python微博爬蟲實戰

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本書站在初學者的角度，從原理到實踐，循序漸進地講述了使用Python開發網路爬蟲的核心技術。全書從邏輯上可分為基礎篇、實戰篇和爬蟲框架篇三部分。基礎篇主要介紹了編寫網路爬蟲所需的基礎知識，分別是網站分析、數據抓取、數據清洗和數據入庫。網站分析講述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具對網路做全面分析；數據抓取介紹了Python爬蟲模塊Urllib和Requests的基礎知識；數據清洗主要介紹字元串操作、正則和Beautiful Soup的使用；數據入庫分別講述了MySQL和MongoDB的操作，通過ORM框架SQLAlchemy實現數據持久化，實現企業級開發。實戰篇深入講解了分布式爬蟲、爬蟲軟體開發與應用、12306搶票程序和微博爬取，所舉示例均來自於開發實踐，可幫助讀者快速提升技能，開發實際項目。

B. 爬蟲實戰——四大指數之搜狗指數（四）

讓我們繼續探索搜狗指數，一個隱藏在日常中的數據寶藏！

早晨意外的發現，我卸載了電腦上的搜狗輸入法，卻意外開啟了一段與搜狗指數的不解之緣。未曾想，這個機會讓我決心深入挖掘，立刻啟動我的Python編程之旅！

分析篇：數據的簡單入口

在搜狗指數的首頁，輸入關鍵詞「產婦」，我們看到了搜索量的顯著變化。短短兩天，搜索量直線上升，這背後的數據准確性不容小覷。比如，2017年9月6日，產婦搜索指數達到了驚人的329,634（這個數字將對我們至關重要）。

通過細心觀察源代碼，我們發現這個數值直接暴露在HTML中。這意味著，只要我們能訪問正確的頁面，數據就唾手可得！相較於網路指數，搜狗指數的爬蟲之路顯得更加順暢。

編程篇：逆向思考的力量

編程其實是個技術活，但關鍵在於理解。我將使用requests, re, bs4和json等庫。首先，我們從搜狗指數主頁開始，這一步至關重要，因為即使能省略，也可能因IP被封而影響後續操作。

A、我堅持訪問主頁，是因為避免被快速封禁IP；B、登陸時的cookie信息，requests庫能幫助我們保持登錄狀態；C、別忘了添加headers，每個欄位都不可或缺，我有個工具能輕松生成。

以下是我編寫的核心代碼，我們需要的參數包括關鍵詞、數據類型、查詢類型和時間跨度：

• 關鍵詞: "kwdNamesStr"
  
• 數據類型: "SEARCH_ALL"
  
• 查詢類型: "INPUT"
  
• 時間跨度: "MONTH"
  

將這些信息整合，我們就能獲取到數據，代碼如下：

數據清洗與可視化

解析網頁後，數據隱藏在看似雜亂的HTML結構中。我使用正則表達式精準定位，確保數據的准確提取。最後，我們不僅完成了爬蟲的編寫，也為後續的數據分析和可視化打開了大門。

1. 無論何時，訪問主頁並攜帶headers是必不可少的，避免潛在的登錄問題和數據獲取難題。
   
2. 正則表達式是數據處理的得力助手，持續學習並實踐，例如使用正則表達式測試器。
   
3. 數據可視化是下一步的挑戰，考慮使用matplotlib將數據生動展示出來。
   

至此，搜狗指數的爬蟲之旅告一段落，期待你的點贊和關注，更多實用干貨，我們下期見！

C. python網路爬蟲怎麼學習

現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
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 這三種工具就可以了。