爬虫学习之一个简单的网络爬虫

摘要：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。

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。

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。

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

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。

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 os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
from faker import Factory
import Queue
import threading

fake = 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IP
headers = {
    "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 res

def fix_characters(s):
    for c in ["<", ">", ":", """, "/", "", "|", "?", "*"]:
        s = s.replace(c, "")
    return s


class 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 "
crawl end

"
        def spider(self, vol):
        url = luoo_site + vol
        print "crawling: " + url + "
"
        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) < 12) else track.text[:2]  # 12期前的音乐编号1~9是1位（如：1~9），之后的都是2位 1~9会在左边垫0（如：01~09）
            _name = fix_characters(track.text[4:])
            tracks.append({"id": _id, "name": _name})
            phases = {
                "phase": vol,                         # 期刊编号
                "title": title,                       # 期刊标题
                 "cover": cover,                      # 期刊封面
                 "desc": desc,                        # 期刊描述
                 "track_count": track_count,          # 节目数
                 "tracks": tracks                     # 节目清单(节目编号，节目名称)
            }
            self.queue.put(phases)


class LuooDownloader(threading.Thread):
    def __init__(self, url, dist, queue=None):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url
        self.queue = queue
        self.dist = dist
        self.__counter = 0       

     def run(self):
        while True:
            if self.queue.qsize() <= 0:
                pass
            else:
                phases = self.queue.get()
                self.download(phases)

    def download(self, phases):
        for track in phases["tracks"]:
            file_url = self.url % (phases["phase"], track["id"])

            local_file_dict = "%s/%s" % (self.dist, phases["phase"])
            if not os.path.exists(local_file_dict):
                os.makedirs(local_file_dict)              

            local_file = "%s/%s.%s.mp3" % (local_file_dict, track["id"], track["name"])
            if not os.path.isfile(local_file):
                print "downloading: " + track["name"]
                res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers)
                with open(local_file, "wb") as f:
                    f.write(res.content)
                    f.close()
                print "done.
"
            else:
                print "break: " + track["name"]


if __name__ == "__main__":
    spider_queue = Queue.Queue()

    luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=["680", "721", "725", "720"],queue=spider_queue)
    luoo.setDaemon(True)
    luoo.start()

    downloader_count = 5
    for i in range(downloader_count):
        luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, "D:/luoo", queue=spider_queue)
        luoo_download.setDaemon(True)
        luoo_download.start()

以上代码执行后结果如下图所示

Github地址：https://github.com/imchenkun/ick-spider/blob/master/luoospider.py

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

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