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小編給大家分享一下學(xué)習(xí)python爬蟲的方式,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。 Python有很多應(yīng)用的方向,比如后臺(tái)開發(fā)、web開發(fā)、科學(xué)計(jì)算等等,但爬蟲對(duì)于初學(xué)者而
言更友好,原理簡(jiǎn)單,幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲,學(xué)習(xí)的過程更加平滑,你能體會(huì)更大的成就感。
掌握基本的爬蟲后,你再去學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析、web開發(fā)甚至機(jī)器學(xué)習(xí),都會(huì)更得心應(yīng)手。因?yàn)檫@個(gè)過程中,Python基本語(yǔ)法、庫(kù)的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對(duì)于小白來說,爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情。比如有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁(yè)的知識(shí),遂 開始 HTMLCSS,結(jié)果入了前端的坑 ,瘁……
但掌握正確的方法,在短時(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù),其實(shí)非常容易實(shí)現(xiàn),但建議你從 一開始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)。
在目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下,你的學(xué)習(xí)才會(huì)更加精準(zhǔn)和高效。 那些所有你認(rèn)為必須的前置知識(shí),都是可以在完成目標(biāo)的過程中學(xué)到的。 這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑。
學(xué)習(xí) Python 包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按 “發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁(yè)面——解析頁(yè)面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容” 這樣的流程來進(jìn)行,這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器
獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過程。
Python中爬蟲相關(guān)的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等, 建議從requests+Xpath 開始 ,requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)
站,返回網(wǎng)頁(yè),Xpath 用于解析網(wǎng)頁(yè),便于抽取數(shù)據(jù)。
如果你用過 BeautifulSoup,會(huì)發(fā)現(xiàn) Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多, 一
般的靜態(tài)網(wǎng)站根本不在話下,豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。
掌握各種技巧,應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施
當(dāng)然,爬蟲過程中也會(huì)經(jīng)歷一些絕望啊,比如被網(wǎng)站封IP、比如各種奇怪的驗(yàn)證碼、userAgent訪問限制、各種動(dòng)態(tài)加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段,當(dāng)然還需要一些高級(jí)的技巧來應(yīng)對(duì),常規(guī)的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等等 。
往往網(wǎng)站在高效開發(fā)和反爬蟲之間會(huì)偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲的技巧,絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。
學(xué)習(xí) scrapy,搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復(fù)雜的情況,可能仍然會(huì)力不從心,這個(gè)時(shí)候,強(qiáng)大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個(gè)功能非常強(qiáng)大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構(gòu)建request,還有強(qiáng)大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學(xué)會(huì) scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ),應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
爬回來的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候,你可以用文檔的形式來存儲(chǔ),一旦數(shù)據(jù)量大了,這就有點(diǎn)行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫(kù)是必須的,學(xué)習(xí)目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) ,比如各種評(píng)論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在
Python中操作MongoDB。
因?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單,主要是 數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、如何進(jìn)行提取 ,在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。
分布式爬蟲,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集
爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題了,你的瓶頸會(huì)集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率。這個(gè)時(shí)候,相信你會(huì)很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字: 分布式爬蟲 。
分布式這個(gè)東西,聽起來很恐怖, 但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)工作 ,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。
Scrapy 前面我們說過了,用于做基本的頁(yè)面爬取,MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù),Redis 則用來存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊(duì)列,也就是任務(wù)隊(duì)列。
所以有些東西看起來很嚇人,但其實(shí)分解開來,也不過如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x的時(shí)候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了,實(shí)現(xiàn)一些更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。
你看,這一條學(xué)習(xí)路徑下來,你已然可以成為老司機(jī)了,非常的順暢。所以在一開始的時(shí)候,盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西,找一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡(jiǎn)單的入手),直接開始就好 。
以上是學(xué)習(xí)python爬蟲的方式的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道!
文章標(biāo)題:學(xué)習(xí)python爬蟲的方式-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源:http://chinadenli.net/article34/gcpse.html
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