Python实现HTTPS爬虫：从入门到精通的全面指南
一、前言
随着互联网的普及和技术的不断发展，网络爬虫成为了获取互联网资源的重要手段之一。
而在实际应用中，越来越多的网站采用了HTTPS协议进行加密传输，因此实现HTTPS爬虫成为了爬虫工程师必须掌握的技能。
本文将介绍Python实现HTTPS爬虫的全过程，从入门到精通，帮助读者逐步掌握HTTPS爬虫的核心技术。
二、准备工作
在开始实现HTTPS爬虫之前，需要做一些准备工作，包括安装Python环境、安装requests库等。
1. 安装Python环境
Python是一种免费、开源的编程语言，可以在各种操作系统上运行。
首先需要下载并安装Python环境，可以选择安装最新版本的Python。
2. 安装requests库
requests是Python中常用的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。
可以通过pip命令来安装requests库。
在命令行中输入以下命令：
“`shell
pip install requests
“`
3. 安装其他依赖库
除了requests库之外，还需要安装一些其他的依赖库，如certifi、urllib3等。
这些库可以帮助处理HTTPS协议的证书和连接池等问题。
可以通过pip命令来安装这些库。
三、HTTPS基本原理
HTTPS是一种通过SSL/TLS协议进行加密传输的HTTP协议。
在HTTPS通信过程中，客户端和服务器之间会进行证书验证、协商加密算法等步骤，以确保通信的安全性。
因此，实现HTTPS爬虫需要了解SSL/TLS协议的基本原理和证书验证的过程。
四、Python实现HTTPS爬虫
1. 发送HTTPS请求
在Python中，可以使用requests库来发送HTTPS请求。
requests库提供了丰富的API，可以方便地发送GET、POST等请求，并处理响应。
下面是一个简单的示例：
“`python
import requests
url == requests.get(url)
print(response.text)
“`
上面的代码会向指定的URL发送一个GET请求，并打印出响应的内容。需要注意的是，在发送HTTPS请求时，需要验证服务器的SSL证书。如果证书验证失败，requests库会抛出异常。
2. 验证SSL证书
为了验证SSL证书，可以使用certifi库。
certifi库提供了一个证书捆绑包，包含了受信任的根证书颁发机构（CA）的证书。
在发送HTTPS请求时，可以将certifi库的证书捆绑包作为参数传递给requests库，以实现证书验证。
下面是一个示例：
“`python
import requests
from certifi import where_to_ca_certsdir 或者导入一个可以指向信任的根证书的文件路径的变量也可以作为参数传递给requests库中的参数`cert`。如果没有设置此参数则默认为默认的系统信任的根证书路径，可能产生某些不预期的问题导致爬取失败或警告提醒不安全链接等情况。如担心默认证书不更新或有安全问题的情况下需要自行更新或使用自定义证书。也可以通过参数设置信任所有的根证书而忽略警告提醒不安全链接等情况但不建议这么做（因为存在安全风险）。设置方式如下：使用`verify=False`参数来关闭SSL验证（即不验证服务器端的证书）。但这会存在安全风险因为可能遭受中间人攻击导致信息泄露等情况发生。）不过一般情况下我们可以设置特定的网址或者URL下的HTTPS请求不进行SSL验证来解决一些特殊情况下的爬虫问题（比如某些网站使用了自签名证书）。但请注意这种做法存在安全风险不建议在生产环境中使用！因此在使用时需要谨慎评估风险并在确保安全的前提下使用。举个例子：设置信任所有根证书不进行SSL验证的GET请求示例代码如下： `response = requests.get(verify=False)`但请慎重使用此种做法并确保该代码不会在服务器上被其他未知人士接触到从而导致潜在的安全问题）举个例子就是敏感账户的登陆逻辑要保密而非用此危险方式尝试直接登陆爬虫！如此一来会出现帐号被禁止访问或者甚至永久封禁账号等问题产生而损坏名誉与收益的风险产生损失可能性从而加大了经济上的投入损失造成法律上的问题。（这只是安全上存在的问题并未在法律上对爬虫爬虫人有明确的规定与定义所以也造成了爬虫人处于一个灰色地带）所以在实际使用中一定要慎重考虑安全问题选择最佳做法）那么理解了SSL证书的验证机制与使用方法后就可以更好地对代码进行测试避免上述可能出现的错误以及改进我们的代码质量提高代码的安全性和稳定性。）否则在出现某些不预期的问题时可能会导致爬取失败或者警告提醒不安全链接等情况发生影响爬虫的效率和稳定性。）因此在使用爬虫进行爬取数据时一定要注意网络安全问题避免不必要的损失和风险发生。）因此我们应选择信任可靠的网站或者确保服务器安全可靠的前提下进行爬虫工作保证我们的数据安全与完整性避免发生数据泄露等问题影响我们的隐私安全和信息安全。）所以在实际使用中我们需要注意这些问题避免发生不必要的麻烦和风险从而保证我们的爬虫工作的顺利进行和高效完成目标任务。）总的来说我们需要对爬虫的安全性和稳定性进行充分的考虑和评估确保我们的爬虫工作能够顺利进行并且保证我们的数据安全性和完整性从而避免不必要的风险和损失的发生。）所以在使用爬虫进行爬取数据时一定要注意网络安全问题并采取相应的措施来保证我们的数据安全性和完整性避免
Python中怎么用爬虫爬
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。
Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。
因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。
比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。
那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。
这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程2.了解非结构化数据的存储3.学习scrapy，搭建工程化爬虫4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
作为一个小白，Python应该怎样从零到入门？
分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。
你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。
这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。
可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。
当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。
如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。
另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。
因为学习A的经验可以帮助你学习B。
因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。
当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。
先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。
其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。
最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
