如何用 Python 实现 Web 抓取？

【编者按】本文作者为 Blog Bowl 联合创始人 Shaumik Daityari，主要介绍 Web 抓取技术的基本实现原理和方法。文章系国内ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现，以下为正文。

随着电子商务的蓬勃发展，笔者近年越来越着迷于比价应用。我在网络上（甚至线下）的每次购买，都是在各大电商网站深入调研后的结果。

笔者常用的比价应用包括：RedLaser, ShopSavvy 以及 BuyHatke。这些应用有效提高了价格透明度，进而为消费者节省了可观的时间。

但是，你是否想过，这些应用如何得到那些重要数据？通常，它们会借助 Web 抓取 技术来完成该任务。

Web 抓取的定义

Web 抓取是抽取网络数据的过程。只要借助合适的工具，任何你能看到的数据都可以进行抽取。在本文中，我们将重点介绍自动化抽取过程的程序，帮助你在较短时间内收集大量数据。除了笔者前文提到的用例，抓取技术的用途还包括：SEO 追踪、工作追踪、新闻分析以及笔者的最爱——社交媒体的情感分析！

一点提醒

在开启 Web 抓取的探险之前，请确保自己了解相关的法律问题。许多网站在其服务条款中明确禁止对其内容进行抓取。例如， Medium 网站就写道：“遵照网站 robots.txt 文件中的规定进行的爬取操作(Crawling)是可接受的，但是我们禁止抓取(Scraping)操作。”对不允许抓取的网站进行抓取可能会使你进入他们的黑名单！与任何工具一样，Web 抓取也可能用于复制网站内容之类的不良目的。此外，由 Web 抓取引起的法律诉讼也不在少数。

设置代码

在充分了解小心行事的必要之后，让我们开始学习 Web 抓取。其实，Web 抓取可以通过任何编程语言实现，在不久之前，我们 使用 Node 实现过 。在本文中，考虑到其简洁性与丰富的包支持，我们将使用Python 实现抓取程序。

Web 抓取的基本过程

当你打开网络中的某个站点时，就会下载其 HTML 代码，由你的 web 浏览器对其进行分析与展示。该 HTML 代码包含了你所看到的所有信息。因此，通过分析 HTML 代码就能得到所需信息（比如价格）。你可以使用正则表达式在数据海洋中搜索你需要的信息，也可以使用函数库来解释 HTML，同样也能得到需要数据。

在 Python 中，我们将使用一个名为 靓汤（Beautiful Soup） 的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之，运行如下代码即可：

pip install beautifulsoup4

或者，你也可以根据源码进行构建。在该模块的 文档说明页 ，可以看到详细的安装步骤。

安装完成之后，我们大致会遵循以下步骤实现 web 抓取：

• 向 URL 发送请求

• 接收响应

• 分析响应以寻找所需数据

作为演示，我们将使用笔者的博客 http://dada.theblogbowl.in/. 作为目标 URL。

前两个步骤相对简单，可以这样完成：

from urllib import urlopen#Sending the http requestwebpage = urlopen('http://my_website.com/').read()

接下来，将响应传给之前安装的模块：

from bs4 import BeautifulSoup#making the soup! yummy ;)soup = BeautifulSoup(webpage, "html5lib")

请注意，此处我们选择了 html5lib 作为解析器。根据 BeautifulSoup 的文档 ，你也可以为其选择不同的解析器。

解析 HTML

在将 HTML 传给 BeautifulSoup 之后，我们可以尝试一些指令。譬如，检查 HTML 标记代码是否正确，可以验证该页面的标题（在 Python 解释器中）：

>>> soup.title<title>Transcendental  Tech Talk</title>>>> soup.title.text u'Transcendental  Tech Talk' >>>

接下来，开始抽取页面中的特定元素。譬如，我想抽取博客中文章标题的列表。为此，我需要分析 HTML 的结构，这一点可以借助 Chrome 检查器完成。其他浏览器也提供了类似的工具。

使用 Chrome 检查器检查某个页面的 HTML 结构

如你所见，所有文章标题都带有 h3 标签与两个类属性： post-title 与 entry-title 类。因此，用 post-title 类搜索所有 h3 元素就能得到该页的文章标题列表。在此例中，我们使用 BeautifulSoup 提供的 find_all 函数，并通过 class_ 参数确定所需的类：

>>> titles = soup.find_all('h3', class_ = 'post-title') #Getting all titles>>> titles[0].textu'/nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips/n'>>>

只通过 post-title 类进行条目搜索应该可以得到相同的结果：

>>> titles = soup.find_all(class_ = 'post-title') #Getting all items with class post-title>>> titles[0].textu'/nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips/n'>>>

如果你想进一步了解条目所指的链接，可以运行下面的代码：

>>> for title in titles:...     # Each title is in the form of <h3 ...><a href=...>Post Title<a/></h3>...     print title.find("a").get("href")...http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html http://dada.theblogbowl.in/2015/09/i-got-published.html http://dada.theblogbowl.in/2014/12/how-to-use-requestput-or-requestdelete.html http://dada.theblogbowl.in/2014/12/zico-isl-and-atk.html...>>>

BeautifulSoup 内置了许多方法，可以帮助你玩转 HTML。其中一些方法列举如下：

>>> titles[0].contents [u'/n', <a href="http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html">Kolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips</a>, u'/n']>>>

请注意，你也可以使用 children 属性，不过它有点像 生成器 ：

>>> titles[0].parent<div class="post hentry uncustomized-post-template">/n<a name="6501973351448547458"></a>/n<h3 class="post-title entry-title">/n<a href="http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html">Kolkata #BergerXP IndiBlogger ... >>>

你也可以使用正则表达式搜索 CSS 类，对此， 本文档有详细的介绍 。

使用 Mechanize 模拟登录

目前为止，我们做的只是下载一个页面进而分析其内容。然而，web 开发者可能屏蔽了非浏览器发出的请求，或者有些网站内容只能在登录之后读取。那么，我们该如何处理这些情况呢？

对于第一种情况，我们需要在向页面发送请求时模拟一个浏览器。每个 HTTP 请求都包含一些相关的数据头（header），其中包含了访客浏览器、操作系统以及屏幕大小之类的信息。我们可以改变这些数据头，伪装为浏览器发送请求。

至于第二种情况，为了访问带有访客限制的内容，我们需要登录该网站，使用 cookie 保持会话。下面，让我们来看看在伪装成浏览器的同时，如何完成这一点。

我们将借助 cookielib 模块使用 cookie 管理会话。此外，我们还将用到 mechanize ，后者可以使用 pip 之类的安装程序进行安装。

我们会通过 Blog Bowl 这个页面进行登录，并访问 通知页面 。下面的代码通过行内注释进行了解释：

import mechanize import cookielib  from urllib import urlopen from bs4 import BeautifulSoup# Cookie Jarcj = cookielib.LWPCookieJar()  browser = mechanize.Browser() browser.set_cookiejar(cj) browser.set_handle_robots(False) browser.set_handle_redirect(True)# Solving issue #1 by emulating a browser by adding HTTP headersbrowser.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.1) Gecko/2008071615 Fedora/3.0.1-1.fc9 Firefox/3.0.1')]# Open Login Pagebrowser.open("http://theblogbowl.in/login/")# Select Login form (1st form of the page)browser.select_form(nr = 0)# Alternate syntax - browser.select_form(name = "form_name")# The first <input> tag of the form is a CSRF token# Setting the 2nd and 3rd tags to email and passwordbrowser.form.set_value("email@example.com", nr=1) browser.form.set_value("password", nr=2)# Logging inresponse = browser.submit()# Opening new page after loginsoup = BeautifulSoup(browser.open('http://theblogbowl.in/notifications/').read(), "html5lib")

通知页面的结构

# Print notificationsprint soup.find(class_ = "search_results").text

登录进通知页面后的结果

结语

许多开发者会告诉你：你在网络上看到的任何信息都可以被抓取。通过这篇文章，你学会了如何轻松抽取登录后才能看到的内容。此外，如果你的 IP 遭到了屏蔽，你可以掩盖自己的 IP 地址（或选用其他地址）。同时，为了看起来像是人类在访问，你应该在请求之间保留一定的时间间隔。

随着人们对数据的需求不断增长，web 抓取（不论原因好坏）技术在未来的应用只会更加广泛。也因此，理解其原理是相当重要的，不管你是为了有效利用该技术，还是为了免受其坑害。

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原文地址： https://www.sitepoint.com/web-scraping-for-beginners/