学习Python包并实现基本的爬虫过程-创新互联

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这篇文章主要介绍了学习Python包并实现基本的爬虫过程,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

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。

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按 “发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容” 这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等, 建议从requests+Xpath 开始 ,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多, 一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了 。

掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如 访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等 。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了。

学习 scrapy,搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。

学习数据库基础,应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据 ,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是 数据如何入库、如何进行提取 ,在需要的时候再学习就行。

分布式爬虫,实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字: 分布式爬虫 。

分布式这个东西,听起来很恐怖, 但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作 ,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具 。

Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。

你看,这一条学习路径下来,你已然可以成为老司机了,非常的顺畅。所以在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目(开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手),直接开始就好 。

在这里有一套非常系统的爬虫课程,除了为你提供一条清晰的学习路径,我们甄选了 最实用的学习资源 以及 庞大的主流爬虫案例库 。短时间的学习,你就能够很好地掌握 Python 爬虫,获取你想得到的数据,同时具备数据分析、机器学习的Python基础。

《Python爬虫:入门+进阶》大纲

第一章:Python 爬虫入门

1、什么是爬虫

网址构成和翻页机制

网页源码结构及网页请求过程

爬虫的应用及基本原理

2、初识Python爬虫

Python爬虫环境搭建

创建第一个爬虫:爬取百度首页

爬虫三步骤:获取数据、解析数据、保存数据

3、使用Requests爬取豆瓣短评

Requests的安装和基本用法

用Requests爬取豆瓣短评信息

一定要知道的爬虫协议

4、使用Xpath解析豆瓣短评

解析神器Xpath的安装及介绍

Xpath的使用:浏览器复制和手写

实战:用Xpath解析豆瓣短评信息

5、使用pandas保存豆瓣短评数据

pandas的基本用法介绍

pandas文件保存、数据处理

实战:使用pandas保存豆瓣短评数据

6、浏览器抓包及headers设置(案例一:爬取知乎)

爬虫的一般思路:抓取、解析、存储

浏览器抓包获取Ajax加载的数据

设置headers突破反爬虫限制

实战:爬取知乎用户数据

7、数据入库之MongoDB(案例二:爬取拉勾)

MongoDB及RoboMongo的安装和使用

设置等待时间和修改信息头

实战:爬取拉勾职位数据

将数据存储在MongoDB中

补充实战:爬取微博移动端数据

8、Selenium爬取动态网页(案例三:爬取淘宝)

动态网页爬取神器Selenium搭建与使用

分析淘宝商品页面动态信息

实战:用Selenium爬取淘宝网页信息

第二章:Python爬虫之Scrapy框架

1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥

html、css、js、数据库、http协议、前后台联动

爬虫进阶的工作流程

Scrapy组件:引擎、调度器、下载中间件、项目管道等

常用的爬虫工具:各种数据库、抓包工具等

2、Scrapy安装及基本使用

Scrapy安装

Scrapy的基本方法和属性

开始第一个Scrapy项目

3、Scrapy选择器的用法

常用选择器:css、xpath、re、pyquery

css的使用方法

xpath的使用方法

re的使用方法

pyquery的使用方法

4、Scrapy的项目管道

Item Pipeline的介绍和作用

Item Pipeline的主要函数

实战举例:将数据写入文件

实战举例:在管道里过滤数据

5、Scrapy的中间件

下载中间件和蜘蛛中间件

下载中间件的三大函数

系统默认提供的中间件

6、Scrapy的Request和Response详解

Request对象基础参数和高级参数

Request对象方法

Response对象参数和方法

Response对象方法的综合利用详解

第三章:Python爬虫进阶操作

1、网络进阶之谷歌浏览器抓包分析

http请求详细分析

网络面板结构

过滤请求的关键字方法

复制、保存和清除网络信息

查看资源发起者和依赖关系

2、数据入库之去重与数据库

数据去重

数据入库MongoDB

第四章:分布式爬虫及实训项目

1、大规模并发采集——分布式爬虫的编写

分布式爬虫介绍

Scrapy分布式爬取原理

Scrapy-Redis的使用

Scrapy分布式部署详解

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2、实训项目(一)——58同城二手房监控

3、实训项目(二)——去哪儿网模拟登陆

4、实训项目(三)——京东商品数据抓取

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