python爬虫有多少种方式只会最简单的正则表达式，还有其他什么工具吗

这里介绍一种简单的方式—BeautifulSoup，利用BeautifulSoup将爬虫获取到的html页面转化为树形结构，然后再根据需要提取标签的内容及属性，不需要正则表达式，下面我简单介绍一下BeautifulSoup安装和使用，实验环境win10+python36+pycharm50，主要内容如下：

1安装bs4，这里直接在cmd窗口输入命令“pipinstallbs4”就行，如下，很快就能安装完毕：

2安装成功后，我们就可以进行测试了，为了更好地说明问题，这里假设爬取的数据如下，内容比较简单：

对应的网页源码结构如下：

根据网页结构，解析代码如下，这里我是本地打开html文件，爬虫的话，直接使用requests请求对应的页面（requestsget(url)），解析的方式是一样的：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用BeautifulSoup来解析网页内容，整个过程不需要正则表达式。总的来说，这种方式很简单，对于常见的简单的页面来说，完全够用了（不过，正则表达式的使用范围比较广，建议还是认真学习一下），网上也有相关教程和资料，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

python爬虫有什么用处：

1、收集数据Python爬虫程序可用于收集数据typescript语言解析。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。

2、调研比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。

当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫不小心刷了网站的流量。

有的时候，当我们的爬虫程序完成了，并且在本地测试也没有问题，爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候，我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。

我们知道，网站一方面想要爬虫爬取网站，比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容，来增加网站的搜索排名。另一方面，由于网站的服务器资源有限，过多的非真实的用户对网站的大量访问，会增加运营成本和服务器负担。

这是一种最基本的反爬虫方式，网站运营者通过验证爬虫的请求头的 User-agent,accep-enconding 等信息来验证请求的发出宿主是不是真实的用户常用浏览器或者一些特定的请求头信息。

通过 Ajax，或 者javascript 来动态获取和加载数据，加大爬虫直接获取数据的难度。

这个相信大多数读者非常熟悉了吧，当我们输错多次密码的时候，很多平台都会d出各种二维码让我们识别，或者抢火车票的时候，会出现各种复杂的验证码，验证码是反爬虫措施中，运用最广，同时也是最有效直接的方式来阻止爬虫的措施之一。

在识别到某些异常的访问的时候，网站运营者会设置一个黑名单，把一些判定为爬虫的IP进行限制或者封杀。

有些网站，没有游客模式，只有通过注册后才可以登录看到内容，这个就是典型的使用账号限制网站，一般可以用在网站用户量不多，数据安全要求严格的网站中。

我们可以在请求头中替换我们的请求媒介，让网站误认为是我们是通过移动端的访问，运行下面的代码后，当我们打开 hupuhtml,我们会发现返回的是移动端的虎扑的页面而不是网页端的。

比如，我们可以设置一个随机的间隔时间，来模拟用户的行为，减少访问的次数和频率。 我们可以在我们爬虫的程序中，加入如下的代码，让爬虫休息3秒左右，再进行爬取，可以有效地避开网站的对爬虫的检测和识别。

代理就是通过访问第三方的机器，然后通过第三方机器的 IP 进行访问，来隐藏自己的真实IP地址。

由于第三方代理良莠不齐，而且不稳定，经常出现断线的情况，爬取速度也会慢许多，如果对爬虫质量有严格要求的话，不建议使用此种方法进行爬取。

可以通过动态的 IP 拨号服务器来变换 IP，也可以通过 Tor 代理服务器来变换 IP。

反反爬虫的策略，一直是在变换的，我们应该具体问题具体分析，通过不断的试错来完善我们的爬虫爬取，千万不要以为，爬虫程序在本机调试之后，没有问题，就可以高枕无忧了。线上的问题，总是千变万化，我们需要根据我们的具体反爬措施，来针对的写一些反反爬虫的代码，这样才能保证线上环境的万无一失。

完全掌握Python参加培训需要4-6个月左右，如果单纯的入门的话1-2个月左右就差不多了。

Python爬虫就是使用Pythoni程序开发的网络爬虫，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，主要用于搜索引擎，它将一个网站的所有内容与链接进行阅读，并建立相关的全文素引到数据库中，然后跳到另一个网站。

Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率。

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？

很简单

import Queue

initial_page = "初始化页"

url_queue = QueueQueue()

seen = set()

seeninsert(initial_page)

url_queueput(initial_page)

while(True): #一直进行直到海枯石烂

if url_queuesize()>0:

current_url = url_queueget() #拿出队例中第一个的url

store(current_url) #把这个url代表的网页存储好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url

if next_url not in seen:

seenput(next_url)

url_queueput(next_url)

else:

break

写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是Nlog(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了

那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有 *** 作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现：

在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#slavepy

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_sendappend(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#masterpy

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = ">

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