爬虫入门到放弃系列01：什么是爬虫

序章

18年初，还在实习期的我因为工作需求开始接触Java爬虫，从一个网站爬取了163W条poi数据，这是我人生中写的第一个爬虫，也是唯一的一个Java爬虫。后来这些poi数据也成了我毕业设计中的一部分。后来开始学习Python爬虫以及爬虫框架Scrapy，尤其是Scrapy，前前后后研究了一个多月，并利用Scrapy构建了千万级数据的ICA(互联网内容识别)资源库。

写爬虫系列的目的主要是想记录一下自己学习爬虫的经历，以及遇到的一些问题，也希望能够给爬虫初学者带来一些启示。之前给同事普及爬虫的时候，自己动手做了人生中的第一个PPT，所以爬虫系列文章将围绕着这个PPT来开展。

系列结构

如图，将从四个方面来介绍爬虫。

1. 爬虫入门：主要包括爬虫的基本概念、技术栈、爬虫程序的开发等。
2. 反爬技术：主要是讲述常见的反爬虫技术以及应对方法。
3. Scrapy框架：目前最好的爬虫框架，也是本系列文章的重点内容。
4. 风险规避：讲述如何编写规范的爬虫，如何避免数据风险。

前言

很多人包括我在内，刚开始听到爬虫的时候都会有一种朦朦胧胧、遥不可及的感觉。很多人觉得只有程序员才需要使用爬虫，其实并不是。至少，Python处理文档和爬虫的能力是面向日常工作的。

举个栗子：有人需要每天从各个网站上粘贴成百上千条数据到excel中，如果使用爬虫，一个requests、pandas或xlwt就搞定了，几十行代码而已。日常上线需求需要根据模板来写三个文档进行上传，前前后后粘贴需要四五分钟，后来我为了偷懒用Python写了个程序打包成exe，点击一下几秒就完成了。所以，Python让日常工作工作更高效，值得更多的人学习。

本篇文章主要从第一章爬虫入门开始讲起。

爬虫概念

什么是爬虫？

这是当初我学习开发爬虫的时候，脑海里浮现的第一个问题。不论网上怎么介绍爬虫，是spider、crawler也好，是robots也罢。我的理解就是：模拟人的行为从网页上获取的数据的程序。更具象一些：在Java中爬虫是Jsoup.jar，在Python中爬虫是requests模块，甚至Shell中的curl命令也可以看做是爬虫。

爬虫库可以分为两个部分。一是请求部分，主要负责请求数据，例如Python的requests；二是解析部分，负责解析html获取数据，例如Python的BS4。

爬虫做了什么工作？

模仿人的行为从网页获取数据。一个人，需要先打开浏览器、输入网址，从网站后台获取网页并加载到浏览器展示，最后才能获取数据。爬虫的请求部分，就相当于浏览器的角色，会根据你输入的url从网站后台获取html，而解析部分就会根据预先设定的规则，从html中获取数据。

而开发者的工作，一是装饰请求部分，例如在请求头中添加User-Agent、Cookie等，让网站觉得是一个人通过浏览器来访问的，而不是一个程序。二是通过选择器来编写规则，从页面获取数据。

这是浏览器的请求头内容。

技术栈

做爬虫需要什么具备什么样的技术？是不是只有大佬才可以？其实并不是。这里主要分为两个层次要求。

基本要求

编程语言：只需要有Java或者Python基础即可，有基本的Html阅读能力以及CSS选择器、Xpath选择器、正则表达式的使用能力。

数据存储：爬取的数据要只有存储下来才有意义。数据可以保存在文件或数据库中，这就要求开发者有文件读写或数据库操作的能力。对于数据库，掌握基本的表结构设计、增删改查的能力即可。

开发者工具：爬虫开发者使用最多的工具，各种浏览器按下F12都会弹出。通常用来拦截请求，定位元素，查看JS源文件。

进阶要求

在爬虫的开发中，会遇到各种各样的问题，就需要有独立思考和解决问题的能力。目前，很多网站都采用了异步加载数据或JS加密，所以需要具备Ajax和JS方面的知识。

网络知识。基本的状态码：20x成功，30x转发重定向，40x请求不存在、50x服务端问题。有时候还需要TCP的知识，例如established、time_waited等TCP连接状态代表着什么。

爬虫开发

基础概念我们已经讲完，怎么来开发个爬虫呢？举个栗子：

如图，是星斗苍凉、月色照亮的动漫斗罗大陆的播放页面。我们以此为例，开发爬虫来获取页面数据。

Java爬虫

Java爬虫的开发主要使用Jsoup。

引入Jsoup依赖：

    <dependency>
      <groupId>org.jsoup</groupId>
      <artifactId>jsoup</artifactId>
      <version>1.11.2</version>
    </dependency>

程序开发：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.IOException;

public class JavaCrawler {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String url = "https://v.qq.com/detail/m/m441e3rjq9kwpsc.html";
        // 发起请求，获取页面
        Document document = Jsoup.connect(url).get();
        // 解析html，获取数据
        Element body = document.body();
        Element common = body.getElementsByClass("video_title_cn").get(0);
        String name = common.getElementsByAttribute("_stat").text();
        String category = common.getElementsByClass("type").text();
        Elements type_txt = body.getElementsByClass("type_txt");
        String alias = type_txt.get(0).text();
        String area = type_txt.get(1).text();
        String parts = type_txt.get(2).text();
        String date = type_txt.get(3).text();
        String update = type_txt.get(4).text();
        String tag = body.getElementsByClass("tag").text();
        String describe = body.getElementsByClass("_desc_txt_lineHight").text();
        System.out.println(name + "\n" + category + "\n" + alias + "\n" + area + "\n" + parts + "\n" + date + "\n" + update + "\n" + tag + "\n" + describe);

    }
}

Python爬虫

对于Python爬虫的开发，使用的是requests和bs4。

安装模块：

pip install requests bs4

程序开发：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://v.qq.com/detail/m/m441e3rjq9kwpsc.html'
# 发起请求，获取页面
response = requests.get(url)
# 解析html，获取数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
name = soup.select(".video_title_cn a")[0].string
category = soup.select("span.type")[0].string
alias = soup.select("span.type_txt")[0].string
area = soup.select("span.type_txt")[1].string
parts =soup.select("span.type_txt")[2].string
date = soup.select("span.type_txt")[3].string
update = soup.select("span.type_txt")[4].string
tag = soup.select("a.tag")[0].string
describe = soup.select("span._desc_txt_lineHight")[0].string
print(name, category, alias, parts, date, update, tag, describe, sep='\n')

上面两个程序输出相同的结果：

至此，斗罗大陆的爬虫开发工作就完成了。从代码也能看出来，请求部分也就一行，大部分都是解析部分的，这里使用css选择器来完成数据的解析。

我们再来看看请求部分获取的网页内容：

当然，一个完整的爬虫程序除了以上模块，还需要有存储模块，必要的时候还需要代理池模块。其次，对于整个大型网站数据的爬取还需要对网站进行深度/广度遍历来完成，还需要考虑到如果爬虫中断，如何从断点开始继续爬取等方面的设计。这一部分的内容后面会写。

对于Jsoup资料、requests、scrapy视频教程，公众号后台回复 爬虫资料 即可获取。

结语

这一篇文章不对程序的开发做过多的深入探讨，只讲述爬虫的概念以及程序演示。而下一篇文章会根据上面的程序，着重对Jsoup和requests、bs4模块以及css选择器的使用深入探究。期待下一次相遇。

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写的都是日常工作中的亲身实践，处于自己的角度从0写到1，保证能够真正让大家看懂。

文章会在公众号 [入门到放弃之路] 首发，期待你的关注。