python3爬虫urllib.request.urlopen("网址").read() 本来是utf-8，为什么还要加上urlencode（“utf-8”）

你这行代码是不需要urlencode()的。

对于返回的request对象，其read()方法获得的其实是一个字节流对象，而非字符串对象，所以这时需要调用该字节流对象的decode()方法，按指定编码方式进行解码。

至于urlencode()，这是urllib中的一个函数，它的作用是将字符串进行url编码。这个编码其实就是个转义的过程，将那些因可能造成解释器误会或安全问题而不适合出现在请求中的符号进行转义，并且把超出url编码表的字符降维。

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python35，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

import urllibrequest

url='arcom/stock/ranklist_a_3_1_1html'  #目标网址headers={"User-Agent":"Mozilla/50 (Windows NT 100; WOW64)"}  #伪装浏览器请求报头request=urllibrequestRequest(url=url,headers=headers)  #请求服务器response=urllibrequesturlopen(request)  #服务器应答content=responseread()decode('gbk')   #以一定的编码方式查看源码print(content)  #打印页面源码

虽说抓一页的源码容易，不过在一个网站内大量抓取网页源码却经常遭到服务器拦截，顿时感觉世界充满了恶意。于是我开始研习突破反爬虫限制的功法。

1伪装流浪器报头

很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户，所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户，很多网站都会识别User-Agent这个参数，所以请求头最好带上。有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别，比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户，一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。

2随机生成UA

证券之星只需带User-Agent这个参数就可以抓取页面信息了，不过连续抓取几页就被服务器阻止了。于是我决定每次抓取数据时模拟不同的浏览器发送请求，而服务器通过User-Agent来识别不同浏览器，所以每次爬取页面可以通过随机生成不同的UA构造报头去请求服务器，

3减慢爬取速度

虽然模拟了不同浏览器爬取数据，但发现有的时间段可以爬取上百页的数据，有时候却只能爬取十来页，看来服务器还会根据你的访问的频率来识别你是人类用户还是网络爬虫。所以我每抓取一页都让它随机休息几秒，加入此句代码后，每个时间段都能爬取大量股票数据了。

4使用代理IP

天有不测风云，程序在公司时顺利测试成功，回寝室后发现又只能抓取几页就被服务器阻止了。惊慌失措的我赶紧询问度娘，获知服务器可以识别你的IP，并记录此IP访问的次数，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的过程中不断的更换，让服务器无法找出谁是真凶。此功还未修成，欲知后事如何，请听下回分解。

5其他突破反爬虫限制的方法

很多服务器在接受浏览器请求时会发送一个cookie文件给浏览器，然后通过cookie来跟踪你的访问过程，为了不让服务器识别出你是爬虫，建议最好带上cookie一起去爬取数据；如果遇上要模拟登陆的网站，为了不让自己的账号被拉黑，可以申请大量的账号，然后再爬入，此处涉及模拟登陆、验证码识别等知识，暂时不再深究总之，对于网站主人来说，有些爬虫确实是令人讨厌的，所以会想出很多方法限制爬虫的进入，所以我们在强行进入之后也得注意些礼仪，别把人家的网站给拖垮了。

二、所需内容的提取

获取网页源码后，我们就可以从中提取我们所需要的数据了。从源码中获取所需信息的方法有很多，使用正则表达式就是比较经典的方法之一。我们先来看所采集网页源码的部分内容。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=recompile('<tbody[\s\S]</tbody>')  

body=refindall(pattern,str(content))  #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=recompile('>()<')

stock_page=refindall(pattern,body[0])  #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法    说明  

   匹配任意除换行符“\n”外的字符  

   匹配前一个字符0次或无限次  

？    匹配前一个字符0次或一次  

\s    空白字符：[<空格>\t\r\n\f\v]  

\S    非空白字符：[^\s]  

[]    字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符  

()    被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容  

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式()匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total:  #stock_last：整理后的股票数据

if data=='':

stock_lastremove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码','\t','简称','   ','\t','最新价','\t','涨跌幅','\t','涨跌额','\t','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13):        #网页总共有13列数据

print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],'  ','\t',stock_last[i+3],'  ','\t',stock_last[i+4],'  ','\t',stock_last[i+5])

所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。 

类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为>

在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。

urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。

它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。

最简单的urllib2的应用代码只需要四行。

我们新建一个文件urllib2_test01py来感受一下urllib2的作用：

import urllib2

response = urllib2urlopen('>

按下F5可以看到运行的结果：

我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。

也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。

这就是一个最简单的urllib2的例子。

除了">

>

客户端提出请求，服务端提供应答。

urllib2用一个Request对象来映射你提出的>

在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，

通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，

这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用read()。

我们新建一个文件urllib2_test02py来感受一下：

import urllib2 

req = urllib2Request('>

可以看到输出的内容和test01是一样的。

urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。

req = urllib2Request('ftp://examplecom/')

在>

1发送data表单数据

这个内容相信做过Web端的都不会陌生，

有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。

在>

这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。

并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。

一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。

编码工作使用urllib的函数而非urllib2。

我们新建一个文件urllib2_test03py来感受一下：

import urllib 

import urllib2 

url = '>

如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。

GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，

它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。

Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。

import urllib2 

import urllib

data = {}

data['name'] = 'WHY' 

data['location'] = 'SDU' 

data['language'] = 'Python'

url_values = urlliburlencode(data) 

print url_values

name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton 

url = '>

这样就实现了Data数据的Get传送。

2设置Headers到>

有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。

默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/xy”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/27)，

这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。

浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。

下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。

（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。

import urllib 

import urllib2 

url = '>

以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。

mport urllibrequest

import re

def getHtml(url):

page = urllibrequesturlopen(url)

html = pageread()

html = htmldecode('GBK')

return html

def getMeg(html):

reg = recompile(r'')

meglist = refindall(reg,html)

for meg in meglist:

with open('outtxt',mode='a',encoding='utf-8') as file:

filewrite('%s\n' % meg)

if __name__ == "__main__":

html = getHtml(url)

getMeg(html)

爬虫技术是一种自动化程序。

爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。

搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。

爬虫技术的功能

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

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