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用python写爬虫函数 python 爬虫函数

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如何用Python做爬虫1）首先你要明白爬虫怎样工作 。
想象你是一只蜘蛛 ， 现在你被放到了互联“网”上 。那么，你需要把所有的网页都看一遍 。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧 。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接 。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面 。太好了 ， 这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上 。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页” 。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊 。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址 。这样 ， 每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址 。如果去过，那就别去了 。
好的 ， 理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话 ， 那么可以证明你一定可以爬完所有的网页 。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()0:
current_url = url_queue.get()#拿出队例中第一个的url
store(current_url)#把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了 。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发 。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容 。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了 。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了 ， 而上面的代码太慢太慢了 。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度 。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高 。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中 。可惜天下没有白吃的午餐 ， 它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过 。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性 。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少 。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死） 。但是如果没被看过 ， 一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了?。?。[IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好 ， 现在已经接近处理判重最快的方法了 。另外一个瓶颈——你只有一台机器 。不管你的带宽有多大 ， 只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度 。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧） 。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月 。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么 ， 假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通 ， 每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取 。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去 。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave 。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1) 。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列 。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = ""
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事 。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题 。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽?。ū热缭趺囱槿〕鐾成纤械牡刂烦槿〕隼?nbsp;， “朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究 。虽然如此 ，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索” 。
所以 ， 不要问怎么入门，直接上路就好了：）
如何用Python做爬虫？在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材 。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为 。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度 。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码 。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地 。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能 。
【用python写爬虫函数 python 爬虫函数】具体步骤
获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息 。
getjpg.py
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()return html
html = getHtml("")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据 。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址 。
read()方法用于读取URL上的数据 ， 向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来 。执行程序就会把整个网页打印输出 。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行 。
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具 。找到了图片的地址，如：src=https://www.04ip.com/post/””pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()return htmldef getImg(html):
reg = r'src="https://www.04ip.com/post/(. ?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)return imglist
html = getHtml("")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接 。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据 。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址 。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()return htmldef getImg(html):
reg = r'src="https://www.04ip.com/post/(. ?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x =1html = getHtml("")print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法 ， 直接将远程数据下载到本地 。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1 。保存的位置默认为程序的存放目录 。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件 。
python 爬虫自学要多久一周或者一个月 。
如果完全靠自己自学 ， 又是从零基础开始学习Python的情况下 ， 按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间 。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基?。?就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了 。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业 。
关于用python写爬虫函数和python 爬虫函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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