前言：

現(xiàn)在寫爬蟲，入門已經(jīng)不是一件門檻很高的事情了，網(wǎng)上教程一大把，但很多爬蟲新手在爬取數(shù)據(jù)的過程中依舊會遇到這樣那樣的問題。

今天整理了部分新手在爬蟲過程中遇到的問題，希望可以給大家提供一點問題解決的思路和參考。

01 無法正常顯示中文？

使用requests庫或者urllib庫獲取源代碼時無法正常顯示中文；

r = requests.get('http://xxx')print r.text

使用requests解析中文網(wǎng)頁時，上述語句在ipython中一直打印的都是亂碼.......

試過如下代碼：

import sys  reload(sys)  sys.setdefaultencoding('utf8')  

還有類似：

r.text.decode('coding1').encoding('coding2')

都不能湊效！

解決方法

① requests庫的文本中有兩種類型

• 一種是文本類型，使用text屬性，一種是針對音頻、視頻、圖片等二進制數(shù)據(jù)類型，使用content屬性。
• 一般返回的是text屬性時會出現(xiàn)中文亂碼現(xiàn)象，因此在輸出返回之前需要顯示的修改屬性encoding，將其賦值為“utf-8”或者是apparent_encoding即可。

② urllib庫的文本只有一種就是使用read()方法進行讀取

因此要解決中文問題，一定要在讀取后加入.decode(“utf-8”)，進行顯示的轉(zhuǎn)碼之后便不會出現(xiàn)亂碼問題了。

02 加密問題 

爬蟲一般怎么解決加密問題？

① 對于網(wǎng)頁端來說通常加密的算法是寫在 js 代碼里的，所以首先你要對 js 語言有所了解。

至少知道 js 基礎(chǔ)的內(nèi)容，其次找到對應 js 加密代碼，然后找出關(guān)鍵的函數(shù)。

把 js 代碼在 node.js 環(huán)境進行調(diào)試，最后在 Python 環(huán)境下利用 execjs 庫去執(zhí)行調(diào)試好的代碼。

② 就是模擬瀏覽器環(huán)境直接獲取渲染后的數(shù)據(jù)，最常用的手段就是利用 Selenium 框架了。

這種方式非常便利，當然對應的缺點就是效率非常低下。不過現(xiàn)在有新的框架來取代 Selenium，即 Puppeteer，這個框架你可以看出是異步版的 Selenium。

對于爬蟲程序，一個萬能公式：

爬蟲程序 = 網(wǎng)絡請求 + 數(shù)據(jù)解析 + 數(shù)據(jù)存儲

這三部分就對應這爬蟲的基礎(chǔ)，任何一個爬蟲程序都會保存這三部分的內(nèi)容，一些復雜的爬蟲無非是在此基礎(chǔ)上添加些別的內(nèi)容。一個爬蟲工程師反爬能力有多強，他的爬蟲實力就有多高。

03 獲取不到網(wǎng)頁的全部代碼？

問題：通過request方法獲取的網(wǎng)頁代碼與在瀏覽器看到的網(wǎng)頁源碼不一致；

解決方法：由于很多網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)傳輸是通過js命令傳到網(wǎng)頁的，因此使用request()方法不能獲取通過js傳遞過來的信息代碼。此時通過使用selenium庫來模擬瀏覽器運行，就像真正的用戶在操作一樣，可通過此方法可獲得該網(wǎng)頁的源碼。

from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWaitbrowser = webdriver.Chrome()browser.get(Url)html = browser.page_source

04 點擊下一頁時網(wǎng)頁網(wǎng)頁不變 

問題：

在爬取的過程中，由于要爬取每個律師詳細信息所對應的網(wǎng)址，因此涉及到翻頁的問題，但在網(wǎng)頁上實時點擊下一頁時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)址并沒有發(fā)生變化。

解決方法：

通過使用selenium中nextpagebutton.click()方法來模擬跳轉(zhuǎn)到下一頁，從而對下一頁的內(nèi)容進行獲取。

nextpagebutton = browser.find_element_by_xpath('//*[@class="next_page"]')  # 定位到“下一頁”按鈕    nextpagebutton.click()  # 模擬點擊下一頁    wait = WebDriverWait(browser, 10)  # 瀏覽器等待10s

05 文本節(jié)點問題 

首先看兩個HTML代碼，這是你眼中的HTML代碼：

這是計算機眼中的HTML代碼：

解決方法：

在BS4中，我們在HTML中看到的換行符以及空格都是NavigableString 也就是文本節(jié)點。

06 如何快速找到提取數(shù)據(jù)？

解析網(wǎng)頁時，如何快速找到數(shù)據(jù)存放的位置，并提取其中的數(shù)據(jù)？

這是很多新手會遇到的一個問題；就是雖然運行我的代碼沒有問題，大概邏輯也能讀得懂，但是想修改一下爬取同類網(wǎng)站，或者同一個網(wǎng)站的其他數(shù)據(jù)時卻不知從何下手。

這個其實是對工具使用不熟悉而已；我這里簡單講解一下（beautifulSoup）常用的使用技巧，當然它有很多強大便捷的功能。我這里只介紹幾個常用的函數(shù)，這幾個用好了一樣可以應付幾乎所有網(wǎng)站。首先，爬取之前需要定位到數(shù)據(jù)所在的標簽，這個使用 F12 開發(fā)者工具中的這個按鈕，點一下按鈕，然后點一下網(wǎng)頁，可以很快定位到頁面中的相應標簽。這步就不詳細說了，很簡單的，自己摸索一下。

接下來介紹如何用代碼獲取那個標簽；

首先你觀察你要找到的標簽，是什么標簽？是否有 class 或者 id 這樣的屬性（如果沒有就找找它父標簽有沒有，盡量找這樣的）因為 class 和 id 這兩個屬性作為篩選條件的話，查找到的干擾項極少，運氣好的話，基本上可以一擊必中。

這里介紹 beautifulSoup 中的兩個函數(shù)，find 和 find_all 函數(shù)；

比如我們要獲取上圖中箭頭所指的，id 為 ozoom 的 div 標簽時，我們可以這樣：

# html 是之前發(fā)起請求獲取到的網(wǎng)頁內(nèi)容
bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
# 獲取 id 為 ozoom 的 div 標簽
# 根據(jù) id 查找標簽
div = bsobj.find('div', attrs = {'id' : 'ozoom'})
# 繼續(xù)獲取 div 下的 class 為 list_t 的 div 標簽
# 根據(jù) class 查找標簽
title = div.find('div', attrs = {'class': 'list_t'})

注意：

如果標簽有 id 屬性的話盡量用 id 來查找，因為整個頁面 id 是唯一的。用 class 查找的話，最好現(xiàn)在瀏覽器的網(wǎng)頁源碼中 Ctrl + F 搜索一下，相同 class 的標簽有多少。（如果比較多的話，可以嘗試先查找他的父標簽，縮小范圍之后再查找）然后我們再講講 find_all 函數(shù)，適用于一次性查找一類型的很多標簽的情況，

比如下圖這種情況：

列表中的每一個 li 標簽中，都是一條數(shù)據(jù)，我們需要將它們都獲取到，如果是用前面的 find 函數(shù)的話，每次只能獲取一個 li 標簽。

所以我們需要使用 find_all 函數(shù)，一次性獲取所有符合條件的標簽，存儲為數(shù)組返回。

由于 li 標簽沒有 id 也沒有 class ，而頁面中存在很多無關(guān)的干擾的 li 標簽，所以我們需要先從它的父標簽往上找，縮小查找范圍。

找到 id 為 titleList 的 div 標簽之后，觀察一下，里面的 li 標簽都是需要的，直接 find_all 函數(shù)一下都獲取完。

# html 是獲取的目標網(wǎng)頁內(nèi)容
html = fetchUrl(pageUrl)
bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pDiv = bsobj.find('div', attrs = {'id': 'titleList'})
titleList = pDiv.find_all('li')

基本上把 find 和 find_all 函數(shù)組合使用，用熟練

了可以應付幾乎所有的 html 網(wǎng)頁了。

07 獲取標簽中的數(shù)據(jù)

查找到標簽之后，又該如何獲取標簽中的數(shù)據(jù)呢？

標簽中的數(shù)據(jù)位置，一般有兩種情況：

<!--第一種，位于標簽內(nèi)容里-->
    <p>這是數(shù)據(jù)這是數(shù)據(jù)</p>

<!--第二種，位于標簽屬性里-->
    <a href="/xxx.xxx_xx_xx.html" rel="external nofollow" ></a>

如果是第一種情況很簡單，直接 pTip.text 即可；（pTip 是前面已經(jīng)獲取好的 p 標簽）

如果是第二種情況，需要看它是在哪一個屬性里的數(shù)據(jù)，比如我們要獲取上面 a 標簽中的 href 屬性中的鏈接，可以 link = aTip["href"] 即可。（aTip 是前面已經(jīng)獲取好的 a 標簽）。

08 去除指定內(nèi)容

去除獲取內(nèi)容首尾的指定字符串；

問題：

有時我們在爬蟲過程中，獲取到的信息并不是全部都是我們想要獲取的內(nèi)容，如果想要去除指定內(nèi)容。

例如：字符串 a = [“aaaa”]，但是只想獲取中間的aaaa

解決：

可以通過使用正則表達式來提取文本內(nèi)容，去除符號，但如果使用此方法，字符串中間包含的符號也會被去掉。如果確定想要獲取的文本中間不含有符號，可以選用正則表達式。

x = strTemp.xpath('./div[3]/div[1]/div/div/div[1]/div/ul/li[14]//text()')        xx = str(x)        email = re.search(r'[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', xx)

第二種方法是使用strip()方法來去除首尾的符號；

a = td[1].get_text().strip('[""]')

09 轉(zhuǎn)化為字符串類型

通過正則表達式獲取的內(nèi)容是match類型，如何轉(zhuǎn)化為字符串str類型？

解決辦法：使用group(0)來轉(zhuǎn)化為字符串類型

email = email.group(0)

10 濫用遍歷文檔樹

常見的方法有：

• contents
• descendants
• parent
• next_sibling
• next_element

這些方法都會遍歷文檔樹中的所有節(jié)點，包括文本節(jié)點。也就是說只要你使用這些方法，你就一定會選擇出許多文本節(jié)點，因為文本節(jié)點無處不在，換行、空格等。

解決方法：使用過濾器find等方法；

soup.find(name=‘tagname')

當我們一旦在過濾器中指定了name關(guān)鍵字，那么返回的結(jié)果就一定是tag對象，因為文檔節(jié)點沒有name屬性。

結(jié)論：大多數(shù)情況下，你需要的是find 這一類過濾器，而不是遍歷所有節(jié)點。

11 數(shù)據(jù)庫保存問題

在將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫的過程中，遇到的一些問題如下：

1）爬取后的內(nèi)容是列表形式，如何轉(zhuǎn)化為字符串類型？

解決辦法：使用str()方法

b = strTemp.xpath('./div[3]/div[1]/div/div/div[1]/div/ul/li[3]//text()')        agee = str(b)

注意：數(shù)據(jù)庫中對對應的字段類型要與python中一致；

2）python 與 mysql 數(shù)據(jù)庫連接

connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                     user='root',
                                     password='zaizaizai',
                                     db='layer',
                                     charset='utf8mb4')
        try:
            # 獲取會話指針
            with connection.cursor() as cursor:
                # 創(chuàng)建SQL語句
                sql = "insert into layer(namee,organization,sex,age,nation,edu,leixing,zhengzhi,numberr,first_time,get_time,status,paizhu,sifaju,email) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) "
                # 執(zhí)行SQL語句

                cursor.execute(sql, (namee, organization, sex, age, nation, edu, leixing, zhengzhi, numberr, first_time, get_time, status, paizhu, sifaju, email))
                # 提交
                connection.commit()
        finally:
            connection.close()

3）保存在一個文件夾里的圖片不停的被后來抓取的圖片覆蓋掉？可能是變量放在for 循環(huán)內(nèi)外出現(xiàn)的問題，修改后解決此問題，用一些小例子做測試：

#測試一
x=0
for i in range(0,10):
      for j in range(0,10):
         print x 
         x+=1

for i in range(0,10):
      x=0
      for j in range(0,10):
         print x 
         x+=1
#測試二
>>> x=0
>>> for i in range(0,10):
      print('the i is',i)
      x=0
      for j in range(0,10):
         print('the j is',j)
         print('the x is',x)
         x+=1

>>> for i in range(0,10):
  print('the i is',i)
  x=0
  for j in range(0,10):
    print('the j is',j)
    print('the x is',x)
    x=x+1

12 爬蟲采集遇到的墻問題

主要表現(xiàn)就是訪問不了了、訪問幾次就斷了，然后手動訪問，或者換個終端以后完全沒問題。?

面對這種情況，我們首先先想一下以下這幾個問題：

• 爬蟲是否過于頻繁訪問？影響了對方服務器的業(yè)務？
• 爬蟲采集是否觸犯了對方的防御機制？
• 爬蟲是否有bug導致對方不堪重負？

以上這些主觀問題是紅線問題，是要考慮到的，自己要把握好爬蟲的分寸，不能損壞他人合法利益?？偨Y(jié)了一下遇到一些被管理員和防火墻攔截的問題和原因；

1）管理員不想讓你訪問，這種情況分兩種：

第一種：管理員登錄后臺一看，有個家伙10個小時就訪問了我的1萬次，不帶停的啊！如果是我，第一反應就是封了再說，肯定有問題，都不用分析。

第二種：我感覺有人在爬數(shù)據(jù)，我要把他找出來。

2）網(wǎng)站配置不讓你訪問這個主要是網(wǎng)站限制；比如tomcat或者Nginx，限制某個連接訪問時間，因為如果這個連接一直在這里，然后不斷有新的連接進來，那么連接池遲早滿了，最終完蛋。

你這就是要DDOS攻擊我，所以我可以設置多長時間你沒動靜，我就給你斷了。

3）防火墻配置

這個就難了，因為防火墻管的很細，如果是服務器WAF那就很頭疼，他在攔截DDOS的時候，就非常容易把爬蟲也攔截掉。如果要繞過WAF，那就是一種入侵行為了，要從頁面采集數(shù)據(jù)就只能欺騙WAF，繼續(xù)刷新數(shù)據(jù)頁面。

4）如何避開以上策略，主要就是欺騙和偽裝。

逃避IP識別

通過采用或者構(gòu)建IP代理，變換IP地址，減少單IP對規(guī)則的觸發(fā)，封禁惡意IP是網(wǎng)站管理過程中最常用的方式。

變換請求內(nèi)容

雖然你的IP變了，但還是這個瀏覽器、還是這個cookies記錄，也會被識別。這個可以通過變換cookies和header進行偽裝。

降低訪問頻率

一般如果單位時間內(nèi)，訪問網(wǎng)站的次數(shù)過高，很容易被判斷為是CC攻擊。并且會對服務器帶來很大的壓力，影響正常業(yè)務。這就背離了我們進行數(shù)據(jù)采集的初衷了，所以設置一個sleep()，降低一下刷新頻率，減少一些對服務器資源的占用。

慢速攻擊判別

慢了也會被干掉的！?慢速攻擊是 http 慢速攻擊是利用http合法機制，在建立連接后盡量長時間保持連接，不釋放，達到對HTTP服務攻擊。攻擊者發(fā)送POST請求，自行構(gòu)造報文向服務器提交數(shù)據(jù)，將報文長度設置一個很大的值。

且在隨后每次發(fā)送中，每次只發(fā)送一個很小的報文，這樣導致服務器一直等待數(shù)據(jù)，連接始終一直被占用。如果攻擊者使用多線程或傀儡機子去做同樣操作，服務器WEB容器很快就被占滿TCP連接而不再接受新請求，從而導致服務器崩潰、服務失效。這個最好就是采用多線程異步采集，同時及時把之前的連接關(guān)閉，并且控制數(shù)量進行。

總之，在采集數(shù)據(jù)的時候，多站在別人的角度上思考，采用別人能接受的方式獲取數(shù)據(jù)，別人才能讓你好好的獲取數(shù)據(jù)。這是一個雙贏的行為，不然就只能從入門到入牢的轉(zhuǎn)變了，大家都不容易，互相給口飯吃。

13 驗證碼問題

驗證碼的問題一般如何解決？大體的思路有兩種：

• 正向破解
• 逆向破解

正向破解

比如常見的圖形驗證碼，你可以首先把圖片保存下來，然后利用一些圖文識別圖去識別相應的內(nèi)容。對于滑塊驗證碼，你可以利用 Selenium 框架去計算缺口的距離，然后模擬鼠標拖動滑塊。

逆向破解

這個就涉及到驗證碼的實現(xiàn)邏輯，你需要看懂對方驗證碼實現(xiàn)的邏輯?？纯窗l(fā)送驗證碼請求的時候需要哪些參數(shù)，而這些參數(shù)又是怎么生成的，模擬請求。

逆向破解屬于短暫型的省力做法，但相應的難度非常的大。-> 直接使用打碼平臺上面說兩種方式都屬于非常耗時耗力的行為，而且一旦對方網(wǎng)站反爬策略更新，你的代碼就會失效。所以能花錢解決的事，大家就選擇直接使用打碼平臺就好。?

學會Python爬蟲需要具備三部分的內(nèi)容：

• Python 基礎(chǔ)
• 爬蟲基礎(chǔ)
• 反爬的學習

這三部分內(nèi)容是做爬蟲的必備基礎(chǔ)，主流語言是使用Python，Python有非常豐富的爬蟲庫可以直接使用，非常的方便。

到此這篇關(guān)于python爬蟲抓取時常見的小問題總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python問題總結(jié)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！