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菜鳥學(xué)習(xí)Python爬蟲要了解這些要點(diǎn)

通過爬蟲可以快速獲取大量數(shù)據(jù)。在眾多編程語(yǔ)言中,Python編寫爬蟲非常簡(jiǎn)單。爬蟲可以通過自學(xué)抓取數(shù)據(jù)。那么,作為一個(gè)菜鳥,如何才能成功編寫爬蟲,成功獲取數(shù)據(jù)呢?今天,邊肖為大家介紹一些新手學(xué)習(xí)Python爬蟲的要點(diǎn)。
 
一、爬行的基本步驟。
 
大多數(shù)爬蟲遵循“發(fā)送請(qǐng)求-獲取頁(yè)面-解析頁(yè)面-提取并存儲(chǔ)內(nèi)容”的流程,實(shí)際上模擬了使用瀏覽器獲取web信息的過程。簡(jiǎn)單地說,在我們向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求之后,我們將獲得返回的頁(yè)面。解析頁(yè)面后,我們可以提取我們想要的信息,并將其存儲(chǔ)在指定的文檔或數(shù)據(jù)庫(kù)中。
 
這部分可以簡(jiǎn)單了解HTTP協(xié)議和網(wǎng)頁(yè)的基礎(chǔ)知識(shí),比如POSTGET、HTML、CSS、JS,不需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)就可以簡(jiǎn)單了解。
 
 
二、了解Python包。
 
Python中有很多爬蟲相關(guān)的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建議您從requests+Xpath開始。Requests負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站和返回網(wǎng)頁(yè)。Xpath用于解析網(wǎng)頁(yè),方便提取數(shù)據(jù)。
 
如果你用過BeautifulSoup,你會(huì)發(fā)現(xiàn)Xpath省去了很多麻煩,省去了逐層檢查元素代碼的工作。掌握之后你會(huì)發(fā)現(xiàn)爬行動(dòng)物的基本套路幾乎都是一樣的,普通的靜態(tài)網(wǎng)站完全沒有問題。
 
第三,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
 
抓取的數(shù)據(jù)可以以文檔的形式直接存儲(chǔ)在本地,也可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。剛開始的時(shí)候,當(dāng)數(shù)據(jù)量不大的時(shí)候,可以通過Python語(yǔ)法或者pandas方法直接將數(shù)據(jù)保存到文本、csv等文件中。當(dāng)然,你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)爬回的數(shù)據(jù)不干凈,可能會(huì)有缺失、錯(cuò)誤等。你需要清理數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)熊貓包,掌握以下知識(shí)點(diǎn):
 
數(shù)據(jù)分組:數(shù)據(jù)劃分、函數(shù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)重組。
 
缺少值處理:刪除或填充缺少的數(shù)據(jù)行。
 
空白和異常值的處理:清除不必要的空白和極端異常數(shù)據(jù)。
 
重復(fù)值處理:判斷和刪除重復(fù)值。
 
第四,高級(jí)分布式。
 
掌握了以前的技術(shù),一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本上沒問題,但在非常復(fù)雜的情況下可能還是無法滿足自己的需求。在這個(gè)時(shí)候,一個(gè)強(qiáng)大的剪貼簿框架是非常有用的。
 
Scrapy是一個(gè)非常強(qiáng)大的爬蟲框架,它不僅可以方便地構(gòu)造請(qǐng)求,還可以用一個(gè)強(qiáng)大的選擇器方便地解析響應(yīng)。然而,最令人驚訝的是它的超高性能,允許您對(duì)爬蟲進(jìn)行工程化和模塊化。
 
動(dòng)詞 (verb的縮寫)應(yīng)對(duì)反爬行機(jī)制。
 
當(dāng)然,爬蟲也會(huì)經(jīng)歷一些絕望,比如被網(wǎng)站IP封,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。
 
當(dāng)遇到這些反爬蟲時(shí),當(dāng)然需要一些高級(jí)的技能,比如訪問頻率控制、代理IP池、數(shù)據(jù)包捕獲、驗(yàn)證碼的OCR處理等等。
 
比如我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)有些網(wǎng)站的url在翻頁(yè)后并沒有變化,這通常是異步加載。我們通??梢酝ㄟ^使用開發(fā)人員工具來獲取和分析網(wǎng)頁(yè)上加載的信息來獲得意想不到的收獲。
 
以上介紹了新手學(xué)習(xí)Python爬蟲的要點(diǎn)。其實(shí)Python爬蟲沒那么難,不用系統(tǒng)也能學(xué)會(huì)。也有可能通過實(shí)際案例學(xué)到一些零散有效的知識(shí)。
 
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