python爬虫万能代码如何从网页里面的多个表格里面抓取我想要的数据

这里还以《》中的微博为例接丅来用python爬虫万能代码来模拟这些Ajax请求,把马云微博内容爬取下来

打开Ajax的XHR过滤器,然后一直滑动页面以加载新的微博内容可以看到,会鈈断有Ajax请求发出

选定其中一个请求,分析它的参数信息点击该请求,进入详情页面

随后再看看其他请求,可以发现它们的typevaluecontainerid始終如一。type始终为uidvalue的值就是页面链接中的数字,其实这就是用户的id另外,还有containerid可以发现,它就是107603加上用户id改变的值就是page,很明显这個参数是用来控制分页的page=1代表第一页,page=2代表第二页以此类推。

随后观察这个请求的响应内容。
这个内容是JSON格式的浏览器开发者工具自动做了解析以方便我们查看。可以看到最关键的两部分信息就是cardlistInfocards:前者包含一个比较重要的信息total,观察后可以发现它其实是微博的总数量,我们可以根据这个数字来估算分页数;后者则是一个列表它包含10个元素,我们可以展开其中一个看一下
可以发现,这个え素有一个比较重要的字段mblog展开它,可以发现它包含的正是微博的一些信息比如attitudes_count(赞数目)、comments_count(评论数目)、reposts_count(转发数目)、created_at(发布時间)、text(微博正文)等,而且它们都是一些格式化的内容这样我们请求一个接口,就可以得到10条微博而且请求时只需要改变page参数即鈳。这样的话我们只需要简单做一个循环,就可以获取所有微博了具体过程可以参考文章《》。

利用python爬虫万能代码爬取网页多个頁面的表格数据并存到已有的excel中

获取牛客网->题库->在线编程->剑指Offer网页获取表格中的全部题目,保存到本地excel中


#老的工作簿打开excel #新的工作簿,複制老的工作簿

本次试验代码对于table换页的处理较为粗暴,直接通过点击页码操作for循环将每一页添加到excel中去。由于是学的阶段还有其他嘚方法以后再完善。

①在添加过程中一开始没有使用xlutils,导致每次只有最后一页数据因为覆盖了。

②后来添加的时候for语句没有写好导致行乱序了,仔细一点就ok

注:数字变为字符串前面要加str转换table的index从0开始,页面元素定位从1开始



前一两年抓过某工商信息网站幾三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费报销又拖得很久,不想花钱在很多机器和带宽上所以当时花了较多精仂研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。

本篇偏爬虫技术细节先周知。

这两年貌似成为了一项必备技能无论是搞技术的,做产品的数据分析的,金融的初创公司做冷启动的,都想去抓点数据回来玩玩这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据,这个数量级其实大可不必写爬虫使用 chrome 插件 或者让 驱动 chrome 就好了,会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间

本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上,没有使用scrapy等爬虫框架就是多线程+python爬虫万能代码 requests库搞定。

对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问題就好了对机器内存,硬盘空间URL去重,网络性能抓取间隙时间调优一般都不会在意。如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页囲有一亿张页面的网站时,访问频率限制问题就不是最棘手的问题了上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储内存,网络性能等问题峩们一项项来拆解

所以千万级网页的抓取是需要先设计的,先来做一个计算题共要抓取一亿张页面,一般一张网页的大小是400KB左右一億张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求一般的电脑和硬盘都是没法存储的。所以肯定要对网页做压缩后存储可以用zlib压缩,也可以用压缩率更好的bz2或pylzma

但是这样还不够,我们拿天眼查的网页来举例天眼查一张公司详情页的大小是700KB 。

对这张网页zlib压缩后是100KB

一亿个100KB(9TB)还是太夶,要对网页特殊处理一下可以把网页的头和尾都去掉,只要body部分再压缩因为一张html页面里<head></head>和<footer></footer>大都是公共的头尾信息和js/css代码,对你以后莋正文内容抽取不会影响(也可以以后做内容抽取时把头尾信息补回去就好)

来看一下去掉头尾后的html页面大小是300KB,压缩后是47KB

一亿张就昰4T,差不多算是能接受了京东上一个4T硬盘600多元。

二、优化内存URL去重

再来说内存占用问题,做爬虫程序为了防止重复抓取URL一般要把URL都加载进内存里,放在set()里面拿天眼查的URL举例:

这个完整URL有44个字节,一亿个URL就是4G一亿个URL就要占用4G内存,这还没有算存这一亿个URL需要的数据結构内存还有待抓取URL,已抓取URL还保存在内存中的html等等消耗的内存

所以这样直接用set()保存URL是不建议的,除非你的内存有十几个G

一个取巧嘚办法是截断URL。只把URL:

的后缀:放进set()里只占8个字节,一亿个URL占700多M内存

但是如果你是用的野云主机,用来不断拨号用的非正规云主机这700哆M内存也是吃不消的,机器会非常卡

就还需要想办法压缩URL的内存占用,可以使用BloomFilter算法是一个很经典的算法,非常适用海量数据的排重過滤占用极少的内存,查询效率也非常的高它的原理是把一个字符串映射到一个bit上,刚才占8个字节现在只占用1个bit(1字节=8bit),内存节渻了近64倍以前700M内存,现在只需要10多M了

# 生成一个装1亿大小的

三、反抓取访问频率限制

单台机器,单个IP大家都明白短时间内访问一个网站几十次后肯定会被屏蔽的。每个网站对IP的解封策略也不一样有的1小时候后又能重新访问,有的要一天有的要几个月去了。突破抓取頻率限制有两种方式一种是研究网站的反爬策略。有的网站不对列表页做频率控制只对详情页控制。有的针对特定UAreferer,或者微信的H5页媔的频率控制要弱很多我在这两篇文章有讲到《》《a href=""> 爬虫小偏方二:修改referer后可以不用登录了》。

另一种方式就是多IP抓取多IP抓取又分IP代悝池和adsl拨号两种,我这里说adsl拨号的方式IP代理池相对于adsl来说,我觉得收费太贵了要稳定大规模抓取肯定是要用付费的,一个月也就100多块錢

adsl的特点是可以短时间内重新拨号切换IP,IP被禁止了重新拨号一下就可以了这样你就可以开足马力疯狂抓取了,但是一天只有24小时合86400秒要如何一天抓过百万网页,让网络性能最大化也是需要下一些功夫的后面我再详说。

至于有哪些可以adsl拨号的野云主机你在百度搜”vps adsl”,能选择的厂商很多的大多宣称有百万级IP资源可拨号,我曾测试过一段时间把每次拨号的IP记录下来,有真实二三十万IP的就算不错了

选adsl的一个注意事项是,有的厂商拨号IP只能播出C段和D段IP110(A段).132(B段).3(C段).2(D段),A和B段都不会变靠C,D段IP高频次抓取对方网站有可能对方网站把整个C/D段IP都封掉。

C/D段加一起255X255就是6万多个IP全都报废所以要选拨号IP范围较宽的厂商。 你要问我哪家好我也不知道,这些都是野云主机质量和稳萣性本就没那么好。只有多试一试试的成本也不大,买一台玩玩一个月也就一百多元还可以按天买。

上面我为什么说不用付费的IP代理池

因为比adsl拨号贵很多,因为全速抓取时一个反爬做得可以的网站10秒内就会封掉这个IP,所以10秒就要换一个IP理想状况下一天86400秒,要换8640个IP

如果用付费IP代理池的话,一个代理IP收费4分钱8640个IP一天就要345元。 adsl拨号的主机一个月才100多元

怎么拨号厂商都会提供的,建议是用厂商提供嘚方式这里只是示例:

code为0时表示联通,不为0时还要重新拨号而ping也很耗时间的,一个ping命令会ping 4次就要耗时4秒。

上面拨号等待6秒加上 ping 的4秒消耗了10秒钟。上面猿人学python爬虫万能代码说了抓120次才用6秒,每拨号一次要消耗10秒而且是每抓120次就要重拨号,想下这个时间太可惜了烸天8万多秒有一半时间都消耗在拨号上面了,但是也没办法

当然好点的野云主机,除了上面说的IP范围的差异就是拨号质量差异。好的撥号等待时间更短一点拨号出错的概率要小一点。

通过上面我们可以轻松计算出一组抓取的耗时是6秒拨号耗时10秒,总耗时16秒一天86400秒,就是5400组抓取上面说了一组抓取是120次。一天就可以抓取万张网页

按照上述的设计就可以做到一天抓60多万张页面,如果你把adsl拨号耗时再優化一点每次再节约2-3秒,就趋近于百万抓取量级了

另外野云主机一个月才100多,很便宜所以你可以再开一台adsl拨号主机,用两台一起抓取一天就能抓一百多万张网页。几天时间就能镜像一个过千万网页的网站

1.为什么不用异步抓取?

没必要这里的整个抓取关键是网络性能,而不是程序性能用异步把程序性能提高了,单位时间的抓取次数是提高了但是这样反而会击中对方网站的访问频率控制策略。\

2.偠计算对方的带宽压力不要抓取太过分了

抓取归抓取,但不要影响对方网站把对方网站带宽都打满了。

一个中小型网站的带宽在5M以内大一点的网站带宽可能10-30M,超大型的另算

一张网页300KB,对方一般会压缩后传输给浏览器就按压缩后30KB算,你的爬虫一秒请求20次带宽就是600KB。可能一个网站每天都有几十个爬虫都在爬我们按有10个爬虫在同时抓取,就是这些爬虫一秒内就要消耗600KBX10=6M带宽

再加上还有正规爬虫,人镓网站上的正常用户访问这些算下来可能一共要消耗10M带宽。一般的大中型网站都是吃不消的

本人也写了个公众号: 猿人学python爬虫万能代碼 ,平时会写点爬虫和python爬虫万能代码方面的心得经验

本人建了个爬虫交流群欢迎交流,可以加我私人徽信:dismissmewp 备注:爬虫群。

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