这篇文章主要介绍了Python网络爬虫功能的基本写法，网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛，对网络爬虫感兴趣的朋友可以参考本文
网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。
1. 网络爬虫的定义
网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。这样看来，网络爬虫就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。网络爬虫的基本操作是抓取网页。
2. 浏览网页的过程
抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。比如说你在浏览器的地址栏中输入 http://www.baidu.com 这个地址。
打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，向服务器端发送了 一次请求，把服务器端的文件“抓”到本地，再进行解释、展现。
HTML是一种标记语言，用标签标记内容并加以解析和区分。浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析，然后将原始的代码转变成我们直接看到的网站页面。
3. 基于python实现的网络爬虫功能
1). python获取html页面
其实，最基本的抓站，两句话就可以了:
import urllib2content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
这样可以得到整个 html 文档，关键的问题是我们可能需要从这个文档中获取我们需要的有用信息，而不是整个文档。这就需要解析充满了各种标签的 html。
2). python爬虫抓取页面后解析html方法
python爬虫html解析库SGMLParser
Python 默认自带 HTMLParser 以及 SGMLParser 等等解析器，前者实在是太难用了，我就用 SGMLParser 写了一个示例程序：
import urllib2from sgmllib import SGML<strong style="color:transparent">本文来源gao@daima#com搞(%代@#码网@</strong>Parser class ListName(SGMLParser):def init(self):SGMLParser.init(self)self.is_h4 = ""self.name = []def start_h4(self, attrs):self.is_h4 = 1def end_h4(self):self.is_h4 = ""def handle_data(self, text):if self.is_h4 == 1:self.name.append(text) content = urllib2.urlopen('http://169it.com/xxx.htm').read()listname = ListName()listname.feed(content)for item in listname.name:print item.decode('gbk').encode('utf8')
很简单，这里定义了一个叫做 ListName 的类，继承 SGMLParser 里面的方法。使用一个变量 is_h4 做标记判定 html 文件中的 h4 标签，如果遇到 h4 标签，则将标签内的内容加入到 List 变量 name 中。解释一下 start_h4() 和 end_h4() 函数，他们原型是 SGMLParser 中的
start_tagname(self, attrs)end_tagname(self)
tagname 就是标签名称，比如当遇到 <pre>，就会调用 start_pre，遇到 </pre>，就会调用 end_pre。attrs 为标签的参数，以 [(attribute, value), (attribute, value), …] 的形式传回。
python爬虫html解析库pyQuery
pyQuery 是 jQuery 在 python 中的实现，能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档，十分方便。使用前需要安装，easy_install pyquery 即可，或者 Ubuntu 下
sudo apt-get install python-pyquery
以下例子：
from pyquery import PyQuery as pyqdoc=pyq(url=r'http://169it.com/xxx.html')cts=doc('.market-cat') for i in cts:print '====',pyq(i).find('h4').text() ,'===='for j in pyq(i).find('.sub'):print pyq(j).text() ,print '\n'
python爬虫html解析库BeautifulSoup
有个头痛的问题是，大部分的网页都没有完全遵照标准来写，各种莫名其妙的错误令人想要找出那个写网页的人痛打一顿。为了解决这个问题，我们可以选择著名的 BeautifulSoup 来解析html 文档，它具有很好的容错能力。
以上就是本文的全部内容，对Python网络爬虫功能的实现进行了详细的分析介绍，希望对大家的学习有所帮助。
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