文中使用的组件库仅限于Python语言，由于最近收到一些同学的留言说，按照网上的教程一步一步的学习，却频繁的出现报错，很多情况是因为版本不一致的问题导致的，我会在文中描述示例的库版本号，新手同学还需多加留意。

爬虫程序分析

我们可以使用很多方式来完成一个爬虫程序的编写，可以使用比较完善的爬虫框架（博主是并没有使用过这方面的框架，只会些小打小闹的，所以不过多描述），也可以使用request、aiohttp、BeautifulSoup库实现基础的爬虫功能，我们后面的学习也是基于这几个库迭代完成的。

Python主流的爬虫框架

你以为Python爬虫框架只有Scrapy么，Python中还有些主流的爬虫框架我们在此简答介绍下

1.Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。

项目地址：https://scrapy.org/

2.PySpider

pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

项目地址：https://github.com/binux/pyspider

3.Crawley

Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

项目地址：http://project.crawley-cloud.com/

4.Portia

Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让您在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释您感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。

项目地址：https://github.com/scrapinghub/portia

5.Newspaper

Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。

项目地址：https://github.com/codelucas/newspaper

6.Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

项目地址：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

7.Grab

Grab是一个用于构建Web看板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。

项目地址：http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual

8.Cola

Cola是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。

项目地址：https://github.com/chineking/cola

基于Cola实现的爬虫位于contrib/目录下。目前实现了四个爬虫：

• wiki：维基百科。
• weibo：新浪微博爬虫。从初始用户出发，然后是其关注和粉丝，依次类推，抓取指定个数的新浪微博用户的微博、个人信息、关注和粉丝。其中，用户微博只获取了内容、赞的个数、转发和评论的个数等等，而没有具体去获取此微博被转发和评论的内容。
• generic(unstable)：通用爬虫，只需配置，而无需修改代码。目前Cola实现了一个抽取器（cola/core/extractor），能够从网页正文中自动抽取主要内容，即去除类似边栏和底脚等内容。但是，此抽取器目前准确度还不够，效率也不够高，所以需要谨慎使用。
• weibosearch(unstable)：新浪微博搜索的爬虫。这个爬虫使用cola.core.opener.SpynnerOpener，基于spynner实现了一个Opener能够执行JavaScript和Ajax代码。目前这个爬虫存在的问题是：新浪微博可能会将其识别成机器人，因此有可能会让输入验证码。

到此，想要学框架的同学可以准备关闭网页了。

先了解下后面爬取需要的模块

Requests 模块

帮助文档：https://requests.readthedocs.io/en/master/

虽然Python的标准库中 urllib2 模块已经包含了平常我们使用的大多数功能，但是它的 API 使用起来让人感觉不太好，而 Requests 自称 “HTTP for Humans”，说明使用更简洁方便。

Requests 继承了urllib2的所有特性。Requests支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的编码，支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。

核心功能:

• Keep-Alive & 连接池
• 国际化域名和 URL
• 带持久 Cookie 的会话
• 浏览器式的 SSL 认证
• 自动内容解码
• 基本/摘要式的身份认证
• 优雅的 key/value Cookie
• 自动解压
• Unicode 响应体
• HTTP(S) 代理支持
• 文件分块上传
• 流下载
• 连接超时
• 分块请求
• 支持 .netrc

Requests 支持 Python 2.6—2.7以及3.3—3.7，而且能在 PyPy 下完美运行。

简单的页面获取

我们来尝试获取BOSS的首页。

# Python3.7
# requests==2.23.0
import requests


def run():
    req = requests.get('https://www.zhipin.com')
    if req.status_code == 200:
        print(req.content.decode("utf-8"))


if __name__ == "__main__":
    run()

BOSS首页获取到的部分信息

aiohttp 模块

aiohttp是一个为Python提供异步HTTP 客户端/服务端编程，基于asyncio(Python用于支持异步编程的标准库)的异步库。由于是基于asyncio的，所以支持 Python 3.5+，如果你使用的是Python 3.4, 请将await替换成yield from，将async 替换成带有 @corotine装饰器的def。

帮助文档：https://docs.aiohttp.org/en/stable/

核心功能:

• 同时支持客户端使用和服务端使用。
• 同时支持服务端WebSockets组件和客户端WebSockets组件，开箱即用。
• web服务器具有中间件，信号组件和可插拔路由的功能。

简单的页面获取

我们还是来获取BOSS的首页。

# Python3.7
# aiohttp==3.6.3
import aiohttp


async def run():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.zhipin.com') as resp:
            assert resp.status == 200
            print(await resp.text())


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(run())

BOSS首页获取到的部分信息

bs4模块

Beautiful Soup 4.4.0 文档

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。 它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

• Beautiful Soup 4 支持 Python2.x 和Python3.x
• Beautiful Soup3 支持 Python2.x
• Beautiful Soup 4兼容Beautiful Soup3的功能

帮助文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/

简单的页面数据提取

我们还是来提取BOSS的title。

# Python3.7
# requests==2.23.0
import requests


def run():
    req = requests.get('https://www.zhipin.com')
    if req.status_code == 200:
        content = req.content.decode("utf-8")
        content = bs(content, "html.parser")
        print(content.find("title").text)


if __name__ == "__main__":
    run()

BOSS招聘信息爬取

到此我们需要的基本工具就介绍完了，后面会继续分享 如何将这些工具运用到实战中。

end