爬虫学习之一个简单的网络爬虫
概述
这是一个网络爬虫学习的技术分享，主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析，达到对爬虫有个基本的认识，并且能够根据自己的需要爬到想要的数据。有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示。
什么是网络爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。via 百度百科网络爬虫
网络蜘蛛（Web spider）也叫网络爬虫（Web crawler），蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），或者（在FOAF软件概念中）网络疾走（WEB scutter），是一种“自动化浏览网络”的程序，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以供搜索引擎做进一步处理（分检整理下载的页面），而使得用户能更快的检索到他们需要的信息。via 维基百科网络蜘蛛
以上是百度百科和维基百科对网络爬虫的定义，简单来说爬虫就是抓取目标网站内容的工具，一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构类似与搜索引擎的爬虫，我们这里只讨论基本的爬虫原理。
爬虫工作原理
网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成，而爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具体流程是：
入口访问->下载内容->分析结构->提取内容
分析爬虫目标结构
这里我们通过分析一个网站[落网：http://luoo.net] 对网站内容进行提取来进一步了解！
第一步 确定目的
抓取目标网站的某一期所有音乐
第二步 分析页面结构
访问落网的某一期刊，通过Chrome的开发者模式查看播放列表中的歌曲，右侧用红色框线圈出来的是一些需要特别注意的语义结构，见下图所示：
以上红色框线圈出的地方主要有歌曲名称，歌曲的编号等，这里并没有看到歌曲的实际文件地址，所以我们继续查看，点击某一个歌曲就会立即在浏览器中播放，这时我们可以看到在Chrome的开发者模式的Network中看到实际请求的播放文件，如下图所示：
根据以上分析我们可以得到播放清单的位置和音乐文件的路径，接下来我们通过Python来实现这个目的。
实现爬虫
Python环境安装请自行Google
主要依赖第三方库
Requests（http://www.python-requests.org） 用来发起请求
BeautifulSoup（bs4） 用来解析HTML结构并提取内容
faker（http://fake-factory.readthedocs.io/en/stable/）用来模拟请求UA（User-Agent）
主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。
主要代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-'''by sudo rm -rf http://imchenkun.com'''import osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomfrom faker import Factoryimport Queueimport threadingfake = Factory.create()luoo_site = 'http://www.luoo.net/music/'luoo_site_mp3 = 'http://luoo-mp3.kssws.ks-cdn.com/low/luoo/radio%s/%s.mp3'proxy_ips = [ '27.15.236.236' ] # 替换自己的代理IPheaders = { 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': fake.user_agent() }def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { 'http': proxy_ips[ip_index] } return resdef fix_characters(s): for c in ['', ':', '"', '/', '\\\\', '|', '?', '*']: s = s.replace(c, '') return sclass LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print '[luoo spider]' print '=' * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = '1' self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print '\\ncrawl end\\n\\n' def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print 'crawling: ' + url + '\\n' res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') title = soup.find('span', attrs={'class': 'vol-title'}).text cover = soup.find('img', attrs={'class': 'vol-cover'})['src'] desc = soup.find('div', attrs={'class': 'vol-desc'}) track_names = soup.find_all('a', attrs={'class': 'trackname'}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) Github地址：https://github.com/imchenkun/ick-spider/blob/master/luoospider.py### 总结通过本文我们基本了解了网络爬虫的知识，对网络爬虫工作原理认识的同时我们实现了一个真实的案例场景，这里主要是使用一些基础的第三方Python库来帮助我们实现爬虫，基本上演示了网络爬虫框架中基本的核心概念。通常工作中我们会使用一些比较优秀的爬虫框架来快速的实现需求，比如 scrapy框架，接下来我会通过使用Scrapy这类爬虫框架来实现一个新的爬虫来加深对网络爬虫的理解！**特别申明：本文所提到的落网是我本人特别喜欢的一个音乐网站，本文只是拿来进行爬虫的技术交流学习，读者涉及到的所有侵权问题都与本人无关****本文首发在sudo rm -rf 采用署名(BY)-非商业性使用(NC)-禁止演绎(ND) 转载请注明原作者**--EOF--#Python#版权声明
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