1. python爬蟲是什麼
世界上80%的爬蟲是基於Python開發的,學好爬蟲技能,可為後續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
什麼是爬蟲?
網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,在FOAF社區中間,更經常的稱為網頁追逐者),是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。
其實通俗的講就是通過程序去獲取web頁面上自己想要的數據,也就是自動抓取數據
爬蟲可以做什麼?
你可以用爬蟲爬圖片,爬取視頻等等你想要爬取的數據,只要你能通過瀏覽器訪問的數據都可以通過爬蟲獲取。
爬蟲的本質是什麼?
模擬瀏覽器打開網頁,獲取網頁中我們想要的那部分數據
瀏覽器打開網頁的過程:
當你在瀏覽器中輸入地址後,經過DNS伺服器找到伺服器主機,向伺服器發送一個請求,伺服器經過解析後發送給用戶瀏覽器結果,包括html,js,css等文件內容,瀏覽器解析出來最後呈現給用戶在瀏覽器上看到的結果
所以用戶看到的瀏覽器的結果就是由HTML代碼構成的,我們爬蟲就是為了獲取這些內容,通過分析和過濾html代碼,從中獲取我們想要資源。
2. 爬蟲python能做什麼
能用來做:1、收集數據;由於爬蟲程序是一個程序,程序運行得非常快,因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。2、刷流量和秒殺;當爬蟲訪問一個網站時,如果網站無法識別訪問來自爬蟲,那麼它可能將被視為正常訪問,進而刷了網站的流量。
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python爬蟲可以用來做什麼?
1、收集數據
python爬蟲程序可用於收集數據。這也是最直接和最常用的方法。由於爬蟲程序是一個程序,程序運行得非常快,不會因為重復的事情而感到疲倦,因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。
由於99%以上的網站是基於模板開發的,使用模板可以快速生成大量布局相同、內容不同的頁面。因此,只要為一個頁面開發了爬蟲程序,爬蟲程序也可以對基於同一模板生成的不同頁面進行爬取內容。
2、調研
比如要調研一家電商公司,想知道他們的商品銷售情況。這家公司聲稱每月銷售額達數億元。如果你使用爬蟲來抓取公司網站上所有產品的銷售情況,那麼你就可以計算出公司的實際總銷售額。此外,如果你抓取所有的評論並對其進行分析,你還可以發現網站是否出現了刷單的情況。數據是不會說謊的,特別是海量的數據,人工造假總是會與自然產生的不同。過去,用大量的數據來收集數據是非常困難的,但是現在在爬蟲的幫助下,許多欺騙行為會赤裸裸地暴露在陽光下。
3、刷流量和秒殺
刷流量是python爬蟲的自帶的功能。當一個爬蟲訪問一個網站時,如果爬蟲隱藏得很好,網站無法識別訪問來自爬蟲,那麼它將被視為正常訪問。結果,爬蟲「不小心」刷了網站的流量。
除了刷流量外,還可以參與各種秒殺活動,包括但不限於在各種電商網站上搶商品,優惠券,搶機票和火車票。目前,網路上很多人專門使用爬蟲來參與各種活動並從中賺錢。這種行為一般稱為「薅羊毛」,這種人被稱為「羊毛黨」。不過使用爬蟲來「薅羊毛」進行盈利的行為實際上遊走在法律的灰色地帶,希望大家不要嘗試。
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3. Python爬蟲是什麼
爬蟲一般是指網路資源的抓取,由於Python的腳本特性,易於配置對字元的處理非常靈活,Python有豐富的網路抓取模塊,因此兩者經常聯系在一起Python就被叫作爬蟲。
Python爬蟲的構架組成:
4. python中,進行爬蟲抓取怎麼樣能夠使用代理IP
在python中用爬蟲再用到代理伺服器,有兩個辦法,①直接在布署該python爬蟲的電腦上設置代理伺服器,這樣從該電腦上出站的信息就只能由代理伺服器處理了,爬蟲的也不例外,可以搜"windows設置代理伺服器"、"Linux設置代理伺服器"。通常是」設置->網路->連接->代理「。
②若想讓python單獨使用這個代理伺服器,可以搜一下"python proxy config","python配置代理伺服器",有一些庫支持簡單的BM代理伺服器連接。
5. python爬蟲爬取的數據可以做什麼
爬蟲的概念是,爬取網上能看到的數據,也就是只要網上存在的,通過瀏覽器可以看到的數據。爬蟲都可以爬取。爬蟲爬取的原理就是偽裝成瀏覽器,然後進行爬取操作
哪些數據你需要你就可以爬取。比如爬取公司競爭對手的商業數據,爬取電影,音樂,圖片等等的。只要你希望得到的,前提瀏覽器可以訪問的都可以爬取
6. Python爬蟲可以爬取什麼
Python爬蟲可以爬取的東西有很多,Python爬蟲怎麼學?簡單的分析下:
如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:
知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。Python有很多應用的方向,比如後台開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……
但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率
一
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用於解析網頁,便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup,會發現 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,一般的靜態網站根本不在話下,豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
二
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更干凈的數據。
三
學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 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。
學會 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。
四
學習資料庫基礎,應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。
五
掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊,比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網站已經難不到你了.
六
分布式爬蟲,實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分布式爬蟲。
分布式這個東西,聽起來很恐怖,但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了,用於做基本的頁面爬取,MongoDB 用於存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現一些更加自動化的數據獲取。
你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。所以在一開始的時候,盡量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。
因為爬蟲這種技術,既不需要你系統地精通一門語言,也不需要多麼高深的資料庫技術,高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是,在具體的問題中,如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別,是很多初學者面臨的一個大問題。
以上就是我的回答,希望對你有所幫助,望採納。
7. python爬蟲必知必會的幾個工具包
爬蟲是學習python有趣途徑,同樣有強大的框架
python自帶的urllib其實使用起來有點麻煩,推薦你使用requests庫,這是一個非常強大,使用方便的庫,而且有全面的中文文檔,網上爬數據爬圖片都不在話下。
還有更高級的庫-scrapy庫。
Scrapy是一個為了爬取網站數據,提取結構性數據而編寫的應用框架。 其可以應用在數據挖掘,信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。Scrapy 使用了 Twisted非同步網路庫來處理網路通訊。爬取網站數據,當然少不了正則模塊re,還有beautiful soup模塊
re模塊具有強大的處理字元串的能力,但是使用起來並不簡單,因為當你覺得可以使用正則表達式的時候,這本身就是一個問題,因為寫出一個正則表達式就是一個大問題。不過不用怕,在處理網站結構的數據時,有更強大的庫-beautiful soup
Beautiful Soup 是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫,擁有完善的中文文檔,提供了種類繁多的屬性和方法供你選擇,讓你解析網站數據更加的得心應手!
web後端框架django,flask
python在web開發方面也是多面手,既有大而全的框架django,又有小而精的框架flask。
雖說在web開發方面有許多框架,但是最常用的還是這兩種,如果你想做中方面的工作,學好這兩個框架就夠用了,而且,目前的python後端開發的招聘需求多半是要求會這兩個框架。
8. python爬蟲一般都爬什麼信息
python爬蟲一般都爬什麼信息?
一般說爬蟲的時候,大部分程序員潛意識里都會聯想為Python爬蟲,為什麼會這樣,我覺得有兩個原因:
1.Python生態極其豐富,諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實在強大
2.Python語法簡潔易上手,分分鍾就能寫出一個爬蟲(有人吐槽Python慢,但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大)
爬蟲是一個程序,這個程序的目的就是為了抓取萬維網信息資源,比如你日常使用的谷歌等搜索引擎,搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果,除了wiki相關介紹外,爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python,前人說Python爬蟲,現在看來果然誠不欺我~
爬蟲的目標對象也很豐富,不論是文字、圖片、視頻,任何結構化非結構化的數據爬蟲都可以爬取,爬蟲經過發展,也衍生出了各種爬蟲類型:
● 通用網路爬蟲:爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web,搜索引擎乾的就是這些事
● 垂直網路爬蟲:針對特定領域主題進行爬取,比如專門爬取小說目錄以及章節的垂直爬蟲
● 增量網路爬蟲:對已經抓取的網頁進行實時更新
● 深層網路爬蟲:爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念,讓我們以一個獲取網頁內容為例,從爬蟲技術本身出發,來說說網頁爬蟲,步驟如下:
模擬請求網頁資源
從HTML提取目標元素
數據持久化
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9. python爬蟲真這么厲害嗎
Python可以爬取數據,這么說吧,只要能通過瀏覽器獲取的數據都能通過Python爬蟲獲取,比如爬圖片、爬視頻、爬文章;Python爬蟲能自動循環執行目標程序,實現自動下載、自動存儲圖片、音視頻和資料庫的數據。
Python爬蟲
10. python爬蟲能爬取私密網站的數據嗎
現在的大網站都是多層次解析或者設置了用戶cookies。如果你技術夠,慢慢挖,就能挖出真實的圖片來。