一看就明白的爬虫入门讲解-基础理论篇（上篇）

关于爬虫内容的分享，我会分成两篇，六个部分来分享，分别是：

我们的目的是什么 内容从何而来 了解网络请求 一些常见的限制方式 尝试解决问题的思路 效率问题的取舍

本文先聊聊前三个部分。

一、我们的目的是什么

一般来讲对我们而言需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值，内容一般分为两部分，非结构化的文本，或者结构化的文本。

关于非结构化的数据

1.1 HTML文本（包含javascript代码）

HTML文本基本上是传统爬虫过程中最常见的，也就是大多数时候会遇到的情况，例如抓取一个网页，得到的是HTML，然后需要解析一些常见的元素，提取一些关键的信息。HTML其实理应属于结构化的文本组织，但是又因为一般我们需要的关键信息并非直接可以得到，需要进行对HTML的解析查找，甚至一些字符串操作才能得到，所以还是归类于非结构化的数据处理中。

常见解析方式如下：

CSS选择器

现在的网页样式比较多，所以一般的网页都会有一些CSS的定位，例如class，id等等，或者我们根据常见的节点路径进行定位，例如腾讯首页的财经部分：

这里id就为finance，我们用css选择器，就是"#finance"就得到了财经这一块区域的html，同理，可以根据特定的css选择器可以获取其他的内容。

XPATH

XPATH是一种页面元素的路径选择方法，利用chrome可以快速得到，如：

copy XPATH 就能得到——//*[@id="finance"]

正则表达式

正则表达式，用标准正则解析，一般会把HTML当做普通文本，用指定格式匹配当相关文本，适合小片段文本，或者某一串字符，或者HTML包含javascript的代码，无法用CSS选择器或者XPATH。

字符串分隔

同正则表达式，更为偷懒的方法，不建议使用。

1.2 一段文本

例如一篇文章，或者一句话，我们的初衷是提取有效信息，所以如果是滞后处理，可以直接存储，如果是需要实时提取有用信息，常见的处理方式如下：

分词

根据抓取的网站类型，使用不同词库，进行基本的分词，然后变成词频统计，类似于向量的表示，词为方向，词频为长度。

NLP

自然语言处理，进行语义分析，用结果表示，例如正负面等。

关于结构化的数据

结构化的数据是最好处理，一般都是类似JSON格式的字符串，直接解析JSON数据就可以了，提取JSON的关键字段即可

二、内容从何而来

过去我们常需要获取的内容主要来源于网页，一般来讲，我们决定进行抓取的时候，都是网页上可看到的内容，但是随着这几年移动互联网的发展，我们也发现越来越多的内容会来源于移动app，所以爬虫就不止局限于一定要抓取解析网页，还有就是模拟移动app的网络请求进行抓取，所以这一部分我会分两部分进行说明。

1 网页内容

网页内容一般就是指我们最终在网页上看到的内容，但是这个过程其实并不是网页的代码里面直接包含内容这么简单，所以对于很多新人而言，会遇到很多问题，比如：

明明在页面用Chrome或者Firefox进行审查元素时能看到某个HTML标签下包含内容，但是抓取的时候为空。

很多内容一定要在页面上点击某个按钮或者进行某个交互操作才能显示出来。

所以对于很多新人的做法是用某个语言别人模拟浏览器操作的库，其实就是调用本地浏览器或者是包含了一些执行javascript的引擎来进行模拟操作抓取数据，但是这种做法显然对于想要大量抓取数据的情况下是效率非常低下，并且对于技术人员本身而言也相当于在用一个盒子，那么对于这些内容到底是怎么显示在网页上的呢？主要分为以下几种情况：

网页包含内容

这种情况是最容易解决的，一般来讲基本上是静态网页已经写死的内容，或者动态网页，采用模板渲染，浏览器获取到HTML的时候已经是包含所有的关键信息，所以直接在网页上看到的内容都可以通过特定的HTML标签得到

javascript代码加载内容

这种情况是由于虽然网页显示时，内容在HTML标签里面，但是其实是由于执行js代码加到标签里面的，所以这个时候内容在js代码里面的，而js的执行是在浏览器端的操作，所以用程序去请求网页地址的时候，得到的response是网页代码和js的代码，所以自己在浏览器端能看到内容，解析时由于js未执行，肯定找到指定HTML标签下内容肯定为空，这个时候的处理办法，一般来讲主要是要找到包含内容的js代码串，然后通过正则表达式获得相应的内容，而不是解析HTML标签。

Ajax异步请求

这种情况是现在很常见的，尤其是在内容以分页形式显示在网页上，并且页面无刷新，或者是对网页进行某个交互操作后，得到内容。那我们该如何分析这些请求呢？这里我以Chrome的操作为例，进行说明：

所以当我们开始刷新页面的时候就要开始跟踪所有的请求，观察数据到底是在哪一步加载进来的。然后当我们找到核心的异步请求的时候，就只用抓取这个异步请求就可以了，如果原始网页没有任何有用信息，也没必要去抓取原始网页了。

2 App内容

因为现在移动应用越来越多，很多有用信息都在App里面，另外解析非结构化文本和结构文本对比而言，结构化文本会简单多了，不同去找内容，去过多分析解析，所有既有网站又有App的话，推荐抓取App，大多数情况下基本上只是一些JSON数据的API了。那么App的数据该如何抓取呢？通用的方法就是抓包，基本的做法就是电脑安装抓包软件，配置好端口，然后记下ip，手机端和电脑在同一个局域网里面，然后在手机的网络连接里面设置好代理，这个时候打开App进行一些操作，如果有网络数据请求，则都会被抓包软件记下，就如上Chrome分析网络请求一样，你可以看到所有的请求情况，可以模拟请求操作。这里Mac上我推荐软件Charles，Windows推荐Fiddler2。

具体如何使用，之后我再做详述，可能会涉及到HTTPS证书的问题。

三、了解网络请求