?Python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维。
爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下。
1、基本抓取网页
get方法
import urllib2 url = "http://www.1668s.com" response = urllib2.urlopen(url) print(response.read())
post方法
import urllib
import urllib2
?url = "http://1668s.com"
form = { name : abc , password : 1234 }
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print(response.read())
2、使用代理IP
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：
import urllib2
proxy = urllib2.ProxyHandler({ http : 127.0.0.1:8087 })
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen( http://www.baidu.com )
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 urllib
from http import cookiejar
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen( http://1668s.com).read()
#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
- 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
- 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 urllib2
headers = {
User-Agent : Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6
}
request = urllib2.Request(
url = http://my.oschina.net/jhao104/blog?catalog=3463517 ,
headers = headers
)
print(urllib2.urlopen(request).read())
5、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, httplib request = urllib2.Request( http://1668s?.com ) 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) gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream) print(gzipper.read())
6、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 Thread from Queue import Queue from 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 = 2 JOBS = 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()
?