爬虫的修养-博客篇

1. 此次的爬虫对象是：http://blog.csdn.net/sinyu890807的文章
2. 请务必理解：python的基础(http://www.cnblogs.com/courtier/p/4285897.html),urllib基本使用,了解http协议

• 首先，为了不让服务器报403，我们必须设置个能随机User-Agent的列表：

#user_agent
    _header = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 5.2) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Chrome/12.0.742.122 Safari/534.30'
          ,'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:5.0) Gecko/20100101 Firefox/5.0',
          'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; ) AppleWebKit/534.12 (KHTML, like Gecko) Maxthon/3.0 Safari/534.12'];

• 接下来，让他们随机并设置消息头：

def connectURL(self,page):
        print "正在连接....."

        head = random.choice(self._header);

        req = urllib2.Request(page);

        req.add_header('User-Agent',self._header);
        req.add_header('Host','blog.csdn.net');
        req.add_header('Referer','http://blog.csdn.net/');
        req.add_header('GET',page);
        #页面的全部内容
        return urllib2.urlopen(req).read();

• 把爬虫爬到的内容，用正则来获取我们需要的：

def parseTolist(self,info):
        li = [];
        reg = r'<span class="link_title"><a href="(/guolin_blog/article/details/[0-9]+)">([^v]*)(?=</a>)';
        pat = re.compile(reg);#编译正则
         Blog_Link = re.findall(pat,info);
        #print Blog_Link;
        for i in Blog_Link:
            msg = i[1].replace("
        ","");
            li.append(msg+':'+'http://blog.csdn.net'+i[0]);
        return li;

• 调用一下,下面面的方法(默认是放到”D:\python\link.txt”)：

def wisdomBug(self):
         #打印页面
            for k in range(1,self.pagecount):
            page = self.url+str(k);
            print '引擎正在:'+page;
            #parese--文章列表
            info = self.connectURL(page);
            li = self.parseTolist(info);
            #save --保存
            for i in li:
                f = open("D:\python\link.txt",'a');
                f.write(i+os.linesep*2);
                f.close();

• 最后,我们可以看下我们的执行效果:

源代码:(https://github.com/aliencool/Python/blob/master/connect.py)

• 唠叨语:

        如果，有些网站动态User-Agent无法使用，那就要更高级的“代理IP”来使用了。其实，用Python坐爬虫可以做很多事情的，比如，

        查12306车票呀、爬一些新闻文章。我的此次博文个人总结只是入门级别，还有很多好的爬虫框架可以爬取更多信息更高效（多线程）

        希望，我们一起能继续深入，提供更好的博文。