《Python爬虫从入门到入狱》学习札记

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千呼万唤始出来，掘金Python主题月，喜大普奔👏👏👏，恰逢整理技能树，Python爬虫也在其中，只是优先级较靠后。

时不待我，只争朝夕，趁着活动先把它肝了，整篇Python爬虫入门的学习总结，希望对有意学习Python爬虫却不知道从何入手的朋友有所裨益。内容较多，建议点赞收藏，闲暇时再细细品味。

0x1、侃侃而谈

1. 与Python的”一帘幽梦”

接触Python几年有矣，不过一直都处于初窥门径的阶段，主业Android开发，Python只是兴趣使然，偶尔写写自动化脚本，简化工作，偶尔帮人写下爬虫，捞点小钱，仅此而已。

除了够用外，笔者没往下深刨Python的原因：

要恰饭 → 没有环境支持，导致没大的Python项目经验，跳槽得从0开始，尽管Android现在好像不怎么景气，还很卷，但是那个年限在那里，混口饭吃还是可以的；
时间精力有限 → 一旦做出学习某块知识的选择，就付出了暂时无法学习其他知识的机会成本。既然下一份工作还是Android，肯定是优先巩固Android相关的，会Python是加分，但加不了多少分。

前年机缘巧合出了本Python爬虫入门的实体书，有幸被清华大学大数据研究院选做教材「嘿嘿」，听说还往他们合作的高校推荐，不知道挂了我学位证的母校有没有位列其中呢？哈哈！

(恰逢Ptython主题月 + 我党100周年，送两本 庆祝下，评论区抽一波~)

尔后对Python的学习毫无建树，书出版后，陆续收到读者和老师的反馈，让我意识到实体书存在的两个问题：

时效性：IT更新日新月异，内容和例子都是速朽的，更新只能重新出版，走流程时间太长；
趣味性：书面化限制较多，不能白话文 + 表情包，没我博客的文章有趣；

脑子一热，开始在公号上更Python教程，对书本内容的更新、补充及扩展，坚持了一段时间。后面没啥空闲时间，认真写的文章没得到较好的反馈，对自己技术的提升也没帮助，就太监了。

(怀念当初实习在南方软件园肝Android教程肝到晚上十一二点，无忧无虑的日子真好啊~）

很庆幸在老东家摸鱼的时候遇见Python，学习Python，爱上Python，她 语法简单容易上手、代码优雅功能强大、类库丰富社区活跃，任谁看都不禁心猿意马啊！人生苦短，我用Python，这就是我和Python的一帘幽梦。

2、”如火如荼” 的Python课

Python本是一门开发语言，近几年却突然火了起来，学Python广告如雨后春笋般，席卷朋友圈、恰饭公号、抖音。铺天盖地的广告，让 Python 这个词走进了普罗大众的视野，看似掀起了一股 全民学Python的浪潮，实则是 一场割韭菜的狂欢。

怎么割？且听我娓娓道来：

① 吸引用户注意

标题和开头制造焦虑，如职场人最关心的成长、薪资、跳槽等问题，蹭热点，反问句式开头，傻雕剧情引入等，感受下：

工作 3 年连一个实习生都不如……

疫情期间，看到了同事的工资后，我退出了群聊

说了 1000 次年后要辞职的那批人，现在动都不敢动

足不出户的日子里，我发现自己被同龄人狠狠抛弃了

爆红的李子柒，让我越想越后怕……

来公司几个月连升两级，还不是因为长得漂亮……

在职场，不会 python 有多吃亏？

② 花式戳痛点引需求

指出目标用户面临的现实痛点问题，感受下：

老板太严苟，专门找员工茬

钱少事多，拿着卖白菜的前，操着卖白X的心

同事间勾心斗角，努力大半年还不如刚来的信任

发展空间小，每天都做重复的事情，无效加班…

职场上没竞争力，体力拼不过大学生，资源拼不过老同事

你要悄悄学Python，然后惊艳所有人！

求职工作有帮助，学完Python薪资加不停…

③ 扩大目标人群

受众越多，就可能带来更多的转化，感受下：

你会想：学编程不就成了程序员吗？其实在这个时代真不是这样。

做为职场必备技能，大部分行业都已在招聘 ID 中，纷纷给出了 XXX 这样的招聘条件

下到13岁，上到68岁，大家都在学Python

学Python可以帮助做金融的人XXX，帮助做电商的人XXX，帮助做社群的人XXX

④ 呈现产品差异化

突出产品不同于其他课程的点，让用户选择它的课程，感受下：

零基础、情景教学、在线实操;

编程小白从”不知道”到”知道”

刷个短视频的时间就能学完一节课；

三天入门Python，一行代码打开上帝模式！

助教老师全程指导、像玩游戏一样

⑤ 强化产品功效

给用户造梦，强调收益，学完之后会怎样，感受下：

简直成为用户口中的大神，用几行代码就能解决他们处理半天的工作……

⑥ 价格拆解+福利，促成转化

临门一脚，给用户立即购买的理由，利用紧迫感来促成转化，如强调价格是专项价格，仅限前100，只要8.9元(现在有些课程直接0元学，可见割韭菜的竞争有多激烈)。

前六步其实只是套路的开始，更深的套路还在后面~

⑦ 强化用户学习动机

入群后给你科(xi)普(nao)学Python有多厉害，不断激发你的需求和兴趣，增强你的学习动机，感受下：

晒学员案例，强调菜鸟学完有多牛逼，工作效率有多高；

甩Python岗位薪资，告诉你学Python就业有多容易，薪资有多高；

扩大目标受众，强调谁都能学，谁学都能赚，再不学就要被时代、被同龄人抛弃…

⑧ 让用户感觉能轻松做到

简单易行给用户参与感，将学习门槛和难度设置得很低：

连软件都不需要下载，打开网页就可以参加学习，课程是文字交互式(聊天)的学习，对0基础同学非常友好；

帮你把代码也写好了，你只需要点个运行就能出运行结果；

课后练习题也只是复制粘贴，改动改动，就行了。

鼓励分享给用户成就感

班主任会让学员在学习完一关后将代码的运行结果发到群里，发了的学员能获得课程资料包奖励；

分享链接时还会显示每个人一共运行了几行代码，让人忍不住产生攀比心理；

对于没有完成当天任务的人来说更是一种激励；

送优惠券触发用户转化

体验课临近结束，班主任趁热打铁，开始给大家介绍”正价课程”

正价一门999，团购两门课程，总共有500块的优惠，除此之外还能叠加200的优惠券，最后只要1298就能喜提两门课程，不过优惠券数量有限，只有50张，先到先得；

考虑到不少学员是略微拮据的学生党，还提出支持花呗和信用卡分期；

学员报名后可以领取雨伞、帆布袋等小礼物，以统计礼物的名义，让学员在群里接龙晒单，营造出课程热卖的氛围；

私聊没在群里说话的学员，说优惠券可能不够用，将优先给到已经完课的同学，敦促赶紧上完课的同时，安利你买课

利用 福格模型 (充分的动机 + 完成这一行为的能力 + 触发用户付诸行动的因素)，两套组合拳下来，韭菜割得盘满钵满。

(上述内容摘自：攻陷朋友圈的8.9元Python小课，有哪些利用“人性”的新套路？，原文图文解读，阅读体验更佳~)

这让我想起了一位朋友(非IT从业者)，上了几节课后觉得编程就那样，简单得不得了，花大价钱买了正课，扬言学几个月后要吊打我，不知道现在水平如何，咋也不敢问，万一等下真被吊打了，就不好了是吧？

想被割韭菜的朋友，听叔一句劝，Python课这水太深了，你把握不住！

如果真是对Python感兴趣，想学来玩玩可以，建议你 直接白嫖 大佬们分享的视频教程(B站上一堆)；
如果想着学完这些良莠不齐的速成班后，能赚w，我劝你早点打消这个念头；

外行看热闹，内行看门道，Python课类型看似琳琅满目高大上：爬虫、数据分析、OA自动化办公、人工智能等，实际上就是教你 某几个Python库 的使用，如pandas，numpy，matplotlib等。而这些，网上都有，搜索引擎搜下关键词，一堆。

编程语言，只是一个工具，库更是如此，要学的东西多着呢，编程能力的养成是由时间、经历和智慧堆积而成的，上几个月速成班，等于人家工作几年，有点想得太美好了吧！

3、明哲保身避免 “牢狱之灾”

偶尔有大数据公司被端，无良流量自媒体为博眼球，夸大事实，一句 爬虫玩得好，牢饭吃得早，把想学爬虫萌新吓得瑟瑟发抖，生怕因为自己写的爬虫被拷进去，嘤嘤嘤，害怕，我：

说实话，以大部分萌新的技术能力着有些实想太多，这种妄下定论的方式跟 吃完虾再吃维生素C会砒霜中毒 理论一样，脱离剂量谈毒性——都是耍流氓。

从技术中立角度而言，爬虫技术本身并无违法违规之处，爬什么，怎么爬才是导致锒铛入狱的罪魁祸首。Github上有个库记录了国内爬虫开发者涉诉与违规相关的新闻、资料与法律法规： github.com/HiddenStraw…

节省读者时间，直接归纳下：

① 无视robots协议，爬不给爬的数据

robots.txt，纯文本文件，网站管理者可在此文件中声明不想被搜索引擎访问的部分，或指定搜索引擎只收录的指定内容，语法简单：

通配符(*) → 匹配0个或多个任意字符；
匹配符($) → 匹配URL结尾的字符；
User-agent → 搜索引擎爬虫的名字，各大搜索引擎都有固定的名字，如百度Baisuspider，如果该项为*(通配符) 表示协议对任何搜索引擎爬虫均有效；
Disallow → 禁止访问的路径；
Allow → 允许访问的路径；

以掘金的robots.txt为例：

不过这个协议可以说是 君子协议，防君子不防小人，无视Robots协议随意抓取网站内容，将涉嫌构成对《反不正当竞争法》的第二条的违反，即违反诚实信用原则和商业道德的不正当竞争行为。

② 强行突破网站设置的技术措施

网站一般都会做下反爬，以减少爬虫批量访问对网站带来的巨大压力和负担。爬虫开发者通过技术手段绕过反爬，客观影响了网站的正常运行(甚至搞挂了)，适用《反不正当竞争法》第十二条(四) 其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。

而强行突破某些特定被爬放的技术措施，还可能构成刑事犯罪行为：

《刑法》第二百八十五条：违反规定侵入国家事务、国防建设、尖端科学技术领域的计算机信息系统的，不论情节严重与否，构成非法侵入计算机信息系统罪。

《刑法》第二百八十六条还规定，违反国家规定，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰，造成计算机信息系统不能正常运行，后果严重的，构成犯罪，处五年以下有期徒刑或者拘役；后果特别严重的，处五年以上有期徒刑。

违反国家规定，对计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据和应用程序进行删除、修改、增加的操作，后果严重的，也构成犯罪，依照前款的规定处罚。

这里还要警惕一点：为违法违规组织提供爬虫相关服务，间接的也可能要负刑事责任，案例里的极验激活成功教程者被抓就是模板，尽管技术本身无罪，但是你开发出来了，被犯罪分子利用了，一样有责任。( 这也是我之前写的一篇《如何用Python投机倒把几天“暴富”》不提供投注脚本的原因~)

③ 爬取特定类型的信息

一、用户的个人隐私

抓取用户隐私信息，或在抓取后公开传播，对用户造成损坏后果的，可能侵犯了用户的隐私权。

二、用户的个人信息

《民法总则》第111条：任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全。不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息。

《网络安全法》第四十四条：任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息。

《刑法》修正案(九)第二百五十三条：违反国家有关规定，向他人出售或者提供公民个人信息，情节严重的，构成犯罪；在未经用户许可的情况下，非法获取用户的个人信息，情节严重的也将构成“侵犯公民个人信息罪”。

三、著作权法保护的作品

就网页 访问行为 而言，爬虫本身进是对人类访问行为的模拟，爬虫访问人工能访问的信息，不构成侵权。绕过限制访问特定用户才能解除的信息，爬虫访问行为就有可能涉嫌破坏技术措施的违法或者侵权行为。

就数据 保存行为 而言，抓取行为的本质上是对信息的复制，此行为有可能侵犯著作权人的复制权，我国对临时复制的行为持宽容态度。

就数据 提取和使用行为 而言，如果爬虫控制者在自己的网站上公开传播抓取的信息，则可能进一步侵犯信息网络传播权。

四、商业秘密

《反不正当竞争法》第九条:以不正当手段获取他人商业秘密的行为即已经构成侵犯商业秘密。而后续如果进一步利用，或者公开该等信息，则构成对他人商业秘密的披露和使用，同样构成对权利人的商业秘密的侵犯。

五、反不正当竞争保护的数据

未经许可抓取、使用网站中数据的行为，损害了网站的竞争优势，从而构成不正当竞争。这里的数据可能是由用户生成的，无版权，但是作为网站的主要竞争力来源。如抓取大众点评、知乎等UGC模式网站上用户发布的信息，在自己的产品或服务中发布、使用该信息，则有较大风险构成不正当竞争。

案例还是建议各位看一看，担心自己写的爬虫违法，可以对号入座看一看，总结下爬的基本操守：

先确定爬啥网站：国家事务，国防建设、尖端科学技术领域的不要碰；

确定什么内容：个人隐私、个人信息、商业秘密不要碰；著作权法保护、不正当竞争保护的数据，自己偷着乐，不传播和用作盈利还好 (如数据分析参考下~)。

爬取手段：温柔点，尽量别影响正常用户的使用，细水长流，把别人网站搞挂了，不搞你才怪。

robots协议：em…我是小人

天网恢恢，疏而不漏~

好吧，侃这一Part就到这里，讲了：自己接触Python的历程 + 很火的Python课广告解读 + 爬虫违法的范畴解读，相信可以打消一部分想学Python爬虫的小白萌新心中的顾虑。前戏有点多了，立马开始正文Python爬虫入门秀。

0x2、开胃小菜——学点Python基础

既然是学Python爬虫，肯定是要学点Python基础的，主要原因：

可以让你把为数不多的精力花在爬虫学习上，而不是花在解低级的语法错误上；

某些基础知识是Python爬虫的前置知识，如文件操作；

一个误区：

要把Python基础语法学得很完整才敢往下学Python爬虫，先不说这得何年何月，Python爬虫中涉及的Python基础语法都是比较简单的。高深语法，以后进阶再考虑，或者用到再查也不急，如并发相关。

一个建议

学习语法时做好笔记，大部分是API用法，心里有个印象，以后碰到在回来查就好！

《Python基础》肝完了，读者可以跟着笔者的思维导图走一波，也可以自行搜索资料学习，笔者把基础部分划分为11个模块

Python开发环境搭建；
注释与模块；
基础常识；
变量、常量和字符串；
数据类型
条件判断与循环
函数
异常与断言
类与对象
文件存储
常用模块

具体章节脑图如下：

0x3、爬虫缘起——爬小姐姐

很多人学爬虫，都是从爬小姐姐开始的，笔者也不例外，毕竟 爱美之心，人皆有之。

《Python爬虫》就肝了一点，就没有详细的思维导图咯，更多的只是 讲解思路，读者可自行搜索关键词学习，网上爬虫相关的文章泛滥，基本都能找到，是在找不到的可在评论区留言。

① 概念

1) 引出爬虫

比如，你最近想找一些美女壁纸作为电脑壁纸，然后发现了一个网站，上面有很多符合你口味的图片，如：

你疯狂打开图片详情，跳转到详情页，然后右键保存，毕竟只有小孩子才做选择，而你：

在保存了十来张后，你渐感有点憋不住，开始萌生这样的想法：

能不能整个东西，代替你做这些重复操作，让你的双手从键盘和鼠标上腾出来，做点其它的事情。

还真有，爬虫 就是这样一种东西：

按照特定规则，自动浏览或抓取万维网信息的程序或脚本。

除了支持这种网页自动化操作外，爬虫还可以用作数据爬取，有个误区要注意下：

不止Python能写爬虫，其他语言也支持，如JavaScript、Java和PHP等，只是刚好笔者会这个而已。

2) 基础知识

为了解放你的双手，你决定开始学习编写爬虫，但在此之前，你还得再了解一些Web的基础常识:

HTTP协议

URL的组成

HTTP请求报文 (请求行、请求头、请求正文)
HTTP响应报文 (状态行、响应头、响应正文)
Session和Cookie

Web基础

HTML：超文本标记语言，决定网页结构与内容，简单了解下标签语法；

CSS：层叠样式表，决定网页的表现形式，简单了解下三类CSS选择器(标签、类、id)；
JavaScript：简称JS，一门脚本语言，决定网页行为，知道下就好，学js激活成功教程时再学习也可以；

② 爬虫初体验

对Web常识有个基本认知就可以往下学了，爬虫的编写一般分为四步：抓包 → 模拟请求 → 数据解析 → 数据保存。

1) 抓包 → Chrome开发者工具

Chrome浏览器自带，Windows按F12可以直接打开，切换到Network选项卡，F5刷新网页即可开始抓包：

可对特定类型的请求进行过滤，或者搜索自己所需的请求，这里要注意一点：

有些网页使用js动态渲染页面，Elements 是渲染后的网页结构，大部分模拟请求的库，是不支持js动态加载的。所以有时会出现 Elements 上有的结点，模拟请求的时候却拿不到，所以要以Network或Sources部分的请求响应结果为准！！！

2) 模拟请求 → requests库

抓包定位想爬的链接，接着就到模拟请求了，很多老教程会提下 urllib 库，在我看来，它的唯一优点就是内置，不用另外导包，但真的不好用！建议直接上 requests 库，简单易用不是一点点。

拼装请求内容 前要对请求进行分析，流程如下：

请求类型：GET、POST还是其他；
URL拼接规则：\xxx\yyy 类型就直接拼接，?xxx=yyy&zzz=ooo就传参 params；
请求参数：一般POST方式才有，直接复制粘贴，塞字典里，传参 data；
请求头：看Request Headers，一般最少要传User-Agent、Host，其他的看着粘贴，传参 headers;

解析完，就到拼装请求内容模拟请求的环节了，一个简单的代码示例如下：

import requests as req

base_url = "https://xxx.xxx"
page_url = base_url + "/yyy"    # 请求URL

# 请求头
page_headers = {
    'Host': 'xxx.xxx',
    'Referer': base_url,
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                  'Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36',
}

# 请求参数
page_data = {'id': 123}


def fetch_page():
    try:
        # POST请求类型
        resp = req.post(page_url, headers=page_headers, data=page_data)
        print("请求：", resp.url)
        if resp is not None:
            if resp.status_code == 200:
                # 解析返回的数据
                print(resp.content)
    except Exception as e:
        print(e)


if __name__ == '__main__':
    fetch_page()

模拟请求，如果爬取结果与预期不符(内容不对或报错)，排除程序本身的逻辑错误，常见的排查方向如下(*标注为不常见)：

1、请求链接是否正确 → 打印出来跟目标链接对比一下；
2、重定向问题 → requests库默认自动处理重定向，请求前后打印的url不一致，可能是这个问题，可以添加参数 allow_redirects=False 禁用重定向，重定向链接一般在响应头的 Location 字段，也可以打印 history 跟踪重定向历史；
3、请求头/请求参数是否漏传或误传，如有些站点要Referer(反盗链用)，有些又不要，传了还可能报错；
4、请求类型错误，有些接口只支持POST，不支持GET；
5、请求次数过于频繁，有些站点限制了一段时间内某个IP或用户访问的频次；
6、网页数据是js动态加载的
7.*后端不走寻常路，如post请求参数包含中文，网站编码gb2312，需要对中文参数encode(“GB2312”)下等。
8、Cookies问题：设置错或没设Cookies，简单的可使用Session(会话)自动处理Cookies；
9、SSL证书验证问题：爬取站点不被CA认证的HTTPS证书，可能会报SSL错误，可添加参数 verify=False 跳过验证，配合 urllib3.disable_warnings() 把857警告也去掉；

以上就是笔者大概的排查过程，欢迎评论区补充，第5、6点解决方法会在反爬虫那里进行讲解。

3) 数据解析 → lxml库

模拟请求得到目标数据后，就要进行下一步了数据解析了，一般原始数据有三类：HTML、XML和JSON。

JSON用自带的**json库** 解析即可，Python基础的常用模块部分有讲解，另外两种可以用 lxml库 解析。

lxml 库，底层由C语言实现，支持XML和HTML的解析，使用 XPath表达式 定位结点，解析效率非常高。

库本身用法非常简单，如：

import requests as req
from lxml import etree

resp = req.get("https://www.baidu.com")

# 传入html文本，得到一个可进行xpath的对象
selector = etree.HTML(resp.text)

# 编写提取图标路径的XPath表达式
xpath_reg = '/html/head/link[@rel="icon"]/@href'

# 提取结点
results = selector.xpath(xpath_reg)

# 打印结点信息
print(results[0])

难的是 XPath语法，语法有：

结点关系：父、子、同胞、先辈、后代
选取结点：最有用、谓语、选取未知节点、选取若干路径、轴、运算符、函数

XPath的完整教程可参见：《XPath 教程》

Tips：调试小技巧，Chrome Elements选项卡，按下Ctrl+F，可在此直接验证XPath表达式是否能正确定位。还可以右键目标结点，Copy → Copy XPath直接获取XPath表达式，当然这种方式获取的XPath表达式一般不是最优的。

4) 数据存储 → 保存为二进制文件

利用lxml解析到了目标数据，接着就到数据存储了，目标数据可能是：图片、音视频、普通文本 等，普通文本(如小说)直接保存txt，其他文件无脑保存成二进制文件，示例如下：

with open('out.txt', 'w+') as f:
    f.write(resp.content)

# 二进制文件把文件模式从w+改成b+就好~

图片、音视频类可能还是一个资源链接，还需对这个链接进行模拟请求，才能获取到目标资源。

以上就是爬取一个简单网站的基本流程，读者可以找个简单壁纸/小说网站试试水，真的超简单~

③ 爬虫进阶

经过初体验，爬取简单网站，保存数据已不是什么难事，往下走就是针对各个方面的进阶了。

1) 抓包进阶

Chrome开发者工具抓包一般是够用的，还可以在上面进行js逆向，不过学点其他工具的使用也无妨。

两个最常见的PC抓包工具：Fidder(Windows建议) 和 Charles(Mac建议)，原理都是 中间人代理，除了能抓浏览器的数据包外，还能抓PC、移动端的数据包，除此之外还有模拟请求等功能。两者用法和功能类似，二选一学习即可。

有时网页端或PC端不好分析，还可以尝试从移动端入手(手机、平板)，上述两个抓包工具都可以抓移动端的请求(此处以Android为例 )：

对于 普通的HTTP请求，手机Wifi和PC在一个局域网，抓包软件 打开允许远程发送请求、查看本机ip，然后手机设置下代理，就可以开始抓包了，如：

而对于 HTTPS请求，则需要安装CA证书，以Charles为例：

浏览器访问下述链接下载安装证书：

安装完证书能抓到HTTPS请求了，但是看不到请求内容，那可能是因为：

Android 7.0（Nougat，牛轧糖）开始，Android更改了对用户安装证书的默认信任行为，应用程序「只信任系统级别的CA」

解决方法，要么 用Android 7.0以前的设备，要么 手机root，把证书安装到系统证书中，具体操作步骤如下：

# 打开终端，输入下述命令把 cer或者der 证书转换为pem格式
openssl x509 -inform der -in xxx.cer -out xxx.pem

# 证书重命名，命名规则为：<Certificate_Hash>.<Number>
# Certificate_Hash：表示证书文件的hash值
# Number：为了防止证书文件的hash值一致而增加的后缀

# 通过下述命令计算出hash值 
openssl x509 -subject_hash_old -in Fiddler.pem |head -1

# 重命名，hash值是上面命令执行输出的hash值，比如269953fb
mv Fiddler.pem <hash>.0

# adb push命令把文件复制到内部存储
adb push <hash>.0 /sdcard/

adb shell   # 启动命令行交互
su          # 获得超级用户权限
mount -o remount,rw /system   # 将/system目录重新挂载为可读写
cp /sdcard/<hash>.0 /system/etc/security/cacerts/  # 把文件复制过去
cd /system/etc/security/cacerts/    # 来到目录下
chmod 644 <hash>.0    # 修改文件权限

# 重启设备
adb reboot

如果将证书安装到系统后，还是抓不到HTTPS的话，可能是 APP设置了不走系统代理：

如 Flutter 中默认不走系统代理，又比如APP使用了 OKHttp 请求网络，设置了proxy(Proxy.NO_PROXY)或重写了proxySelector；

传统的中间人代理方式就走不通了，可以用电脑作为热点，然后手机连接此热点，用 Wireshark 抓包：

Wireshark直接抓的是本机网卡的进出流量，能抓到所有流量包，支持一到七层全解码，缺点就是为了抓特定TCP Flow/Session 流量要写一个长长的过滤条件表达式，对初学者不怎么友好，不过对协议研究也特别有帮助。

还有，部分应用为了防止中间人抓包，会进行证书认证，你一用代理，APP就不能正常使用，分为两种：

单向认证：只在APP端做证书校验，激活成功教程之法也简单，hook ssl校验相关代码，如使用Xposed插件 JustTrustMe，对于okhttp混淆加密的可以用 JustTrustMePlus

双向认证：APP端和服务端都对证书进行校验，激活成功教程之法就繁琐一些了，通过 Frida Hook脚本把证书抠出来，一般是Hook java.security.KeyStore类的load()方法，因为它的形参就是需要的证书和密码。把它们配到抓包工具中，就可以抓双向认证的包了。还有一种不用抠证书的，就是Hook SSL加解密的类，不解密APP上显示啥？在此将数据保存为pcap格式，再用Wireshark打开查看明文数据。

Android设备大概的抓包技巧就上面这些了，Frida相关脚本自己Github搜搜，挺多的，工具也不局限上面这些。

另外移动端也有一些抓包相关的工具：HttpCanary(手机版的中间人抓包)、tcpdump(需要root权限，导出数据包，用Wireshark等协议工具查看结果)、Drony(创建了一个VP嗯，将流量都重定向到自身，无视无代理模式抓包，需配合抓包工具如Charles使用，高版本好像失效了~)

苹果手机没用过，具体的抓包手段就不知道了~

2) 模拟请求进阶

requests库 模拟请求，也是基本够用的了，硬要挑毛病的话，有下述两个问题：

目前 不支持 HTTP 2.0；
在不借助第三方库的情况下，只能发送 同步请求，即发起请求后堵塞，得等服务器响应或超时，才能进行下一个请求；

目前支持HTTP 2.0的Python模拟请求库貌似只有：httpx 和 python-hyper/h2

而同步请求效率不高的问题，解决方法有很多种：多线程、多进程、协程、替换成支持异步请求的库。

笔者的理解(可能有误)：Python中由于**GIL(全局解释锁)**的存在，一个线程运行其他线程堵塞，使得多线程代码不是同时执行的，而是交替执行。这种 伪多线程 的不足，其实针对的 计算密集型 的任务的不足，对于爬虫这类 IO密集型 的操作，使用多线程还是能提高效率的。

多线程简易示例如下：

import threading

def load_url(page):
    resp = req.post(page_url, headers=page_headers, data={"page": page})
    print(resp.text)


if __name__ == '__main__':
    page_list = [x for x in range(1, 100)]  # 模拟生成100页
    # 根据爬取页面数生成对应数量的线程
    thread_list = [threading.Thread(target=load_url, args=(page,)) for page in page_list]  
    for t in thread_list:
        t.start()  # 启动线程
    for t in thread_list:
        t.join()  # 等待每个线程执行完毕

当然，不建议使用这种直接创建一堆线程的情况，没有复用，可以引入线程池让其自行调度，简易示例如下：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

if __name__ == '__main__':
    page_list = [x for x in range(1, 100)]  # 模拟生成100页
    pool = ThreadPool(10)
    for p in page_list:
        pool.apply_async(load_url, args=(p,))
    pool.close()
    pool.join()

并发操作，结果写入，记得加锁！！！不然会出现乱序的情况。多进程(Process)和进程池(Pool)实现也是类似，就不复述了，说下协程。

笔者的理解(可能有误)：多线程和多进程任务切换存在开销，协程是定义了一个更小的操作单元，本质是单个线程，各种类型的任务被放到这个单线程里(IO或CPU密集计算)，然后开发者可以自行调度任务的执行顺序，如遇到IO操作，切去执行其他任务，而不是堵塞。

Python 3.4 开始引入协程的概念(以生成器yield为基础)，3.5 新增 asyncio库 作为Python标准库，使得协程的实现更加方便，其中最主要的是两个关键字：async(定义协程) 和 await(挂起堵塞方法的执行)，简单过下asyncio库的用法，先是几个概念：

coroutine → 协程对象，用async关键字修饰一个方法，调用此方法不会立即执行，而是返回一个协程对象，可将此对象注册到事件循环中，等待调用；
task → 任务对象，对coroutine的进一步封装，包含任务的各种状态；
future → 将来执行或没有执行的任务的结果，和task没有本质区别；
event_loop → 事件循环，将函数注册到这个循环上，当满足发生条件时，调用对应方法；

一个多任务协程的简单代码示例：

import asyncio
import random

# async定义协程方法
async def load_url(page):
    print("加载页面：", page)
    print("挂起页面：", page)
    # await堵塞(将耗时等待的操作挂起，转去执行其他协程，直到其他协程挂起或执行完毕)
    await asyncio.sleep(random.randint(0, 3))
    print("解析完页面：", page)


if __name__ == '__main__':
    cp_utils.is_dir_existed(out_dir)
    page_list = [x for x in range(0, 100)]  # 模拟生成100页
    coroutine_list = [load_url(x) for x in page_list]  # 构造任务，生成协程对象(coroutine)
    loop = asyncio.get_event_loop()  # 事件循环
    # run_until_complete将协程注册到事件循环loop中，然后启动
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(coroutine_list))
    loop.close()

还可以调用 ensure_future() 函数将写好协程对象转换为task对象，绑定一个任务完成的回调，在这个回调里可以通过task对象的result()即可获得返回结果，改动下代码：

# async定义协程方法
async def load_url(page):
    print("加载页面：", page)
    print("挂起页面：", page)
    # await堵塞(将耗时等待的操作挂起，转去执行其他协程，直到其他协程挂起或执行完毕)
    await asyncio.sleep(random.randint(0, 3))
    return "解析完页面：", page


def complete(t):
    print("Task status：", t.result())


if __name__ == '__main__':
    cp_utils.is_dir_existed(out_dir)
    page_list = [x for x in range(0, 100)]  # 模拟生成100页
    # 构造任务，利用ensure_future函数生成task对象
    task_list = [asyncio.ensure_future(load_url(x)) for x in page_list] 
    for task in task_list:
        task.add_done_callback(complete)    # 添加回调函数
    loop = asyncio.get_event_loop()  # 事件循环
    # run_until_complete将协程注册到事件循环loop中，然后启动
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
    loop.close()
    # 回调其实等同于下面直接拿
    for task in task_list:
        print(task.result())

很简单是吧，不过要注意一点：

await 后面要跟着一个协程对象，将requests请求的方法抽取出来并用async修饰，看似会在请求时，服务器没响应挂起，切换到其他协程。实际上，并不会，requests会把asyncio堵塞住，还是同步！！！

一种解决方法是：利用 loop.run_in_executor() 将同步操作变成异步操作，示例如下：

async def load_page(page):
    temp_loop = asyncio.get_event_loop()
    result = await temp_loop.run_in_executor(None, req.post, page_url, {'page': page})
    return result.text  # 获取响应文本

不过传参有些麻烦，比如requests.post()，没有设置headers关键词参数，无法直接传，需要自己构造Requests实例然后通过Session实例的prepare_request()方法发起一个请求。所以建议还是使用支持异步操作请求方式的库：aiohttp，基于asyncio实现的异步HTTP框架，分为客户端和服务端量部分，我们用前者就够了，修改下上面请求的代码：

async def load_page(page):
    async with aiohttp.request('POST', page_url, data={'page': page}) as resp:
        body_text = await resp.text()
        print(body_text)

具体详细用法可参见官方文档：Welcome to AIOHTTP，除了aiohttp还有很多支持异步请求的网络库，如 httpx，篇幅限制就不在这里一一介绍了。

上面的多线程，多进程、协程、更换异步请求库提高爬取效率的手段，本质上还是在一台机子上跑爬虫程序，受本机的带宽、硬件影响。对于一些大型的爬取任务，还可以通过 分布式爬虫 提高爬取效率。

3) 数据解析进阶

初体验部分学了基于 XPath语法 解析html或xml的 lxml库，一笔带过其他两个常用解析库：

BeautifulSoup库：简单易用，需要解析器(安利lxml)，支持结点选择，文档数搜索，大部分CSS选择器；
PyQuery库：API与jQuery类似，支持大部分CSS选择器，支持DOM操作(增删结点)；

解析速度：lxml > PyQuery > BeautifulSoup，类似的解析库网上有很多，核心还是得掌握 XPath语法 和 CSS选择器语法。

此Part重点还是说下字符串提取神器——正则表达式，很多人对其都是望而生畏，其实不然，掌握正确语法+练习，写个简单提取目标字符串的正则还真不难。

Python 内置 re模块 处理正则表达式，提供了下述函数：

匹配(找一个)：match() → 从开头进行匹配、search() → 扫描整个字符串；
检索与替换(找多个)：findall() → 扫描整个字符串所有能匹配的、finditer()、split() → 分割；
编译Pattern对象：多次调用相同正则，将正则表达式编译成Patter对象复用；
分组：group() → 获得分组匹配内容，如group(1) 获得第一个匹配分组；

然后调用这些函数可以传入一个flags参数(标志位修饰符)，来控制匹配模式，可使用多个，用|进行连接：

re模块的API就这么简单，接着是正则表达式的语法：(字符 → 数量 → 边界 → 分组 → 断言 → 贪婪与非贪婪)

所谓的断言就是：给指定位置加一个限定条件，规定此位置前/后的字符需满足条件才算匹配成功：

正则匹配默认是 贪婪匹配，就是匹配尽可能多的字符，示例如下：

是的，语法也是那么简单，多在爬取过程中尝试练习吧，从无脑**(.*?)**开始慢慢优化。另外，还有两点要注意下：

需要匹配特殊字符串时，可在前面加反斜杠进行转义，如**\\(**；
想避免多次转义造成的反斜杠困扰，可在正则表达式前加上**r修饰，告知编译器它是原始字符串**，不要转义反斜杠；

4) 数据存储进阶

初体验部分直接把文本保存成txt，其他保存成二进制文件，有些粗暴了，实际上还需要对数据进行细分。

类似于爬取豆瓣音乐Top250，数据是这样的：歌名-作者-发行日期-分类-评分-评分人数，可以用：csv 或 Excel 保存。对应的库：csv库 和 xlwt/xlrd库。

爬取贝壳网房源、拉钩职位等也是类似，配合数据分析基础三件套(库)：pandas + numpy + matplotlib ，做下简单的数据分析及可视化，也是挺有趣的。

上述这种把数据保存成csv或Excel的形式还有一个好处，查看数据的成本低，没有编程的人也能直接看，没学习成本，不需要额外安装软件(手机或PC一般内置)。

除此之外，一种适合开发者的保存方式是把数据保存到 数据库 中，数据库一般分为两类：

关系型数据库：通过二维表保存，存储行列组成的表，通过表与表的关联关系来体现；
非关系型数据库，又称NoSQL，基于键值对，不需要经过SQL层解析，数据间没有耦合，性能非常好；

关系型数据库用 MySQL 比较多，得掌握点基础：

MySQL安装配置、数据库基本语法(增删改查)、Python连接操作数据库(如pymysql库)、特殊符号与表情存储问题、数据库可视化工具使用(如Navicat、DataGrip)

其次是非关系型数据库，常用的有 MongoDB (文档型数据库) 和 Redis (键值对型数据库)：

MongoDB，由C++编写，基于分布式文件存储，灵活的文档模型，JSON格式存储最接近真实对象模型，笔者经常把爬取到的JSON数据直接塞里面，后续再对数据进行清洗，得掌握点基础：

MongoDB安装、Python连接操作数据库(如**PyMongo库**)

Redis，用ANSI C编写，支持网络，基于内存、可选持久化、Key-Value的NoSQL，速度快，分布式爬虫常常用来保存任务队列，得掌握点基础：

Redis安装配置、Python连接操作数据库(如**redis-py库**)

对了，有一些资源是没办法直接拿到的，可以利用一些第三方库来获取，如爬取油管、B站视频可以用 you-get库 解析下载。又比如一些提供报告的站点，不提供直接的报告PDF，而是把报告的每一页作为图片展示出来，如果想整合成一份PDF，就要自行处理了：把图片下下来，pillow库 去下alpha通道，然后用图片生成PDF的 img2pdf库 合成。

另外，不是一定就得把资源Download下来或者传CDN，占空间，可以只保存一个链接，偶尔看到有些盗版漫画APP的图片地址就是指向原站点地址的，2333，防盗链处理也简单，客户端请求图片带上原站点Referer就好了(一般)~

还有，CDN的资源，一般是不限制IP访问频次的，所以爬取的时候可以先存链接，等爬取完再批量下载~

④ 简单反反爬虫

反爬虫就是站点通过一些技术手段，提高爬虫的爬取门槛，反爬的奇淫巧技有很多，笔者不是专门做这个的，所以只会一些简单的反反爬虫技巧，欢迎在评论区补充~

1) 未登录无法访问

登录态 的保持和验证一般是 Cookies，有些还会配合一个动态变化的token，未登录无法访问，那就保持登录态哇~

简单不变的Cookies，浏览器登录了，抓下包，复制下Cookies，模拟访问的时请求头带上；
抓下登录的接口，比较简单的话，就先模拟登录下，配合requests的Session，后续会话都是登录态；

还可以把Cookies序列化到本地，爬虫重新运行时反序列化设置下。而对于复杂且一直变化的Cookies，上述两种方法可能就不可行了，需要自己激活成功教程构造规则，或者放弃抓包，用自动化测试工具爬取。

2) 页面使用Ajax异步加载

常见于分页的网页，requests模拟访问原始页面链接只能拿到局部数据，原始页面滑动到底部会加载更多数据。

应对之法：直接爬这个Ajax数据接口，Chrome开发这工具直接过滤 XHR 类型请求，然后看请求参数，一般跟分页相关的(如第几页page、条数limit等)，看响应结果，一般是能拿到总记录数的，自己换算下，自己本地构造一个参数列表，遍历传参模拟访问Ajax接口，即可得到所有数据。

3) 锁IP

User-Agent 这个常识就不用说了吧，服务端用来识别是否为合理真实的浏览器，请求头带上，可以从 fake-useragent库 里随便拿一个。

某个IP在一段时间内访问次数过于频繁，超过了服务端设置的阈值，就会被认定为爬虫进行封禁，后果就是，本机(或者整个局域网) 突然访问不了该站点。

一般过段时间就会解禁，但也会进入一个观察名单，更严格的访问频次限制。

应对之法：使用代理IP，代理IP常见的获取渠道有下面这些：

免费代理：浪费时间，都被用烂了，基本秒失效，可用性极低，如西刺；
付费代理：一分钱一分货，有些便宜的，还得自己写个 代理池 筛一筛，个人习惯使用XX云的 代理隧道；
ADSL：就是ADSL拨号上网，每次拨号都会换一个IP，上网租台动态拨号的 VPS主机。不建议把爬虫脚本托管到主机上(在上面爬站点)，建议只把它作为一个 代理服务器(就是转发请求和响应)，要把拨号服务器变成HTTP代理服务器可使用 Squid 或 TinyProxy。

注：ADSL拨号时，之前的IP会失效，可通过购买多个服务器来规避，自己的云服务器维护一个可用IP的队列，如用Redis存，key为每台拨号服务器，值为当前可用IP，暴露一个更新接口给拨号服务器调用。拨号服务器编写定时拨号脚本，拨号后调用此接口更新Redis里旧IP，定时的间隔根据拨号服务器的数量权衡，保证随时都有至少一台代理服务器能用。

对了，顺带提提代理IP根据隐藏级别的分类：

透明代理：改动了数据包，还会告诉服务端你的真实IP；
普通代理：改了了数据包，服务端有可能知道你用了代理IP，也有可能追查到你的真实IP；
高匿代理：不改动数据包转发，服务端会认为是一个普通用户端访问，记录的是代理IP；

对了，不要想着用高匿代理就能为所欲为了，还是有办法溯源到你的真实IP的！不信可以 蒙古上单冲塔，快速并发访问下”牢狱之灾”提到的网站试试看，可能没过多久就有人请你去喝茶了~

4) 锁账号

跟锁IP是类似的，就是限制了一个账号的频次，应对之法：准备一堆账号，维护一个Cookies池。

这个也别想得太简单，有些朋友想着通过某些渠道购买一堆手机号码，批量注册，然后直接批量爬取，又送塔，别当服务端的风控是憨憨啊。

这种是最容易发现的了，一般都会有一个 养号 的过程，分时段注册(提前一段时间注册)，然后每天做下日常(访问接口或模拟用户行为)，让服务端觉得它是一个正常用户(所以，你会发现掘金经常有些不认识的”小号”给你点赞)。

?5) JavaScript

Tips：js激活成功教程没咋研究，没啥经验，我一般碰到这种就直接上自动化测试工具模拟了，后面有弄再回来补充吧…

某些接口的参数是一串看不懂的长字符串，且一直变化的，基本就是js加密；还有一些页面的数据加载也是通过js加密的(如大众点评字体反爬)。

客户端加密逻辑由js实现，源代码对用户是完全可见的，所以还会对js下述操作：

压缩：去除不必要的空格、换行等内容、把一些可能公用的代码仅限处理实现分享，最后压缩成几行，使得代码可读性变得很差；
混淆：使得js更难阅读和分析，有：变量混淆、字符串混淆、属性加密、控制流平坦化、僵尸代码、调试保护、多态编译、锁定域名、反格式化特殊编码等；
加密：将一些核心逻辑使用诸如C/C++语言来编写，并通过JavaScript调用执行，从而起到二进制级别的防护作用；

6) 自动化测试工具模拟

如题，通过自动化测试工具，驱动浏览器执行特定动作，如点击、输入文本、滚动等，模拟人的操作的同时还能获取当前呈现的网页源代码(Elements)。

常用的两个库 Selenium 和 Pyppeteer，后者依赖Chromium内核，无需繁琐的环境配置，相比起前者效率也高一些。网上教程教程烂大街了，就不详细介绍了。提两点：

如果想拦截浏览器加载页面时发起的请求，可以配合其他抓包工具使用，如 mitmproxy、browsermob-proxy 等；
使用这两个库模拟浏览器访问，有很多特征是可以被站点通过JavaScript探测到的；

服务端检测到浏览器行为不对劲，怀疑是”假人”在访问，就会触发验证手段，最常见的就是各种类型的验证码：

简单图片验证码：OCR识别，tesseract自己采集图片训练，或者使用第三方OCR；
复杂图片验证码：打码平台；
滑动验证码：分析滑块和缺口图片的规律，计算出两者的距离，用Selenium模拟滑动；

验证码一直在变，倒立文字、滑动转圈等，但终究是敌不过 人工打码，yyds！

7) 移动端爬取

在抓包进阶处提到 抓取手机数据包，操作起来还是有些麻烦的，可以用另一种变通的爬取手段 → 直接提取页面内容，就跟Selenium操作网页一样。

常用的两个工具：Appium 和 airtest，后者API更易用，基于图像识别技术定位UI元素 (Appium对混合开发页面无法直接定位)，教程很多，不展开讲。

再往下走就是 APP逆向 范畴了，脱壳反编译APK源码，直接激活成功教程出加密规则，直接脚本模拟请求，或者直接写Xposed插件，对数据加载部分代码进行Hook，直接导出数据或将数据提交到自己的服务器等。

⑤ 爬虫框架

手撕爬虫久了，会发现写了很多重复冗余的代码，每次要爬个东西，都是复制拷贝之前的代码，然后改改改。

一种优化方案是抽取常用代码块封装，弄一个自己用起来趁手的模块。

另一种则是使用爬虫框架，其中包含了爬取的全部流程、异常处理和任务调度等，常用的两个爬虫框架 Scrapy 和 PySpider，此处以基于事件驱动网络框架Twisted 编写的Scrapy为例讲解(官方文档)，笔者的学习路线：

了解架构由哪些模块组成 → 模块各自的功能 → 模块间的协作 → 各个模块的定制；

Scrapy架构图

模块功能解读：

Engine → 引擎，框架核心，控制数据流在框架内部的各组件间流转，在相应栋座发生时触发相关事件；
Scheduler → 调度器，请求调度，从引擎接收Request，添加到队列中，在后续引擎请求它们时提供给它；
Downloader → 下载器，获取页面数据并提供给引擎，然后提供给爬虫；
Downloader Middlewares → 下载中间件，下载器与引擎间的特定钩子，可在下载器把Responses传递给引擎前做一些处理；
Spider → 爬虫，产生Request，交给下载器下载后返回Response，解析提取出Item或需要另外跟进的URL类。
Spider Middlewares → 爬虫中间件，爬虫与引擎间的特定钩子，可在爬虫的输入和输出两个阶段做一些处理；
Item Pipeline → 项目管道，用于处理爬虫产生的Item，进行一些加工，如数据清洗、验证和持久化；

模块间的协作：

一直重复上述的流程，直到调度器中不存在任何Request时，程序才会停止，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。

每个模块的订制就不展开讲了，网上很多，只提下对接Selenium、对接HTTP接口调度库免去命令行启动：

Scrapy同样不具有执行js的能力，所以对动态渲染的页面也是无能为力，可以对接Selenium来处理。对接方法很简单(Pyppeteer也是类似)：

自定义下载中间件，在process_qequest()方法中对抓取的请求进行处理，启动浏览器进行页面渲染，再将渲染后的结果构造成一个HtmlResponse对象返回。

每次都启动Scrapy爬虫都要在命令行敲 scrapy crawl 爬虫名，如果是部署在服务器上，你还得连SSH，然后键入命令，比较繁琐，可以通过常用的Scrapy HTTP接口调度库来简化：Scrapyrt和 Scrapyrd，前者更轻量，用法简单，不需要分布式多任务，可以直接用它实现远程Scrapy任务的调度。

pip install scrapyrt    # 安装
scrapyrt                # 在任意一个Scrapy项目运行如下命令即可启动HTTP服务
                        # 默认9080端口，也可以自行更换端口：scrapyrt -p 9081

# 接着就可以自行拼接请求了，如：
curl http://localhost:9080/crawl.json?spider_name=juejin&url=https://juejin.cn/

# GET请求支持参数如下：

spider_name：爬虫名称；
url：爬取链接；
callback： 回调函数名；
max_requests：最大请求数量；
start_requests：是否执行start_requests方法；

# POST请求Body可选配置参数如下：
spider_name：爬虫名称；
max_requests：最大请求数量；
request：JSON对象，支持Scrapy.Request类中所有的属性

# 返回结果是一个JSON格式的字符串，可自行解析判断~

⑥ 分布式爬虫

上面的爬取任务都是在 一台主机 进行上爬取，现在扩展到 多台主机 上爬取，这就是分布式爬虫。一般爬取海量数据时才会用，如爬取知乎整站用户数据、微博所有用户信息、链接所有房产信息、电商商品价格监控等。

把原先的爬取任务列表，拆分到多台主机上，有两个问题要解决：

① 怎么避免多台主机执行了同样的爬取任务，即 爬取任务的去重；
② 爬取中途有一台或多台主机抽风，爬取任务和数据怎么避免丢失？

问题②，好解，弄一个 共享爬取队列 就好，主机们都来这里拿任务，抽风前把任务又丢回队列里就好，至于数据丢失就更简单了，大家统一把爬取的数据都存到统一的数据库上就好了。

问题①，在共享爬取队列的基础上，对入队的任务做 唯一性校验，如Scarpy中就是弄了一个Request指纹，管理入队和出队，又得需要一个 调度器，还可以对任务优先级进行管理。

再接着，把 共享爬取队列 和 调度器 都放到同一台主机上，然后其他主机只执行爬取任务，这就是 主从结构，其他的主机又叫从机。

共享爬取队列 涉及到并发访问，得找个支持并发的队列框架，常见的有：Redis、RabbitMQ、Celery、Kafka 等。

Redis就很好，set还支持去重，如果习惯用Scrapy写爬虫，不用自己实现，直接上 scrapy-redis，在Scrapy的基础上增加了Redis，还基于Redis的特性对组件进行了扩展：

Scheduler → 把Scrapy的queue换成Redis队列(集合变数据库)，去重还是用的Request指纹，只不过用的Redis的set去重，每次从redis的request队列里根据优先级pop出一个request，发给spider处理。
Item Pipeline → 将爬取到的Item存入redis的item queue，修改过的Item Pipeline可以很方便地根据 key从items queue提取item，从而实现items processes集群(还能存到不同的数据库中，如MongoDb)。
Base Spider → 重写RedisSpider继承Spider和RedisMixin(从redis读url的类)，继承这个RedisSpider生成的爬虫，调用setup_redis()获取连redis数据库，设置signals(信号)

空闲时的signal，会调用spider_idle() → schedule_next_request() 保证爬虫一直是活的状态，且抛出DontCloseSpider异常;

抓到Item的signal，会调用item_scraped() → schedule_next_request()，获取下一个request；

大概原理就是这样，然后是主机和从机的职责策略：

主机(master)：搭建Redis数据库，负责指纹判重、Request分配、数据存储；
从机(slaver)：负责执行爬虫程序，运行过程中提交新的Request给主机；

官方仓库 里example/project/example/spiders下有三个爬虫Demo类，改改就能用：

① dmoz.py：继承CrawlSpider，只是用来说明Redis的持久性，把爬虫停了再运行，爬取记录还是保留在Redis里；

② myspider_redis.py：继承RedisSpider，重写parse函数，支持分布式爬取，不再有start_urls，取而代之的是redis_key，即爬虫的启动命令，参考格式：redis_key = ‘myspider:start_urls’，根据指定格式，start_urls将从Master端的redis-cli里lpush到Redis数据库中，RedisSpider将从数据库里获取start_urls，执行方式如下：

Slaver端：scrapy runspider myspider_redis.py (爬虫处于等待状态)

Master端，在redis-cli中输入push指令，参考格式：lpush myspider:start_urls www.xxx.xx/
Slave端爬虫获取到请求，开始爬取；

③ mycrawler_redis.py，继承RedisCrawlSpider，支持分布式爬取，需遵守Rule规则，执行方式同上；

主从机最大的区别是settings.py文件的配置不同：

# === 主机配置 ===

# 使用scrapy-redis里的调度器组件，不使用scrapy中默认的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 使用scrapy-redis里的去重组件，不使用scrapy中默认的去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
 
# 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline 支持将数据存储到数据库中
ITEM_PIPELINES = {
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

# 按优先级出列
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"

# 主机IP和端口
REDIS_HOST = "localhost"
REDIS_PORT = 6379

# === 从机配置 ===
REDIS_URL = 'redis://root:xxx@master端IP:6379'

基础的配置玩法就这样，读者可以试试，再往下走就是 分布式爬虫的部署与监控 ，也是我的技术盲区。

如何把爬虫部署到众多的云服务上正常运行，有两个问题要解决：

环境配置：用到库和工具的安装(还要注意版本冲突问题)，进行各种配置，SSH一个个敲，要哭；
代码部署：爬虫脚本代码的更新，git pull一个个拉，要哭；

第一个问题，用 Docker 容器可以解决：

Docker 是基于Linux容器的封装，提供了简单易用的容器使用接口。而Linulx容器是一种虚拟化技术，不是模拟一个完整的系统，而是对进程进行隔离(进程外套一层)。使得进程访问到的各种资源都是虚拟的，从而达到与底层系统隔离的目的。可以理解为更轻量级的虚拟机，而且容器是进程级别的，相比虚拟机而言，启动更快、资源占用更少。

Docker镜像一般都会包含一个完整的操作系统，可以通过编写Dockerfile来定制Docker镜像。爬虫项目下新建Dockerfile文件(没有后缀)，内容示例如下：

FROM python:3.6 # 使用Docker基础镜像，在此基础上运行Scrapy项目；
ENV PATH /user/local/bin:$PATH # 环境变量配置，将/user/local/bin:$PATH赋值给PATH
ADD . /code # 将本地代码放置到虚拟容器中，第一个参数代表当前路径，第二个参数代表虚拟容器中的路径；
WORKDIR /code   # 指定工作目录；
RUN pip3 install -r requirements.txt # 执行某些命令来做一些准备工作，如安装依赖库；
CMD scrapy crawl TestSpider # 容器启动命令，容器运行时会执行此命令，可以在这里启动爬虫；

执行下镜像构建命令：docker build -t test:latest .，静待构建完毕，可以本地执行**docker run test** 测试下镜像。这个镜像文件可以直接拷贝到云服务器上载入，或者推到Docker Hub上，执行命令：docker run xxx/test，会自动下载和启动Docker镜像。

这Part就到这吧，没搞过，身边也没有可以问的人，看到有个不错的库：scrapydweb，感兴趣的可以试试康~

0x4、曲终人散——有缘再见

爆肝近一周，牺牲了很多摸鱼和打王者的时间，终于把Python爬虫入门内容串起来了，吐血…

是的，这些只是 入门姿势，笔者离进阶还差：js激活成功教程的经验积累、大型分布式爬虫的部署实践、自己设计开发一个爬虫框架，但也暂时先到这里了，算是还愿了吧，希望对想学Python爬虫的朋友有所帮助吧。

自学摸索过程中，都是看青南和 崔庆才 两位大佬的文章过来的，站在巨佬的肩膀上，让我少走了很多弯路，受益匪浅，感恩~

参考文献：

今天的文章《Python爬虫从入门到入狱》学习札记 | Python 主题月分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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《Python爬虫从入门到入狱》学习札记 | Python 主题月