如何分析网站网页爬虫爬取规则
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既然确定了用爬虫来自动整理文章，你得先理解爬虫是什么。爬虫说白了就是一个脚本程序。说到脚本，我们平时遇到一些费时费力又容易出错的活儿，都可以把用到的命令写到脚本里，让计算机自动来执行。测试同学说的自动化脚本，运维同学说的环境配置脚本，都是这个意思。一个脚本包含了很多命令，一个接一个，告诉计算机第一步干什么，之后干什么，最后干什么。
在这里，我们的目标很明确，就是写一个爬虫脚本，让计算机一步一步的把「给产品经理讲技术」的所有历史文章，保存成pdf。
历史文章哪里去找？正好，微信公众号的关注界面有一个查看历史消息的链接。
点开历史消息，这个页面每次显示10篇文章，如果用户滑到底，就会再加载10篇出来，典型的异步加载。我们要找的，就是每篇文章的URL地址。只要找到所有文章的URL，就能下载到每篇文章的内容和图片，然后就可以进一步加工处理成pdf了。
为此，我们长按页面选择在浏览器中打开，然后把地址栏里的URL复制出来，发送到电脑上，用Chrome打开。用Chrome的最大好处，就是它有一个「开发人员工具」，可以直接查看网页的源码。按下command+option+L，打开开发人员工具，就能看到这个网页的源码了。我们要找的东西，就藏在这些乱七八糟的HTML代码里。
如何从HTML源码里找到我们想要的文章链接呢？
这要从HTML的结构说起。HTML全称超文本标记语言，所谓标记，就是说是它通过很多标签来描述一个网页。你看到很多像以开始，以结束的标志，就是标签。这些标签一般成对出现，标签里面还可以套标签，表示一种层级关系。最外面的html标签是最大的，head、body次之，一层一层下来，最后才是一段文字，一个链接。你可以把它类比成一个人，这个人叫html，有head，有body，body上有hand，hand上面有finger。
扯远了，一些常用的标签：
1、<head>。一个网页的很多重要信息，都是在这里声明的。比如说标题，就是在<head>下的<title>里定义的。一个网页用到的CSS样式，可以在<head>下的<style>里定义。还有你写的JavaScript代码，也可以在<head>下的<script>里定义。
2、<body>。它包含的东西就多了，基本上我们能看到的东西，一段文字，一张图片，一个链接，都在这里面。比如说：
<p>表示一个段落
<h1>是一段文字的大标题
<a>表示一个链接
<img>表示一张图
<form>是一个表单
<div>是一个区块
计算机是如何理解HTML的标签的呢？其实很简单，它就是一棵树。你可以把<html>当做树根，从树根上分出<head>和<body>，各个分支上又有新的分支，直到不能再分为止。这有点类似我们电脑上存放的文件。假设你有一本《21天学习C++》的电子书，存在D盘、study文件夹下的CS文件夹里。而study文件夹里除了CS文件夹，还有GRE、岛国文化等目录，代表着另一个分支体系。这也是一棵树。树上的每一片叶子，都有一条从根部可以到达的路径，可以方便计算机去查找。
回到正题，有了这些基础知识，我么再来看微信这个历史消息页面。从最外层的<html>标签开始，一层一层展开，中间有<body>、有<div>、最后找到一个<a>标签，标签里面的hrefs就是每篇文章的URL了。把这个URL复制下来，在新的TAB打开，确认确实是文章的地址。
现在我们通过分析一个网页的结构、标签，找到了我们想要的文章URL，我们就可以写爬虫去模拟这个过程了。爬虫拿到网页之后，我们可以用正则表达式去查找这个<a>标签，当然，也可以用一些更高级的手段来找。
在这里，我们的目标很明确，就是写一个爬虫脚本，让计算机一步一步的把「给产品经理讲技术」的所有历史文章，保存成pdf。
历史文章哪里去找？正好，微信公众号的关注界面有一个查看历史消息的链接。
点开历史消息，这个页面每次显示10篇文章，如果用户滑到底，就会再加载10篇出来，典型的异步加载。我们要找的，就是每篇文章的URL地址。只要找到所有文章的URL，就能下载到每篇文章的内容和图片，然后就可以进一步加工处理成pdf了。
为此，我们长按页面选择在浏览器中打开，然后把地址栏里的URL复制出来，发送到电脑上，用Chrome打开。用Chrome的最大好处，就是它有一个「开发人员工具」，可以直接查看网页的源码。按下command+option+L，打开开发人员工具，就能看到这个网页的源码了。我们要找的东西，就藏在这些乱七八糟的HTML代码里。
如何从HTML源码里找到我们想要的文章链接呢？
这要从HTML的结构说起。HTML全称超文本标记语言，所谓标记，就是说是它通过很多标签来描述一个网页。你看到很多像以开始，以结束的标志，就是标签。这些标签一般成对出现，标签里面还可以套标签，表示一种层级关系。最外面的html标签是最大的，head、body次之，一层一层下来，最后才是一段文字，一个链接。你可以把它类比成一个人，这个人叫html，有head，有body，body上有hand，hand上面有finger。
扯远了，一些常用的标签：
1、<head>。一个网页的很多重要信息，都是在这里声明的。比如说标题，就是在<head>下的<title>里定义的。一个网页用到的CSS样式，可以在<head>下的<style>里定义。还有你写的JavaScript代码，也可以在<head>下的<script>里定义。
2、<body>。它包含的东西就多了，基本上我们能看到的东西，一段文字，一张图片，一个链接，都在这里面。比如说：
<p>表示一个段落
<h1>是一段文字的大标题
<a>表示一个链接
<img>表示一张图
<form>是一个表单
<div>是一个区块
计算机是如何理解HTML的标签的呢？其实很简单，它就是一棵树。你可以把<html>当做树根，从树根上分出<head>和<body>，各个分支上又有新的分支，直到不能再分为止。这有点类似我们电脑上存放的文件。假设你有一本《21天学习C++》的电子书，存在D盘、study文件夹下的CS文件夹里。而study文件夹里除了CS文件夹，还有GRE、岛国文化等目录，代表着另一个分支体系。这也是一棵树。树上的每一片叶子，都有一条从根部可以到达的路径，可以方便计算机去查找。
回到正题，有了这些基础知识，我么再来看微信这个历史消息页面。从最外层的<html>标签开始，一层一层展开，中间有<body>、有<div>、最后找到一个<a>标签，标签里面的hrefs就是每篇文章的URL了。把这个URL复制下来，在新的TAB打开，确认确实是文章的地址。
现在我们通过分析一个网页的结构、标签，找到了我们想要的文章URL，我们就可以写爬虫去模拟这个过程了。爬虫拿到网页之后，我们可以用正则表达式去查找这个<a>标签，当然，也可以用一些更高级的手段来找。
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不管是自己写不写代码，都可以试一试前嗅的ForeSpider爬虫。因为ForeSpider数据采集系统是可视化的通用性爬虫，如果不想写代码，可以通过可视化的方式爬取数据。 对于一些高难度的网站，反爬虫措施比较多，可以使用ForeSpider内部自带的爬虫脚本
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有些工具可以不用写采集规则或定制采集规则，不需要自己写，很方便
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