python爬虫项目需求分析文档(python爬虫项目报告)

【Python爬虫】分析网页真实请求

1、抓取网页、分析请求

2、解析网页、寻找数据

3、储存数据、多页处理

翻页有规律：

很多网址在第一页时并没有变化，多翻下一页后规律就出来，比如 豆瓣第一页 和 豆瓣第三页

发现start为40，limit=20，所以猜测start=0就是第一页，每页显示20条数据，对于第三页显示的参数可以一个个删除验证，可以减去不必要的参数， 但是删除前一定要做好数据的对比

（1） 文本框输入后产生一个请求，如常见的登录、注册页面

Referer：表示当前请求的来源

Request URL：表示实际请求地址

翻页后URL不变，该如何寻找请求？

如：

通过对比可以发现网站是通过pageIndex参数控制翻页的，？表示连接

接下来用抓包工具分析下 ，从第四页开始看URL就知道了，但是前面几面需要查看请求的参数，这里偏多，就切换到【Inspectors--Webforms】选项，看的比较直观

类似的网站还有 今日头条 ，有兴趣的朋友可以去研究下

（可通过获取max_behot_time的值而改变as和cp）

用Python写爬虫，用什么方式，框架比较好

由于项目需求收集并使用过一些爬虫相关库，做过一些对比分析。以下是我接触过的一些库：

Beautiful Soup。名气大，整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。

Scrapy。看起来很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取（比如可以明确获知url pattern的情况）。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。

mechanize。优点：可以加载JS。缺点：文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

selenium。这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。

cola。一个分布式爬虫框架。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高，不过值得借鉴。

以下是我的一些实践经验：

对于简单的需求，比如有固定pattern的信息，怎么搞都是可以的。

对于较为复杂的需求，比如爬取动态页面、涉及状态转换、涉及反爬虫机制、涉及高并发，这种情况下是很难找到一个契合需求的库的，很多东西只能自己写。

至于题主提到的：

还有，采用现有的Python爬虫框架，相比与直接使用内置库，优势在哪？因为Python本身写爬虫已经很简单了。

third party library可以做到built-in library做不到或者做起来很困难的事情，仅此而已。还有就是，爬虫简不简单，完全取决于需求，跟Python是没什么关系的。

如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈：

爬虫：python27 +requests+json+bs4+time

分析工具： ELK套件

开发工具：pycharm

数据成果简单的可视化分析

1.性别分布

0 绿色代表的是男性 ^ . ^

1 代表的是女性

-1 性别不确定

可见知乎的用户男性颇多。

二、粉丝最多的top30

粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。

三、写文章最多的top30

四、爬虫架构

爬虫架构图如下：

说明：

选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。

抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。

解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。

logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。

五、编码

爬取一个url:

解析内容：

存本地文件：

代码说明：

* 需要修改获取requests请求头的authorization。

* 需要修改你的文件存储路径。

源码下载：点击这里，记得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization

打开chorme，打开https : // www. zhihu .com/，

登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)七、可改进的地方

可增加线程池，提高爬虫效率

存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。

存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。

对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。

八、关于ELK套件

关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：

从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。

Python爬虫如何写？

Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

Python爬取网页静态数据

这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

Python爬取网页动态数据

很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”-“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

python爬虫如何分析一个将要爬取的网站？

首先，你去爬取一个网站，

你会清楚这个网站是属于什么类型的网站（新闻，论坛，贴吧等等）。

你会清楚你需要哪部分的数据。

你需要去想需要的数据你将如何编写表达式去解析。

你会碰到各种反爬措施，无非就是各种百度各种解决。当爬取成本高于数据成本，你会选择放弃。

你会利用你所学各种语言去解决你将要碰到的问题，利用各种语言的client组件去请求你想要爬取的URL，获取到HTML，利用正则，XPATH去解析你想要的数据，然后利用sql存储各类数据库。

Python编程网页爬虫工具集介绍

【导语】对于一个软件工程开发项目来说，一定是从获取数据开始的。不管文本怎么处理，机器学习和数据发掘，都需求数据，除了通过一些途径购买或许下载的专业数据外，常常需求咱们自己着手爬数据，爬虫就显得格外重要，那么Python编程网页爬虫东西集有哪些呢?下面就来给大家一一介绍一下。

1、 Beautiful Soup

客观的说，Beautifu Soup不完满是一套爬虫东西，需求协作urllib运用，而是一套HTML / XML数据分析，清洗和获取东西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework

for

Python.信不少同学都有耳闻，课程图谱中的许多课程都是依托Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有许多，引荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy

轻松定制网络爬虫》，历久弥新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依靠了Beautiful

Soup。给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很便利，用起来非常nice。

以上就是Python编程网页爬虫工具集介绍，希望对于进行Python编程的大家能有所帮助，当然Python编程学习不止需要进行工具学习，还有很多的编程知识，也需要好好学起来哦，加油!