这篇文章给大家聊聊关于谷歌浏览器如何爬虫，以及谷歌浏览器爬虫怎么打开对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

本文目录

1. 如何用python写爬虫来获取网页中所有的文章以及关键词
2. 如何应对网站反爬虫策略如何高效地爬大量数据
3. 如何使用Excel完成网站上的数据爬取
4. Python爬虫是什么

一、如何用python写爬虫来获取网页中所有的文章以及关键词

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HTTP请求的内容发送到服务器端，然后读取服务器端的响应资源。

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_test01.py来感受一下urllib2的作用：

response= urllib2.urlopen(';)

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"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。

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HTTP请求。

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_test02.py来感受一下：

req= urllib2.Request(';)

response= urllib2.urlopen(req)

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= urllib2.Request(';)

在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。

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HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。

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_test03.py来感受一下：

url=';

values={'name':'WHY',

'location':'SDU',

'language':'Python'}

data= urllib.urlencode(values)#编码工作

req= urllib2.Request(url, data)#发送请求同时传data表单

response= urllib2.urlopen(req)#接受反馈的信息

the_page= response.read()#读取反馈的内容

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。

data['name']='WHY'

data['location']='SDU'

data['language']='Python'

url_values= urllib.urlencode(data)

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

url=';

full_url= url+'?'+ url_values

这样就实现了Data数据的Get传送。

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/x.y”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/2.7)，

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）。

url=';

user_agent='Mozilla/4.0(compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'

values={'name':'WHY',

'location':'SDU',

'language':'Python'}

headers={'User-Agent': user_agent}

data= urllib.urlencode(values)

req= urllib2.Request(url, data, headers)

response= urllib2.urlopen(req)

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。

二、如何应对网站反爬虫策略如何高效地爬大量数据

1、对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API,需要解决的主要就是IP源的问题了.

2、网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右),我做过简单的测试, 100个IP中,平均可用的在40-60左右,访问延迟均在200以上.

3、网络有高质量的代理IP出售,前提是你有渠道.

4、因为使用IP代理后,延迟加大,失败率提高,所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步,将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis),调用成功后再进行回调处理,失败则重新加入队列.每次请求都从IP池中取IP,如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.

5、有一些网站是基于cookies做反爬虫,这个基本上就是如@朱添一所说的,维护一套Cookies池

6、注意研究下目标网站的cookies过期事件,可以模拟浏览器,定时生成cookies

7、像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据,那真是分分钟被封IP的事,限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现),效率问题也不用担心,一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.

8、大批量爬取目标网站的内容后,难免碰到红线触发对方的反爬虫机制.所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.

9、一般被反爬虫后,请求返回的HttpCode为403的失败页面,有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣),所以检测到403调用失败,就发送报警,可以结合一些监控框架,如Metrics等,设置短时间内,告警到达一定阀值后,给你发邮件,短信等.

10、当然,单纯的检测403错误并不能解决所有情况.有一些网站比较奇葩,反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿),这时候往往爬虫任务会进入解析阶段,解析失败是必然的.应对这些办法,也只能在解析失败的时候,发送报警,当告警短时间到达一定阀值,再触发通知事件.

11、当然这个解决部分并不完美,因为有时候,因为网站结构改变,而导致解析失败,同样回触发告警.而你并不能很简单地区分,告警是由于哪个原因引起的.

三、如何使用Excel完成网站上的数据爬取

注意：本章节主要讲解数据获取部分

将网页中展示的数据爬取到可以编辑的文本工具中从而实现批量操作。在具体的爬取过程中，经常使用的根据有Excel和Python。

在爬虫过程中，最为常用的浏览器为谷歌浏览器和火狐浏览器。

打开浏览器输入目标网站后，右键点击检查（快捷键Ctrl+Shift+I(注：不是L,是I)），在检查页面中点击Network后重新加载页面，在检查Network页面中单击第一个网页信息：index.html。在右边出现的窗口Headers中，将页面拉至底部可查找到浏览器标识UserAgent，复制UserAgent信息即可。

2.设置响应时间（位置用户浏览）

新建Excel并打开，点击自网站，在弹出的窗口中选择高级选项，将我们需要爬取的目标网址信息粘贴到Url位置处，同时在响应时间栏中设置1分钟的响应时间，

在HTTP请求标头参数中下拉选择UserAgent，粘贴浏览器的UserAgent信息。

4.将数据载入到Power Query中进行预处理，建立网页链接后，选择数据Table0，选择编辑进入Power Query中进行数据预处理。处理完数据后，依照惯例，制作可视化地图。

四、Python爬虫是什么

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

参考资料来源：百度百科-网络爬虫

关于谷歌浏览器如何爬虫到此分享完毕，希望能帮助到您。