一、爬虫介绍

网络爬虫，其实叫作网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据

爬虫步骤：

1. 根据url获取HTML数据
2. 解析HTML，获取目标信息
3. 存储数据
4. 预处理
5. 排名，提供检索服务

二、爬虫原理

爬虫是 模拟用户在浏览器或者某个应用上的操作，把操作的过程、实现自动化的程序
网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。
网络爬虫的基本工作流程如下：
a . 首先选取一部分精心挑选的种子URL；
b. 将这些URL放入待抓取URL队列；
c. 从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。
d. 分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。

TCP3次握手，4次挥手过程

（1）客户端发送一个带SYN标志的TCP报文到服务器。这是三次握手过程中的报（2）服务器端回应客户端的，这是三次握手中的第2个报文，这个报文同时带ACK标志和SYN标志。因此它表示对刚才客户端SYN报文的回应；同时又标志SYN给客户端，询问客户端是否准备好进行数据通讯。
（3）客户必须再次回应服务段一个ACK报文，这是报文段3
连接终止协议（四次挥手）:
（1） TCP客户端发送一个FIN，用来关闭客户到服务器的数据传送（报文段4）。
（2） 服务器收到这个FIN，它发回一个ACK，确认序号为收到的序号加1（报文段5）。和SYN一样，一个FIN将占用一个序号。
（3） 服务器关闭客户端的连接，发送一个FIN给客户端（报文段6）。
（4） 客户段发回ACK报文确认，并将确认序号设置为收到序号加1（报文段7）。

三、页面解析之数据提取

一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值，内容一般分为两部分，非结构化的文本，或结构化的文本。

关于结构化的数据
JSON、XML

关于HTML文本（包含JavaScript代码）：
HTML文本（包含JavaScript代码）是最常见的数据格式，理应属于结构化的文本组织，但因为一般我们需要的关键信息并非直接可以得到，需要进行对HTML的解析查找，甚至一些字符串操作才能得到，所以还是归类于非结构化的数据处理中。
把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。
常见解析方式如下：XPath、CSS选择器、正则表达式
比如一段文本：
例如一篇文章，或者一句话，我们的初衷是提取有效信息，所以如果是滞后处理，可以直接存储，如果是需要实时提取有用信息，常见的处理方式如下：

分词根据抓取的网站类型，使用不同词库，进行基本的分词，然后变成词频统计，类似于向量的表示，词为方向，词频为长度。

NLP自然语言处理，进行语义分析，用结果表示，例如正负面等。

四、正则表达式

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个"规则字符串"，这个"规则字符串"用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

常见匹配符：
^ — 与字符串开始的地方匹配，不匹配任何字符；
$ — 与字符串结束的地方匹配，不匹配任何字符；
\b — 匹配一个单词边界，也就是单词和空格之间的位置，不匹配任何字符；
\B — \b取非，即匹配一个非单词边界；

五、实践

1. 抓取百度贴吧

源码

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib2
import urllib
from lxml import etree
import chardet
import json
import codecs
def GetTimeByArticle(url):
    request = urllib2.Request(url)
    response = urllib2.urlopen(request)
    resHtml = response.read()
    html = etree.HTML(resHtml)
    time = html.xpath('//span[@class="tail-info"]')[1].text
    print time
    return time
def main():
    output = codecs.open('tieba0812.json', 'w', encoding='utf-8')
    for pn in range(0, 250, 50):
        kw = u'网络爬虫'.encode('utf-8')
        url = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=' + urllib.quote(kw) + '&ie=utf-8&pn=' + str(pn)
        print url
        request = urllib2.Request(url)
        response = urllib2.urlopen(request)
        resHtml = response.read()
        print resHtml
        html_dom = etree.HTML(resHtml)
        # print etree.tostring(html_dom)
        html = html_dom
        # site = html.xpath('//li[@data-field]')[0]
        for site in html.xpath('//li[@data-field]'):
            # print etree.tostring(site.xpath('.//a')[0])
            title = site.xpath('.//a')[0].text
            Article_url = site.xpath('.//a')[0].attrib['href']
            reply_date = GetTimeByArticle('http://tieba.baidu.com' + Article_url)
            jieshao = site.xpath('.//*[@class="threadlist_abs threadlist_abs_onlyline "]')[0].text.strip()
            author = site.xpath('.//*[@class="frs-author-name j_user_card "]')[0].text.strip()
            lastName = site.xpath('.//*[@class="frs-author-name j_user_card "]')[1].text.strip()
            print title, jieshao, Article_url, author, lastName
            item = {}
            item['title'] = title
            item['author'] = author
            item['lastName'] = lastName
            item['reply_date'] = reply_date
            print item
            line = json.dumps(item, ensure_ascii=False)
            print line
            print type(line)
            output.write(line + "\n")
        output.close()
    print 'end'
if __name__ == '__main__':
    main()

2. 拉钩招聘网

源码：

from lxml import etree
import requests
import re
response = requests.get('http://www.lagou.com/jobs/2101463.html')
resHtml = response.text
html = etree.HTML(resHtml)
title = html.xpath('//h1[@title]')[0].attrib['title']
#salary= html.xpath('//span[@class="red"]')[0].text
salary = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p/span')[0].text
worklocation = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p/span')[1].text
experience = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p/span')[2].text
education = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p/span')[3].text
worktype = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p/span')[4].text
Temptation = html.xpath('//dd[@class="job_request"]/p[2]')[0].text
print salary,worklocation,experience,education,worktype,Temptation
description_tag = html.xpath('//dd[@class="job_bt"]')[0]
description =  etree.tostring( description_tag,encoding='utf-8')
#print description
deal_descp =  re.sub('<.*?>','',description)
print deal_descp.strip()
publisher_name =  html.xpath('//*[@class="publisher_name"]//@title')[0]
pos =  html.xpath('//*[@class="pos"]')[0].text
chuli_lv =  html.xpath('//*[@class="data"]')[0].text
chuli_yongshi =  html.xpath('//*[@class="data"]')[1].text
print chuli_lv,chuli_yongshi,pos,publisher_name

六、 进阶版

爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy 和 PySpider
PySpider
优点：分布式框架，上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。

缺点：自定义程度低

http://docs.pyspider.org/en/latest/Quickstart/

Scrapy

优点：自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，拿来研究分布式和多线程等等是最合适不过的。

缺点：非分布式框架（可以用scrapy-redis分布式框架）

爬虫技术越来越高级，需要我们不断学习、探索，今天就简单分享到这吧！