python爬虫最全教程(python爬虫从入门到精通)

python爬虫入门教程

很简单，三步，用爬虫框架scrapy

1. 定义item类

2. 开发spider类

3. 开发pipeline

如果有不会的，可以看一看《疯狂python讲义》

全方面的掌握Requests库的使用【python爬虫入门进阶】（02）

上一篇文章简单的介绍了 爬虫相关的基础知识点，介绍了一个标准爬虫程序的三个步骤 。这篇文章就让我们接着来学习。

本文重点介绍requests库的使用以及爬虫协议。之前也写了一篇 Requests库使用的博客 ，有兴趣的小伙伴可以去看看。

前面介绍了Requests库是用来抓取网页源码，请求接口的利器，整体上是要比urllib库的request更加好用的库。官网上将其称之为唯一一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。

Requests库有7个主要方法。

不过我们平常最常用的方法还是GET方法和POST方法。

get请求方法是爬虫中最常用到的方法，因为爬虫主要就是爬取网页的信息。最基础的使用是

这里需要通过 res.encoding='utf-8' 设置响应结果的编码格式是utf-8。不然可能会出现中文乱码

如果响应结果是二进制数据的话则需要通过 res.content 方法来提取响应结果。

设置编码的方式也可以是 res.content.decode('utf-8') 。

即

有时候get请求也需要传入参数，这里可以直接将参数拼接到URL上或者通过params参数传入一个字典。

运行结果是：

get请求只能传入简单的参数，如果参数比较复杂或者传入的参数比较多的话则GET请求就不再适用了，这时候就需要适用post请求方法了。

Post请求的请求类型有三种：

以表单的方式提交数据是POST请求的默认的请求格式，只需要将参数放在一个字典中进行传入即可。

这里将请求头的数据放在一个名为header的字典中，然后在请求时通过headers参数传入。在请求中设置了内容类型是 application/json ,编码格式是 charset=utf-8

传入的是一个json字符串，通过data参数进行传入。json字符串可以直接写也可以通过 json.dumps(dict) 方法将一个字典序列化,就像下面这样。

文件上传与本节爬虫的内容无关，在此就不过多介绍了。有兴趣的小伙伴可以看看 Python中如何编写接口，以及如何请求外部接口 这篇文章。

在网络请求中，我们常常会遇到状态码是3开头的重定向问题，在Requests中是默认开启允许重定向的，即遇到重定向时，会自动继续访问。通过将allow_redirects 属性设置为False不允许重定向。

通过timeout属性可以设置超时时间，单位是秒。get方法和post方法均可设置。

通过status_code属性可以获取接口的响应码。

有时候我们使用了抓包工具，这时候由于抓包证书提供的证书并不是受信任的数字证书颁发机构颁发的，所以证书的验证会失败，所以我们就需要关闭证书验证。在请求的时候把verify参数设置为False就可以关闭证书验证了。

爬虫协议也叫做robots协议，告诉网络蜘蛛哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取

爬虫文件的规范是：

允许所有的机器人

本文详细介绍了Request库的使用

python网页爬虫教程

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：

1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程

一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。

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

2.了解非结构化数据的存储

爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。

3. 掌握一些常用的反爬虫技巧

使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

4.了解分布式存储

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 这三种工具就可以了。

如何入门 Python 爬虫

链接：

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开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

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