所有的内容（除了换行符），并提取出来
result=re.findall(pattern,string)
print(result)

D:\Python\Python3.7\python3.exe "E:/Other Document/Py_Project/Python3_proj/Pachong/逻辑分组引用.py"
Java
Process finished with exit code 0

1. --对象式的--
   1. object = re.compile('正则规则')-->较高效
   2. object = search（string、flages）

--常见动态页面分类--

1. Javascript:用户访问网站-->服务器--->文件（JS）-->浏览器--->先(运算)执行脚本(加密)-->结果渲染浏览器渲染-->显示出来
   • 爬虫顺序：
     1. 先解密JS
     2. 得到参数
     3. 用于get/post等请求
2. jQuery
3. Ajax
4. DHTML:Dinamic HTML 动态的html，将html、css、javascript整合在一起

动态页面处理方法

1. 解密（JS）反写 （效率不高）
   1. 使用Python模块 execjs 执行JS脚本，可以利用模块执行别人写的脚本
   2. PyV8 引擎 （Python2）
2. 抓包
   1. 找参数，若参数没有加密，直接爬虫
   2. 若参数加密，解密JS
3. Selenium
   1. 不解密，不用抓包，不用知道是get还是post，直接控制浏览器，在浏览器中打开，只要浏览器可以访问，爬虫就可以成功。
      • 优点：反反爬虫能力强
      • 缺点：速度慢、消耗计算机资源大、阻塞式的
        1. 多线程
        2. 多进程
        3. Splash （类似Selenium Docker容器）异步式的
        4. 分布式

Selenium

1. 自动化测试工具

2. 类似--按键精灵--,反复执行编写的命令

3. 模拟浏览器访问网站

4. 操作浏览器，浏览器会对（JS、Ajax、jQuery）进行渲染，选然后的数据可以用Selenium直接获取

   数据的提取：

   1. find_element_by_xpath()：driver.find_element_by_xpath()

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