### Python 实现的爬虫功能知识点详解
#### 一、概述
本文主要介绍了一段使用Python编写的网络爬虫代码，该爬虫利用了`urllib2`与`BeautifulSoup`两个模块来实现网页源码的获取及解析等功能。通过本篇文章的学习，读者将能够掌握以下技能：
1. **理解爬虫的基本概念**：了解爬虫的作用以及在数据抓取中的应用。
2. **掌握`urllib2`和`BeautifulSoup`的基本用法**：学会如何使用这两个库进行网页的请求与内容解析。
3. **学习爬虫编码技巧**：包括页面请求、正则表达式匹配、网页解析等技术细节。
#### 二、`urllib2`简介
`urllib2`是Python中用于处理URLs的库之一，它可以模拟浏览器行为，向服务器发送HTTP请求并获取响应。在这个示例中，`urllib2`被用来实现网页内容的获取。
##### 2.1 发送HTTP请求
```python
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2652.0 Safari/537.36'}
req = urllib2.Request(url=url, headers=headers)
socket = urllib2.urlopen(req)
```
以上代码中，首先定义了请求头`headers`，其中包含了模拟浏览器的User-Agent信息，这有助于避免被目标网站识别为爬虫而封锁。然后，使用`urllib2.Request`方法构建请求对象，并通过`urllib2.urlopen`方法发送请求。
##### 2.2 获取网页内容
```python
content = socket.read()
socket.close()
```
使用`socket.read()`方法读取服务器返回的数据，并将其存储在变量`content`中，之后关闭连接。
#### 三、`BeautifulSoup`简介
`BeautifulSoup`是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的库，它提供了多种方法来解析文档，帮助开发者快速定位所需的信息。
##### 3.1 解析网页
```python
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
```
这里使用`BeautifulSoup`解析获取到的网页内容，指定了解析器为`html.parser`，同时指定了编码方式为`utf-8`，以便正确解析中文字符。
##### 3.2 提取特定内容
```python
content = soup.find('div', {'class': 'c-article_content'})
img = re.findall('src="(.*?)"', str(content), re.S)
```
使用`find`方法查找具有指定类名的`div`元素，再使用正则表达式`re.findall`提取其中的图片链接。
#### 四、多页爬取
为了爬取多个页面的内容，示例中使用了一个名为`changepage`的方法来生成一系列带有不同页码的URL。
```python
def changepage(self, url, total_page):
now_page = int(re.search('page/(\d+)', url, re.S).group(1))
page_group = []
for i in range(now_page, total_page + 1):
link = re.sub('page/(\d+)', 'page/%d' % i, url, re.S)
page_group.append(link)
return page_group
```
这个函数接收当前页面URL和总页数作为参数，通过替换URL中的页码生成新的URL列表。
#### 五、完整爬虫流程
1. **初始化爬虫类**：创建爬虫类实例。
2. **获取首页源码**：调用`getsource`方法获取首页HTML源码。
3. **解析首页内容**：使用`BeautifulSoup`解析首页内容，提取出需要的信息。
4. **生成多页链接**：调用`changepage`方法生成多页链接。
5. **逐页爬取内容**：对每个生成的链接执行步骤2至步骤3的操作。
6. **保存数据**：将爬取到的数据保存到数据库或其他存储介质中。
通过上述步骤，我们可以构建一个完整的网页爬虫程序，实现对特定网站内容的自动抓取与处理。这对于数据分析、市场研究等领域非常有用。
