python爬虫基础语法(python爬虫语句)

http://www.itjxue.com  2023-04-01 06:49  来源:未知  点击次数: 

python爬虫需要什么基础

网页知识

html,js,css,xpath这些知识,虽然简单,但一定需要了解。 你得知道这些网页是如何构成的,然后才能去分解他们.

HTTP知识

一般爬虫你需要模拟浏览器的操作,才能去获取网页的信息

如果有些网站需要登录,才能获取更多的资料,你得去登录,你得把登录的账号密码进行提交

有些网站登录后需要保存cookie信息才能继续获取更多资料

正则表达式

有了正则表达式才能更好的分割网页信息,获取我们想要的数据,所以正则表达式也是需要了解的.

一些重要的爬虫库

url,url2

beautiul Soup

数据库

爬取到的数据我们得有个地方来保存,可以使用文件,也可以使用数据库,这里我会使用mysql,还有更适合爬虫的MongoDB数据库,以及分布式要用到的redis 数据库

爬虫框架

PySpider和Scrapy?这两个爬虫框架是非常NB的,简单的爬虫可以使用urllib与urllib2以及正则表达式就能完成,但高级的爬虫还得用这两个框架。 这两个框架需要另行安装。后面一起学习.

反爬虫

有时候你的网站数据想禁止别人爬取,可以做一些反爬虫处理操作。 打比方百度上就无法去查找淘宝上的数据,这样就避开了搜索引擎的竞争,淘宝就可以搞自己的一套竞价排名

分布式爬虫

使用多个redis实例来缓存各台主机上爬取的数据。

爬虫要学的东西还是挺多的,想把爬虫玩得666,基本就是这些知识点吧!

如何入门 Python 爬虫

现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术,无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情,比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等,以Python为例,Python爬虫可以用于数据分析,在数据抓取方面发挥巨大的作用。

但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言,就对爬虫技术触类旁通,要学习的知识和规范还有喜很多,包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识,常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫,还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存,甚至还包括机器学习的应用,大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。

零基础如何学爬虫技术?对于迷茫的初学者来说,爬虫技术起步学习阶段,最重要的就是明确学习路径,找准学习方法,唯有如此,在良好的学习习惯督促下,后期的系统学习才会事半功倍,游刃有余。

用Python写爬虫,首先需要会Python,把基础语法搞懂,知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说,需要了解 HTTP协议的基本原理,虽然 HTTP 规范用一本书都写不完,但深入的内容可以放以后慢慢去看,理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤,我大概罗列了以下几大部分,大家可以参考:

网络爬虫基础知识:

爬虫的定义

爬虫的作用

Http协议

基本抓包工具(Fiddler)使用

Python模块实现爬虫:

urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解

使用requests模块 get 方式获取静态页面数据

使用requests模块 post 方式获取静态页面数据

使用requests模块获取 ajax 动态页面数据

使用requests模块模拟登录网站

使用Tesseract进行验证码识别

Scrapy框架与Scrapy-Redis:

Scrapy 爬虫框架大体说明

Scrapy spider 类

Scrapy item 及 pipeline

Scrapy CrawlSpider 类

通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫

借助自动化测试工具和浏览器爬取数据:

Selenium + PhantomJS 说明及简单实例

Selenium + PhantomJS 实现网站登录

Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取

爬虫项目实战:

分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎

入门Python爬虫需要掌握哪些技能和知识点

Python在爬虫方面用得比较多,所以你如果能掌握以下内容,找工作的时候就会顺利很多:

1、python不是唯一可以做爬虫的,很多语言都可以,尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项;

2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度,深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术;广度就是分布式、云计算等,都是加分项;

3、爬虫,不是抓取到数据就完事了,如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验,也是加分项;

4、一般公司都会有自己的爬虫系统,而新进员工除了跟着学习以外常做的工作就是维护爬虫系统,这点要有了解;

5、还有一个加分项就是前端知识,尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为佳,其中 js 代码的熟悉是很重要的;

6、补充一条,随着手持设备的市场占比越来越高,app 的数据采集、抓包工具的熟练使用会越来越重要。

以上内容,不要求全部掌握,但是掌握得越多,那么你的重要性就越高。

如何学习python爬虫

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。

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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 。

(责任编辑:IT教学网)

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