Python爬虫

Python爬虫相关知识

• Python爬虫入门的一课

  今天，我来讲解一下Python爬虫我讲的Python爬虫用的模块：urllibBeautifulSoup今天，我先讲urllib。urllib是下载源码用的。BeautifulSoup是解析数据的。打个比方，我们要买一个鱼。urllib是把鱼给买下来。BeautifulSoup负责解析鱼（将鱼刺和鱼肉分开等）因此，BeautifulSoup是最重要的首先下载urllib：pip install urllib。然后，打开IDLE，编写您的第一个爬虫程序：import urllib.request #导入块 url="" #url地址，这里是慕课网 yuanma=urllib.request.urlopen(url).read().decode('utf-8') ''' urllib.request.urlopen(url).read()是必须的，请大家背下来，decode是编码，这里是utf-8 &#
• 精通Python爬虫-02-初遇

  精通Python爬虫-02-初遇 声明： 本系列文章原创于慕课网，作者秋名山车神，任何人不得以任何形式在不经作者允许的情况下，进行任何形式的印刷以及销售，转载需注明出处及此声明。 本系列文章更新至少每周一更，将涉及Python爬虫基础，Requests，Scrapy等主流爬虫技术。同时会介绍图片验证码，语音验证码的识别以及我自己设计的一个高并发可扩展易维护的集群爬虫架构。 对文章有任何问题请在下面留言，我会不定期的回复大家。 人非圣贤，如果文章有错别字请大家自行区分或指正出来，我将不定
• Python爬虫实战-使用Scrapy框架爬取土巴兔(一)

  Scrapy is an application framework for crawling web sites and extracting structured data which can be used for a wide range of useful applications, like data mining, information processing or historical archival.上面这段话取自官方文档。翻译过来就是：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy可以说是目前Python爬虫框架中最成熟最稳定的框架之一，所以我们使用Scrapy框架来做爬虫开发可以说是好钢用在刀刃上。该系列其它文章：Python爬虫实战-使用Scrapy框架爬取土巴兔(二)Python爬虫实战-使用Scrapy框架爬取土巴兔(三)Python爬虫实战-使用Scrapy框架爬取土巴兔(四)
• Python爬虫之诗歌接龙

  介绍  本文将展示如何利用Python爬虫来实现诗歌接龙。  该项目的思路如下：利用爬虫爬取诗歌，制作诗歌语料库；将诗歌分句，形成字典：键（key）为该句首字的拼音，值（value）为该拼音对应的诗句，并将字典保存为pickle文件；读取pickle文件，编写程序，以exe文件形式运行该程序。  该项目实现的诗歌接龙，规则为下一句的首字与上一句的尾字的拼音（包括声调）一致。下面将分步讲述该项目的实现过程。诗歌语料库  首先，我们利用Python爬虫来爬取诗歌，制作语料库。爬取的网址为：https://www.gushiwen.org，页面如下：爬取的诗歌由于本文主要为试了展示该项目的思路，因此，只爬取了该页面中的唐诗三百首、古诗三百、宋词三百、宋词精选，一共大约1100多首诗歌。为了加速爬虫，采用并发实现爬虫，并保存到poem.txt文件。完整的Python程序如下：import reimport requestsfrom bs4 import Beauti

Python爬虫相关课程

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

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• Python爬虫工程师从入门到进阶 大数据时代必备 本课程专为爬虫工程师打造，课程有四个阶段，爬虫0基础入门->项目实战->爬虫难点突破->scrapy框架快速抓取，带你系统学习。精选多个实战项目，从易到难，层层深入。带你从容抓取主流网站，牢牢掌握爬虫工程师硬核技能。

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• Scrapy打造搜索引擎（新版） 畅销3年的Python分布式爬虫课程 未来是什么时代？是数据时代！数据分析服务、互联网金融，数据建模、自然语言处理、医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做，而爬虫正是快速获取数据最重要的方式，相比其它语言，Python爬虫更简单、高效。

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Python爬虫相关教程

• 爬虫和反爬虫 有的时候，当我们的爬虫程序完成了，并且在本地测试也没有问题，爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候，我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。我们知道，网站一方面想要爬虫爬取网站，比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容，来增加网站的搜索排名。另一方面，由于网站的服务器资源有限，过多的非真实的用户对网站的大量访问，会增加运营成本和服务器负担。因此，有些网站会设置一些反爬虫的措施。我们只有认识了主要的反爬虫措施，才能识别反爬虫措施，从而进行反反爬虫。当然，从道德和法律的角度来讲，开发者应该把爬虫控制在合理合法的用途上，切勿非法地使用爬虫。如果，需要将爬取的内容用作商业用途的时候，需要额外关注相应网站对数据的声明。
• 3.3 网络爬虫 网络爬虫，又被称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取网页的程序。网络爬虫把网站的网页下载到在本地，然后对下载的网页进行关键字提取和数据分析。例如，baidu 搜索引擎使用到大量的网络爬虫，过程如下：选择站点作为爬虫的目标。按照一定的策略，抓取该站点的网页。对下载的网页进行关键字提取，建立索引。Python 提供了大量的模块和框架可以用于网络爬虫。例如，Python 提供了 requests 模块根据指定的 url 抓取网页。Python 同时提供了网络爬虫框架，例如 Scrapy，基于 Scapy 框架开发可以快速实现抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。
• Scrapy 爬虫框架介绍 今天我们开始学习一门新的 Python 框架：Scrapy。Scrapy 是一个爬虫框架，能帮助我们简化网络爬虫开发，用最少的代码完成爬虫项目，同时具备完整爬虫功能。
• 1. 爬虫简介 网络爬虫是一段具有特殊含义的代码，其功能是模拟用户在浏览器上的操作，发送 HTTP 请求，接收数据，然后解析并保存数据，方便其他应用程序使用和分析。这个过程中间包含了许多自动化的操作，若使用得当，可以产生大量的经济价值以及帮助我们减少繁杂的工作。互联网上每天都会有无数的爬虫在网络上游走，获取相应网站的数据。这些爬虫和人一样，有好有坏，有正义的，也有邪恶的。比如百度 Spider 等搜索引擎爬虫，为我们提供了信息检索的最新数据，我们能通过搜索关键字找到相应的网站，正是得益于百度 Spider 每天孜孜不倦的工作。搬运相应网站的地址和更新相应的信息数据，这也是必要的爬虫，许多网站也乐于被百度爬虫抓取最新数据。但是也存在许多恶意爬虫，长时间、大规模的请求特定网站数据，给网站服务器造成了巨大的压力，影响正常用户请求，这也是许多网站讨厌爬虫并积极设置反爬虫策略的原因。对于个人开发者而言，学好爬虫技术，对于个人成长方面有着极大的好处：锻炼个人技能，及时体验技术带来的好处：使用简单的几行 Python 代码就能获取网站数据，这样的学习曲线远胜于使用 C/C++ 进行爬虫开发。这也是很多人选择 Python 开发爬虫的原因；在工作和生活上有时候能带来极大的好处：比如收集数据，完成毕业论文；比如开-发一款 12306 抢票助手，解决回家抢票困难的问题；又或者抓取股票交易数据，帮助我们分析股票走势等等。事实上，已经有很多人做了这些工作并在 Github 上进行了开源。事实上，爬虫的应用还有很多，就不在此逐一说明了。接下来我们介绍 Python 的爬虫框架以及使用爬虫框架进行开发的好处。
• 4.2 分布式爬虫 多线程、多进程能加速爬取速度，但终究还是单机的爬虫，性能提升有限。要爬取超大规模的网站，需要使用分布式爬虫。分布式爬虫把爬虫的关键功能部署到多台机器上，多台机器同时爬取数据。下图展示了一种典型的分布式爬虫的架构：分布式爬虫的功能由 4 台机器承担：1 台 master 和 3 台 slave分布式爬虫的关键是共享一个请求队列，请求队列保存了需要爬取的网页的 URL 地址维护该队列的主机称为 master负责数据的抓取、数据处理和数据存储的主机称为 slavemaster 负责管理 slave 连接、任务调度与分发、结果回收并汇总等slave 从 master 那里领取任务，并独自完成任务最后上传结果
• 3. 爬虫抓取原理 爬虫爬取的数据其实就是网页上面的内容，我们需要通过特定的工具对网页进行分析，比如说 Beautiful Soup。然后提取出 HTML 中的特定标签下的数据。然后，将数据进行持久化保存，方便日后的数据的分析。简单点讲，我们使用爬虫，最根本的目的是爬取网页中对我们有价值的信息和数据。所以，我们大部分爬取的工作，都是在筛选我们有用的信息，并剔除掉无用的信息。这就是爬虫核心所在。

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