Python爬虫：一些常用的爬虫技巧总结

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原创最新推荐文章于 2026-05-19 13:56:42 发布 271 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python网络爬虫进阶最佳实践：解决反爬虫策略的常用技巧常见的模拟浏览器的方式有两种：一种是使用headless浏览器，如PhantomJS、Selenium等，另一种是直接分析动态网页的JavaScript代码，模拟相应的请求获取数据。因此，在爬虫中需要尽可能模拟人类的行为，比如设置随机的请求头、随机的时间间隔、随机的访问路径等，以增加爬虫的隐蔽性和逃避反爬虫检测的可能性。同时，需要不断学习和掌握新的技术，以适应不断变化的反爬虫策略和技术。网络爬虫是一种自动化获取网站数据的方式，但是由于爬虫的性质和目的，许多网站会采取反爬虫策略，使得爬虫难以获取数据。阅读详情

用Python也差不多一年多了，Python应用最多的场景还是Web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。

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爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。

1、基本抓取网页

get方法

import urllib2  
url = "http://www.baidu.com"  
response = urllib2.urlopen(url)  
print response.read()

post方法

import urllib  
import urllib2  
url = "http://abcde.com"  
form = {'name':'abc','password':'1234'}  
form_data = urllib.urlencode(form)  
request = urllib2.Request(url,form_data)  
response = urllib2.urlopen(request)  
print response.read()

2、使用代理IP

在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到代理IP；

在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，如下代码片段：

import urllib2  
proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})  
opener = urllib2.build_opener(proxy)  
urllib2.install_opener(opener)  
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')  
print response.read()

3、Cookies处理

cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)，python提供了cookielib模块用于处理cookies，cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源。

代码片段：

import urllib2, cookielib  
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) 
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)  
urllib2.install_opener(opener)  
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

关键在于CookieJar()，它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中，对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失，所有过程都不需要单独去操作。

手动添加cookie：

cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; kmsign=55d2c12c9b1e3; KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="  
request.add_header("Cookie", cookie)

4、伪装成浏览器

某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况。

对有些 header 要特别留意，Server 端会针对这些 header 做检查：

1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值，用来判断是否是浏览器发起的 Request。

2.Content-Type 在使用 REST 接口时，Server 会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。

这时可以通过修改http包中的header来实现，代码片段如下：

import urllib2  
headers = {  
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'  
}  
request = urllib2.Request(  
    url = 'http://my.oschina.net/jhao104/blog?catalog=3463517',  
    headersheaders = headers  
)  
print urllib2.urlopen(request).read()

5、页面解析

对于页面解析最强大的当然是正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明，附两个比较好的网址：

正则表达式入门： http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

正则表达式在线测试：

http://tool.oschina.net/regex/

其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：

lxml： http://my.oschina.net/jhao104/blog/639448

BeautifulSoup： http://cuiqingcai.com/1319.html

对于这两个库，我的评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxml C语言编码，高效，支持Xpath。

6、验证码的处理

对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码，比如12306，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。

7、gzip压缩

有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力，这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务，因为 XML 数据的压缩率可以很高。

但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。

于是需要这样修改代码：

import urllib2, httplib  
request = urllib2.Request('http://xxxx.com')  
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')  
opener = urllib2.build_opener()  
f = opener.open(request)

这是关键：创建Request对象，添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据。

然后就是解压缩数据：

import StringIO  
import gzip  
compresseddata = f.read()  
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)  
gzipgzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream) 
print gzipper.read()

8、多线程并发抓取

单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。

虽然说Python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。

from threading import Thread  
from Queue import Queue  
from time import sleep  
# q是任务队列  
#NUM是并发线程总数  
#JOBS是有多少任务  
q = Queue()  
NUM = 2  
JOBS = 10  
#具体的处理函数，负责处理单个任务  
def do_somthing_using(arguments):  
    print arguments  
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理  
def working():  
    while True:  
        arguments = q.get()  
        do_somthing_using(arguments)  
        sleep(1)  
        q.task_done()  
#fork NUM个线程等待队列  
for i in range(NUM):  
    t = Thread(target=working)  
    t.setDaemon(True)  
    t.start()  
#把JOBS排入队列  
for i in range(JOBS):  
    q.put(i)  
#等待所有JOBS完成  
q.join()