Python爬虫心得体会(python爬虫心得体会1000字)
Python瞎老弟的爬虫心得之requests篇②requests基本使用
上一期已经成功安装了requests模块，并简单的使用了requests，本期，我们将详细介绍requests模块
直接使用requests.get()方法即可
其中内容将通过requests.text查看
将get()方法，改为post()即可
其中需要提交的内容，通过data参数传入
url参数，也即跟在地址后的?后的一串内容
我们可以直接通过url地址将其构造出来
也可以通过params参数，传入一个字典使用
可以看出，地址同样被自动构造为
这是一种更加容易的传入参数的方法，可以不需要使用
我们得到了一个对象r，这是一个requests.models.Response对象
使用r.text可以得到响应内容
其中解码方式是requests自行猜测的，它会把猜测的结果保存在r.encoding中
使用r.encoding可以得到或者改变编码方式
如果使用r.text得到的内容不正确，可以手动修改r.encoding，然后再使用r.text输出内容
如果不知道正确的编码，可能有人会建议你使用chardet模块来进行编码的测试(该模块需要使用pip安装，目前版本也会随安装requests附带)
使用方法：
事实上，现在的requests已经使用了chardet模块，但你仍然可以将chardet用于其他时候使用
使用r.content可以得到二进制的响应内容
使用r.json()可以得到json的响应内容
给headers参数传入一个字典即可
如同之前你预想的那样，user-agent会被修改为lsp
通过r.status_code可以查看状态码
通过r.headers可以查看响应头
通过r.raise_for_status()可以在状态码为不正常的时候抛出异常
在请求中添加timeout参数，即可让你的程序在指定的时间内没有得到响应就抛出异常
通过r.url可以查看到请求地址
通过r.history可以查看到重定向
通过修改allow_redirects参数为False可以禁止重定向
例如禁止github进行重定向
python网络爬虫可以干啥
Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。爬虫就是自动遍历一个网站的网页，并把内容都下载下来
网络爬虫另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine），例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo！和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
（1） 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
（2）通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
（3）万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
（4）通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫（general？purpose web crawler）不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = ""
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
java工程师一般用python做什么 知乎
#做网站后台
Python在网站后台这边有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，我曾经用过flask和django搭建了的两个网站已经上线
#写网络爬虫
Python写爬虫非常简单，库很健全
以下是我写的一些爬虫教程和心得
#科学计算
Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，我曾经用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB
以下是我写的科学计算简单教程
#数据挖掘，机器学习
Python
的机器学习包很多，或者自己可以试着实现机器学习算法，因为Python的类似伪代码的语法，很容易快速实现自己的想法，另外主流的机器学习算法都有成熟
的包，加上谷歌开源的TensorFlow，常用的机器学习包：scikit-learn,pattern,jieba，pybrain等等
#数据科学
最近spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用
以及剩下的码算法，玩玩树莓派什么的我就不多说了，
py的强大其实在于他能迅速的实现想法
python 爬虫求教
python爬虫，requests非常好用，建议使用。匹配结果使用re正则，列：
#?-*-?coding:utf-8?-*-
import?re
str1?=?"""
span?class="title"寻梦环游记/span
...
span?class="rating_num"?property="v:average"9.0/span
"""
title?=?re.search(r'span?class="title"(.*?)/span',?str1)
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????print(rating.group(1))
python网络爬虫实战怎么样
本书从Python的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫。本书共8章，涵盖的内容有Python语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、Beautiful
Soup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器。本书所有源代码已上传网盘供读者下载。本书内容丰富，实例典型，实用性强。适合Python网络爬虫初学者、数据分析与挖掘技术初学者，以及高校及培训学校相关专业的师生阅读。
有一半是讲解python基础的，与爬虫无关。后面把流行的包或框架都讲到了，对初学者还是很不错的本书。