小爬最近受同事所托，帮忙写个爬虫来获取某个网站的公开数据，该网站没有文件导出功能，后台返回的也不是完美的json格式数据，每页且只能显示不超过22行数据，合计有2200多页，约50000条数据，这就让手工取数变得遥不可及。
小爬原本想用python+selenium思路来低效爬取，实际体验了之后，发现其速度着实不够理想，且还存在稳定性问题，容易在控制翻页的过程中遭遇异常中断。经过一番思忖，小爬还是决定通过requests库来获取html，再用lxml+xpath或者RE表达式来解析，用threading来加速，用csv文件来存储爬取的内容。
说干咱就干，通过后台抓包，我们分析该网站主要是get请求，参数如下：
显然turn_x控制翻页，classid_x控制类别，mode_x看上去始终为1.由于我们准备爬取所有服务器存储的2206页数据，所以此时可以不区分其类型（任意类型）：
我们可以定义个task函数，传入pageNum作为参数来爬取。假如我们一开始不知道服务器中总共多少页，多少条数据，我们可以先请求一次服务器，解析得到总条数和总页数，以决定后续的循环次数。不过此时考虑到它的型号数量每天基本保持不变，为了简化步骤，我们可以直接确定循环的次数。
使用requests来爬取网页信息时，为了不被反爬策略拦截导致页面404，我们需要添加必要的Request Headers，而Request Headers中最重要的就是User Agent信息。此处为了简化，我们可以如下这样定义我们的Session：
我们先定义一个task函数，将pageNum作为参数：
拿到页面元素后，我们使用浏览器的Inspect元素侦测功能，观察页面的结构：
每条信息都有12个字段，其中“供应商”字段为广告，我们需要的是如下这些字段：
| 类型 | 国内新型号 | 国内旧型号 | 内径 (mm) | 外径 (mm) | 宽度 (mm) | Cr (kN) | Cor (kN) | 脂润滑转速 (r/min) | 油润滑转速 (r/min) | 重量 (kg) |
|---|
部分字段的文本带有超链接（深色文字），部分字段则只有纯文本。体现在Html源码上的差别是，部分文本为td标签下的a标签的文本，部分则直接是td标签的文本信息。
我们可以利用正则表达式的findall方法拿到所有的td标签，再对这些内容中含有a标签的数据进行进一步清洗：
上面代码中的tdList包含了所有的td标签信息，可实际上，我们每11个td标签则为一行数据，考虑到我们需要分行存储这些轴承字段信息，那么有必要将上面正则表达式得到的tdList列表进行分段，得到n个长度为11的子列表，这个可以通过python的列表表达式快速得到，python语法上简洁的优势也再一次得到印证：
紧接着，我们遍历列表的每一个元素，将含有a标签的，进一步用re表达式的search+group方法得到其文本内容：
通过上面一通操作，我们就得到了一个二维列表rows，剩下的操作就是将这个二维数组存入csv文件。
不过上面这样得到的csv文件缺少表头，我们可以在创建csv文件（使用w模式）一开始就写入表头，后面便可以用“a”模式追加行信息：
最后我们引入多线程，借助concurrent库来加速程序，这个过程中要注意几个地方：当多个线程同时对某个csv文件进行写操作时，容易由于共享文件导致写入乱码或者信息丢失，所以，在写入操作时，要引入线程锁，利用它的acquire 和release方法，以保证信息的写入安全；另外一点，我们可以利用map方法来快速传入多个pageNum参数。限于篇幅原因，完整的代码可以在公众号“小小爬虫师”中获取到。
经过一番尝试，借助多线程技术，我们的脚本，在不到40秒时间就完成了约50000条数据的爬取，可谓高效~
现实的工作中，我们往往会遇到各式各样的网站，也会面临各类爬虫需求。只有灵活使用各种爬虫方法、页面解析方法、多线程、多进程等异步加速手段，才能高效完成工作，向996 say no~
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