Python爬虫实战：爬取百度百科词条、图书信息、博客及公众号文章

写爬虫代码如同搭建乐高积木，重点在于将一个个基础部件放置到正确位置。亲自着手去编写一个用于抓取百度百科词条的爬虫程序，这比阅读十本相关教程所起到的作用更为显著。

爬虫的骨架和血肉

单是写爬虫这回事儿，可不是简单地复制粘贴一下就能宣告大功告成的。咱可是见过好多好多新手，他们拿着别人给的代码去运行，结果却根本行不通，究其原因，恰恰就是因为他们压根儿就不清楚代码里面每一个步骤到底是在做啥。要知道，一个完整的爬虫程序，它是由三个核心的部分共同构建而成的，分别是负责发送请求的模块，专门用来解析网页的模块，以及承担存储数据任务的模块。

当你发送请求之时，这就好比是朝着服务器递去一张名片，在此过程之中，你必须带上正确无误的请求头，以此来伪装成浏览器的模样，我个人习惯于运用requests库，并且去设置User - Agent以及Cookie，倘若不这样做的话，那么就极其容易被服务器拒绝给予访问权限，超时设置同样是相当关键的，需要设置当个5秒的时长，从而避免出现卡死的情况。

着手去解析网页，这恰似去拆解快递一般，需要从中寻觅到你所期望获取的那一件商品，BeautifulSoup属于新手的优先选择，find以及find_all方法足以应对绝大多数情形，一旦遭遇动态加载的内容，那就得借助Selenium去模拟浏览器进行操作，不过要记得设置成无头模式以便节省资源。

从静态页面到动态数据

百度百科里词条页面架构相对较为规整，不过里头的目录以及参考资料通常是动态加载的，抓取词条之中的标题加上简介是挺简单的，直接去解析HTML因而足够，然而想要获得到完整的目录内容，那就得去分析网络请求了。

在浏览器借助开发者工具，将其切换进Network标签，对页面实施刷新，以此查看哪些请求会返回JSON数据。在不少情形下，真正的数据隐匿于XHR请求之中，当寻获正确的接口后，直接对这个接口发起请求，如此效率会更高。

要记得去设置那种合理的爬取间隔，我已经在代码当中添加了random随机延时，延时的范围是在0.5到1.5秒之间，这样做既不会给服务器造成压力，同时也不容易被封IP。要是遇到验证码的情况，可以使用打码平台或者干脆去换个代理IP。

异常处理和重试机制

网络请求如同过马路一般，总会存在意外状况。我所撰写的爬虫，均会运用try-except去包裹请求代码，以此捕获超时异常、连接异常以及解析异常。一旦遭遇404或者页面结构出现变化，代码必须能够实现优雅退出。

重试机制同样是相当关键的，我借助装饰器达成了自动重试，当遭遇网络波动状况的时候，次数充其量重试3次喔，而且每一次等待耗时呈指数式增长呢，如此即便网络处于不稳定的姿态，那爬虫靠自个儿也能够挺得过去的。

在调试进程之中呢，写日志这么一个行为乃是极为实用的辅助技巧。我拥有这样一种习惯，会依照每个步骤的具体情形，将种种关键信息，诸如请求的URL、返回状态码以及解析到的数据量等，都记录到文件里面。一旦哪儿出现了问题，只要去翻阅一下日志，便能够立刻知晓究竟是哪一个步骤出现了停滞的状况。

数据清洗与存储

从网页抓取得来的文本通常携带着HTML标签以及乱码，对数据进行清洗这算得上是一项需要细致对待的活动，据此我撰写了一个起到清洗作用的函数，凭借正则表达式借此进而去除掉多余的空格、换行符以及特殊字符，并把得到的数据据此整合成标准格式。

进行数据存储之际，Excel会是个不错的选择方式。借助openpyxl库去创建表格，将词条标题、简介、目录以及参考资料分别填入不一样的列中。给文件名添加时间戳，以此便于后期予以整理。

去重数据是相当重要的，我维护起一个记作set集合之物，用以记录已然抓取过的词条URL，借此避免对同一页面进行重复抓取，在爬取了数量达几万个之多的词条以后，这般去重机制能够省下诸多流量以及时间。

应对反爬虫策略

百度百科所具备的反爬虫机制相对而言较为温和，然而要是进行大规模抓取的话，依旧会受到限制。我曾遭遇过返回503这种情况，那是因为服务器怀疑我正在进行爬虫操作。其解决方案是对User-Agent进行轮换，搞出几十个常用浏览器的标识来随机进行切换。

玩进阶玩法会用到代理IP池，我搭建了一个简易的代理池，每日都要从免费代理网站抓取一批IP，一旦请求失败便会自动切换至下一个IP，尽管免费代理不稳定，但对于学习来讲也就达到可供给使用的状况。

Cookies失效居然也是个棘手的问题所在，登录状态维持大概一小时附近就没效了，需要再次去获取才行，我在代码之中添加了针对Cookie过期的检测，出现返回登录页面的情况时就会自动去刷新Cookie。

性能优化与扩展

那种单线程的爬虫运行起来速度实在是太慢啦，于是我把它改成了多线程版本的。采用的是concurrent.futures的线程池方式，同时开辟10个线程去进行抓取操作，速度由此得到了显著的提升。需要留意的是，线程之间得共享一个请求队列，以此来防止出现重复抓取的情况。

保留数据同样需要去优化，每抓取一回词条便进行一次Excel的写入这般做法太迟缓，于是我将其改成积攒够50条之后实施批量写入一次，于内存里利用列表暂时性存储数据，并且定时刷新到文件之中。

弄好这个爬虫框架后，更改些许参数即可抓取其余网站。我将请求、解析、存储这三个模块予以解耦，若想抓取知乎亦或是豆瓣，仅需再度撰写出解析函数。此套架构致使我随后承接了诸多爬虫私活，一日能够赚取几百块钱。

你平常编写爬虫之时碰到过最为头疼的反爬机制是啥，欢迎于评论区分享你的踩坑经历，点个赞以使更多爬虫初学者瞧见这篇文章。