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Python应用最多的场景还是Web快速开发、爬虫、自动化运维，本篇介绍了Python爬虫一些常用的爬虫技巧，希望对Python的学习有所帮助。
爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。
1、基本抓取网页
2、使用代理IP
在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到代理IP；
在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，如下代码片段：
import urllib2proxy = urllib2.ProxyHandler({http: 127.0.0.1:8087})opener = urllib2.build_opener(proxy)urllib2.install_opener(opener)response = urllib2.urlopen(print response.read()
3、Cookies处理
cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)，python提供了cookielib模块用于处理cookies，cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源。
import urllib2, cookielibcookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())opener = urllib2.build_opener(cookie_support)urllib2.install_opener(opener)content = urllib2.urlopen(
关键在于CookieJar()，它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中，对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失，所有过程都不需要单独去操作。
手动添加cookie：
cookie = "PHPSESSID=91rurfqm2329bopnosfu4fvmu7; kmsign=55d2c12c9b1e3; KMUID=b6Ejc1XSwPq9o756AxnBAg="request.add_header("Cookie", cookie)
4、伪装成浏览器
某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况。
对有些 header 要特别留意，Server 端会针对这些 header 做检查：
1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值，用来判断是否是浏览器发起的 Request。
2.Content-Type 在使用 REST 接口时，Server 会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。
这时可以通过修改http包中的header来实现，代码片段如下：
import urllib2headers = {User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/ Firefox/3.5.6}request = urllib2.Request(url = ?catalog=,headersheaders = headers)print urllib2.urlopen(request).read()
5、页面解析
对于页面解析最强大的当然是正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明，附两个比较好的网址：
正则表达式入门：
正则表达式在线测试：
其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：
lxml：/639448
BeautifulSoup：
对于这两个库，我的评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxml C语言编码，高效，支持Xpath。
6、验证码的处理
对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码，比如12306，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。
7、gzip压缩
有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力，这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务，因为 XML 数据 的压缩率可以很高。
但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。
于是需要这样修改代码：
import urllib2, httplibrequest = urllib2.Request(request.add_header(Accept-encoding, gzip)opener = urllib2.build_opener()f = opener.open(request)
这是关键：创建Request对象，添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据。
然后就是解压缩数据：
import StringIOimport gzipcompresseddata = f.read()compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)gzipgzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream)print gzipper.read()
8、多线程并发抓取
单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。
虽然说Python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。
from threading import Threadfrom Queue import Queuefrom time import sleep# q是任务队列#NUM是并发线程总数#JOBS是有多少任务q = Queue()NUM = 2JOBS = 10#具体的处理函数，负责处理单个任务def do_somthing_using(arguments):print arguments#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理def working():while True:arguments = q.get()do_somthing_using(arguments)sleep(1)q.task_done()#fork NUM个线程等待队列for i in range(NUM):t = Thread(target=working)t.setDaemon(True)t.start()#把JOBS排入队列for i in range(JOBS):q.put(i)#等待所有JOBS完成q.join()
来源：互联网摘抄
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