python爬虫论文总结与展望(基于python爬虫的论文)

基于python网络爬虫的设计与实现论文好写吗

基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。

求python 爬虫文章

大体的进度如下：

1.增加了Cron： 用来告诉程序每隔30分钟 让一个task 醒来， 跑到指定的那几个博客上去爬取最新的更新

2.用google 的 Datastore 来存贮每次爬虫爬下来的内容。。只存贮新的内容。。

就像上次说的那样，这样以来 性能有了大幅度的提高： 原来的每次请求后， 爬虫才被唤醒 所以要花大约17秒的时间才能从后台输出到前台而现在只需要2秒不到

3.对爬虫进行了优化

1. Cron.yaml 来安排每个程序醒来的时间

经过翻文档， 问问题终于弄明白google的cron的工作原理－－实际上只是google每隔指定的时间虚拟地访问一个我们自己指定的url…

因此在Django 下， 根本不需要写一个纯的python 程序 一定不要写：

if __name__=="__main__":

只需要自己配置一个url 放在views.py里：

def updatePostsDB(request): #deleteAll() SiteInfos=[] SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="L2ZStory" SiteInfo['feedurl']="feed://l2zstory.wordpress.com/feed/" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteInfos.append(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="YukiLife" SiteInfo['feedurl']="feed://blog.sina.com.cn/rss/1583902832.xml" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteInfos.append(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife" SiteInfo['feedurl']="feed://ireallife.wordpress.com/feed/" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteInfos.append(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife_Sina" SiteInfo['feedurl']="feed://blog.sina.com.cn/rss/1650910587.xml" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteInfos.append(SiteInfo) try: for site in SiteInfos: feedurl=site['feedurl'] blog_type=site['blog_type'] PostSite=site['PostSite'] PostInfos=getPostInfosFromWeb(feedurl,blog_type) recordToDB(PostSite,PostInfos) Msg="Cron Job Done..." except Exception,e: Msg=str(e) return HttpResponse(Msg)

cron.yaml 要放在跟app.yaml同一个级别上：

cron:

- description: retrieve newest posts

url: /task_updatePosts/

schedule: every 30 minutes

在url.py 里只要指向这个把task_updatePostsDB 指向url就好了

调试这个cron的过程可以用惨烈来形容。。。在stackoverflow上有很多很多人在问为什么自己的cron不能工作。。。我一开始也是满头是汗，找不着头脑。。。最后侥幸弄好了，大体步骤也是空泛的很。。但是很朴实：

首先，一定要确保自己的程序没有什么syntax error….然后可以自己试着手动访问一下那个url 如果cron 正常的话，这个时候任务应该已经被执行了 最后实在不行的话多看看log…

2. Datastore的配置和利用－－Using Datastore with Django

我的需求在这里很简单－－没有join…所以我就直接用了最简陋的django-helper..

这个models.py 是个重点：

复制代码代码如下:

from appengine_django.models import BaseModel

from google.appengine.ext import db

classPostsDB(BaseModel):

link=db.LinkProperty()

title=db.StringProperty()

author=db.StringProperty()

date=db.DateTimeProperty()

description=db.TextProperty()

postSite=db.StringProperty()

前两行是重点中的重点。。。。我一开始天真没写第二行。。。结果我花了2个多小时都没明白是怎么回事。。得不偿失。。。

读写的时候， 千万别忘了。。。PostDB.put()

一开始的时候，我为了省事，就直接每次cron被唤醒， 就删除全部的数据， 然后重新写入新爬下来的数据。。。

结果。。。一天过后。。。有4万条读写纪录。。。。而每天免费的只有5万条。。。。

所以就改为在插入之前先看看有没有更新， 有的话就写，没的话就不写。。总算把数据库这部分搞好了。。。

3.爬虫的改进：

一开始的时候，爬虫只是去爬feed里给的文章。。这样一来，如果一个博客有24＊30篇文章的话。。。最多只能拿到10篇。。。。

这次，改进版能爬所有的文章。。我分别拿孤独川陵， 韩寒， Yuki和Z的博客做的试验。。成功的很。。。其中孤独川陵那里有720＋篇文章。。。无遗漏掉的被爬下来了。。

import urllib#from BeautifulSoup import BeautifulSoupfrom pyquery import PyQuery as pqdef getArticleList(url): lstArticles=[] url_prefix=url[:-6] Cnt=1 response=urllib.urlopen(url) html=response.read() d=pq(html) try: pageCnt=d("ul.SG_pages").find('span') pageCnt=int(d(pageCnt).text()[1:-1]) except: pageCnt=1 for i in range(1,pageCnt+1): url=url_prefix+str(i)+".html" #print url response=urllib.urlopen(url) html=response.read() d=pq(html) title_spans=d(".atc_title").find('a') date_spans=d('.atc_tm') for j in range(0,len(title_spans)): titleObj=title_spans[j] dateObj=date_spans[j] article={} article['link']= d(titleObj).attr('href') article['title']= d(titleObj).text() article['date']=d(dateObj).text() article['desc']=getPageContent(article['link']) lstArticles.append(article) return lstArticles def getPageContent(url): #get Page Content response=urllib.urlopen(url) html=response.read() d=pq(html) pageContent=d("div.articalContent").text() #print pageContent return pageContentdef main(): url=''#Han Han url=""#Gu Du Chuan Ling url=""#Feng url=""#Yuki lstArticles=getArticleList(url) for article in lstArticles: f=open("blogs/"+article['date']+"_"+article['title']+".txt",'w') f.write(article['desc'].encode('utf-8')) ＃特别注意对中文的处理 f.close() #print article['desc'] if __name__=='__main__': main()

对PyQuery的推荐。。

很遗憾的说， BueautifulSoup让我深深的失望了。。。在我写上篇文章的时候，当时有个小bug..一直找不到原因。。在我回家后，又搭上了很多时间试图去弄明白为什么BueautifulSoup一直不能抓到我想要的内容。。。后来大体看了看它selector部分的源代码觉得应该是它对于很多还有scripttag的不规范html页面的解析不准确。。。

我放弃了这个库， 又试了lxml..基于xpath 很好用。。但是xpath的东西我老是需要查文档。。。所以我又找了个库PyQuery…可以用jQuery选择器的工具。。。非常非常非常好用。。。。具体的用法就看上面吧。。。这个库有前途。。。

隐忧

因为pyquery基于lxml…而lxml的底层又是c…所以估计在gae上用不了。。。我这个爬虫只能现在在我的电脑上爬好东西。。。然后push到server上。。。

python如何进行文献分析？

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：

1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。

2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。

3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。

举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

网络爬虫 python 毕业论文呢

做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,

举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来

写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码

难度0

情景:

1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)

2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码

3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压

4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶

5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造

6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬

7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到

8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies

以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已

难度1

情景:

1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效

2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码

3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据

难度2

情景:

1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练

2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些

难度3

总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定

爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充