# 3.1.4 分析Robots协议
## 1.说明
利用 Urllib 的 robotparser 模块我们可以实现网站 Robots 协议的分析
## 2. Robots协议 {#1-robots协议}
Robots 协议也被称作爬虫协议、机器人协议,它的全名叫做网络爬虫排除标准(Robots Exclusion Protocol),用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些不可以抓取。它通常是一个叫做 robots.txt 的文本文件,放在网站的根目录下。
当搜索爬虫访问一个站点时,它首先会检查下这个站点根目录下是否存在 robots.txt 文件,如果存在,搜索爬虫会根据其中定义的爬取范围来爬取。如果没有找到这个文件,那么搜索爬虫便会访问所有可直接访问的页面。
例如:
```text
https://blog.csdn.net/robots.txt
```
robots.txt内容:
```text
User-agent: *
Disallow: /css/
Disallow: /images/
Disallow: /content/
Disallow: /ui/
Disallow: /js/
Sitemap: https://blog.csdn.net/s/sitemap/pcsitemapindex.xml
```
User-agent 描述了搜索爬虫的名称,在这里将值设置为 \*,则代表该协议对任何的爬取爬虫有效
Disallow 指定了不允许抓取的目录,比如上述例子中设置为/则代表不允许抓取所有页面。
Allow 一般和 Disallow 一起使用,一般不会单独使用,用来排除某些限制,现在我们设置为 /public/ ,起到的作用是所有页面不允许抓取,但是 public 目录是可以抓取的
## 3. 爬虫名称 {#2-爬虫名称}
大家可能会疑惑,爬虫名是哪儿来的?为什么就叫这个名?其实它是有固定名字的了,比如百度的就叫做 BaiduSpider,下面的表格列出了一些常见的搜索爬虫的名称及对应的网站:
| 爬虫名称 | 名称 | 网站 |
| :--- | :--- | :--- |
| BaiduSpider | 百度 | www.baidu.com |
| Googlebot | 谷歌 | www.google.com |
| 360Spider | 360搜索 | www.so.com |
| YodaoBot | 有道 | www.youdao.com |
| ia\_archiver | Alexa | www.alexa.cn |
| Scooter | altavista | www.altavista.com |
## 4. robotparser {#3-robotparser}
了解了什么是 Robots 协议之后,我们就可以使用 robotparser 模块来解析 robots.txt 了。
robotparser 模块提供了一个类,叫做 RobotFileParser。它可以根据某网站的 robots.txt 文件来判断一个爬取爬虫是否有权限来爬取这个网页。
语法声明:
```text
urllib.robotparser.RobotFileParser(url='')
```
使用这个类的时候非常简单,只需要在构造方法里传入 robots.txt的链接即可。当然也可以声明时不传入,默认为空,再使用 set\_url\(\) 方法设置一下也可以。
有常用的几个方法分别介绍一下:
* set\_url\(\),用来设置 robots.txt 文件的链接。如果已经在创建 RobotFileParser 对象时传入了链接,那就不需要再使用这个方法设置了。
* read\(\),读取 robots.txt 文件并进行分析,注意这个函数是执行一个读取和分析操作,如果不调用这个方法,接下来的判断都会为 False,所以一定记得调用这个方法,这个方法不会返回任何内容,但是执行了读取操作。
* parse\(\),用来解析 robots.txt 文件,传入的参数是 robots.txt 某些行的内容,它会按照 robots.txt 的语法规则来分析这些内容。
* can\_fetch\(\),方法传入两个参数,第一个是 User-agent,第二个是要抓取的 URL,返回的内容是该搜索引擎是否可以抓取这个 URL,返回结果是 True 或 False。
* mtime\(\),返回的是上次抓取和分析 robots.txt 的时间,这个对于长时间分析和抓取的搜索爬虫是很有必要的,你可能需要定期检查来抓取最新的 robots.txt。
* modified\(\),同样的对于长时间分析和抓取的搜索爬虫很有帮助,将当前时间设置为上次抓取和分析 robots.txt 的时间。
实例:
```text
from urllib.robotparser import RobotFileParser
rp = RobotFileParser()
rp.set_url('http://www.jianshu.com/robots.txt')
rp.read()
print(rp.can_fetch('*', 'http://www.jianshu.com/p/b67554025d7d'))
print(rp.can_fetch('*', "http://www.jianshu.com/search?q=python&page=1&type=collections"))
```
以简书为例,我们首先创建 RobotFileParser 对象,然后通过 set\_url\(\) 方法来设置了 robots.txt 的链接。当然不用这个方法的话,可以在声明时直接用如下方法设置:
```text
rp = RobotFileParser('http://www.jianshu.com/robots.txt')
```
利用 can\_fetch\(\) 方法来判断了网页是否可以被抓取
运行结果:
```text
False
False
```
可以使用 parser\(\) 方法执行读取和分析
实例:
```text
from urllib.robotparser import RobotFileParser
from urllib.request import urlopen
rp = RobotFileParser()
rp.parse(urlopen('https://blog.csdn.net/robots.txt').read().decode('utf-8').split('\n'))
print(rp.can_fetch('*', 's://blog.csdn.net/Linear_Luo/article/details/52231550'))
```
运行结果:
```text
True
```
tips:一般都不会用这个
- 介绍
- 1.开发环境配置
- 1.1 python3的安装
- 1.1.1 windows下的安装
- 1.1.2 Linux下的安装
- 1.1.3 Mac下的安装
- 1.2 请求库的安装
- 1.2.1 requests的安装
- 1.2.2 selenium的安装
- 1.2.3 ChromeDriver的安装
- 1.2.4 GeckoDriver 的安装
- 1.2.5 PhantomJS的安装
- 1.2.6 aiohttp的安装
- 1.3 解析库的安装
- 1.3.1 lxml的安装
- 1.3.2 Beautiful Soup的安装
- 1.3.3 pyquery的安装
- 1.3.4 tesserocr的安装
- 1.4 数据库的安装
- 1.4.1 MySQL的安装
- 1.4.2 MongoDB的安装
- 1.4.3 Redis的安装
- 1.5 存储库的安装
- 1.5.1 PyMySQL的安装
- 1.5.2 PyMongo的安装
- 1.5.3 redis-py的安装
- 1.5.4 RedisDump的安装
- 1.6 Web库的安装
- 1.6.1 Flask的安装
- 1.6.2 Tornado的安装
- 1.7 App爬取相关库的安装
- 1.7.1 Charles的安装
- 1.7.2 mitmproxy的安装
- 1.7.3 Appium的安装
- 1.8 爬虫框架的安装
- 1.8.1 pyspider的安装
- 1.8.2 Scrapy的安装
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安装
- 1.8.4 ScrapyRedis的安装
- 1.9 布署相关库的安装
- 1.9.1 Docker的安装
- 1.9.2 Scrapyd的安装
- 1.9.3 ScrapydClient的安装
- 1.9.4 ScrapydAPI的安装
- 1.9.5 Scrapyrt的安装
- 1.9.6-Gerapy的安装
- 2.爬虫基础
- 2.1 HTTP 基本原理
- 2.1.1 URI和URL
- 2.1.2 超文本
- 2.1.3 HTTP和HTTPS
- 2.1.4 HTTP请求过程
- 2.1.5 请求
- 2.1.6 响应
- 2.2 网页基础
- 2.2.1网页的组成
- 2.2.2 网页的结构
- 2.2.3 节点树及节点间的关系
- 2.2.4 选择器
- 2.3 爬虫的基本原理
- 2.3.1 爬虫概述
- 2.3.2 能抓怎样的数据
- 2.3.3 javascript渲染的页面
- 2.4 会话和Cookies
- 2.4.1 静态网页和动态网页
- 2.4.2 无状态HTTP
- 2.4.3 常见误区
- 2.5 代理的基本原理
- 2.5.1 基本原理
- 2.5.2 代理的作用
- 2.5.3 爬虫代理
- 2.5.4 代理分类
- 2.5.5 常见代理设置
- 3.基本库使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 发送请求
- 3.1.2 处理异常
- 3.1.3 解析链接
- 3.1.4 分析Robots协议
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高级用法
- 3.3 正则表达式
- 3.4 抓取猫眼电影排行
- 4.解析库的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.数据存储
- 5.1 文件存储
- 5.1.1 TXT 文件存储
- 5.1.2 JSON文件存储
- 5.1.3 CSV文件存储
- 5.2 关系型数据库存储
- 5.2.1 MySQL的存储
- 5.3 非关系数据库存储
- 5.3.1 MongoDB存储
- 5.3.2 Redis存储
- 6.Ajax数据爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax结果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日头条街拍美图
- 7.动态渲染页面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash负载均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘宝商品
- 8.验证码的识别
- 8.1 图形验证码的识别
- 8.2 极验滑动验证码的识别
- 8.3 点触验证码的识别
- 8.4微博宫格验证码的识别
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的设置
- 9.2 代理池的维护
- 9.3 付费代理的使用
- 9.4 ADSL拨号代理
- 9.5 使用代理爬取微信公总号文章
- 10.模拟登录
- 10.1 模拟登陆并爬去GitHub
- 10.2 Cookies池的搭建
- 11.App的爬取
- 11.1 Charles的使用
- 11.2 mitmproxy的使用
- 11.3 mitmdump“得到”App电子书信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京东商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介绍
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法详解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介绍
- 13.2 入门
- 13.3 selector的用法
- 13.4 spider的用法
- 13.5 Downloader Middleware的用法
- 13.6 Spider Middleware的用法
- 13.7 Item Pipeline的用法
- 13.8 Scrapy对接Selenium
- 13.9 Scrapy对接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬虫
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy对接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬虫
- 14.1 分布式爬虫原理
- 14.2 Scrapy-Redis源码解析
- 14.3 Scrapy分布式实现
- 14.4 Bloom Filter的对接
- 15.分布式爬虫的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd对接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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