python爬虫热点项目思路

Ⅰ 精通python网络爬虫之网络爬虫学习路线

欲精通Python网络爬虫，必先了解网络爬虫学习路线，本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。

作者：韦玮

转载请注明出处

随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。

那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？在此为大家具体进行介绍。

1、选择一款合适的编程语言

事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。

2、掌握Python的一些基础爬虫模块

当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。

在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。

3、深入掌握一款合适的表达式

学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。

4、深入掌握抓包分析技术

事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。

5、精通一款爬虫框架

事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。

这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。

同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。

6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略

反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。

反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。

事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。

常见的反爬策略主要有：

IP限制

UA限制

Cookie限制

资源随机化存储

动态加载技术

……

对应的反爬处理手段主要有：

IP代理池技术

用户代理池技术

Cookie保存与处理

自动触发技术

抓包分析技术+自动触发技术

……

这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。

7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用

有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。

8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术

如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。

但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。

所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。

至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。

以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。

至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。

本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！

本文章由作者韦玮原创，转载请注明出处。

Ⅱ 如何用Python爬虫获取那些价值博文

过程大体分为以下几步：

• 1. 找到爬取的目标网址；

• 2. 分析网页，找到自已想要保存的信息，这里我们主要保存是博客的文章内容；

• 3. 清洗整理爬取下来的信息，保存在本地磁盘。

打开csdn的网页，作为一个示例，我们随机打开一个网页：

http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1。

可以看到，博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。

1#-*-coding:UTF-8-*-
2importre
3importurllib2
4importsys
5#目的：读取博客文章，记录标题，用Htnl格式保存存文章内容
6#版本：python2.7.13
7#功能：读取网页内容
8classGetHtmlPage():
9#注意大小写
10def__init__(self,strPage):
11self.strPapge=strPage
12#获取网页
13defGetPage(self):
14req=urllib2.Request(self.strPapge)#建立页面请求
15rep=req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/38.0.2125.122Safari/537.36SE2.XMetaSr1.0")
16try:
17cn=urllib2.urlopen(req)#网页请求
18page=cn.read()#读网页
19uPage=page.decode("utf-8")#网页编码
20cn.close()
21returnuPage
22excepturllib2.URLError,e:#捕获异常
23print'URLError:',e.code
24return
25excepturllib2.HTTPError,e:#捕获异常
26print'HTTPError:'+e.reason
27return
28returnrePage
29#正则表达式，获取想要的内容
30classRePage():
31#正则表达式提取内容，返回链表
32defGetReText(self,page,recode):
33rePage=re.findall(recode,page,re.S)
34returnrePage
35#保存文本
36classSaveText():
37defSave(self,text,tilte):
38try:
39t="blog\"+tilte+".html"
40f=file(t,"a")
41f.write(text)
42f.close()
43exceptIOError,e:
44printe.message
45if__name__=="__main__":
46s=SaveText()
47#文件编码
48#字符正确解码
49reload(sys)
50sys.setdefaultencoding("utf-8")#获得系统的默认编码
51#获取网页
52page=GetHtmlPage("http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1")
53htmlPage=page.GetPage()
54#提取内容
55reServer=RePage()
56reBlog=reServer.GetReText(htmlPage,r'.*?(s.+?)')#获取网址链接和标题
57#再向下获取正文
58forrefinreBlog:
59pageHeard="http://blog.csdn.net/"#加链接头
60strPage=pageHeard+ref[0]
61tilte=ref[1].replace('[置顶]',"")#用替换的功能去除杂的英文
62tilte=tilte.replace(" ","").lstrip().rstrip()
63#获取正文
64htmlPage=GetHtmlPage(strPage)
65htmlPageData=htmlPage.GetPage()
66reBlogText=reServer.GetReText(htmlPageData,'(.+?)')
67#保存文件
68fors1inreBlogText:
69s1=' '+s1
70s.Save(s1,tilte)

Ⅲ Python之爬虫框架概述

丨综述

爬虫入门之后，我们有两条路可以走。

一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。

就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法就是直接拿来前人已经写好的比较优秀的框架，拿来用好，首先确保可以完成你想要完成的任务，然后自己再深入研究学习。第一种而言，自己探索的多，对爬虫的知识掌握会比较透彻。第二种，拿别人的来用，自己方便了，可是可能就会没有了深入研究框架的心情，还有可能思路被束缚。

不过个人而言，我自己偏向后者。造轮子是不错，但是就算你造轮子，你这不也是在基础类库上造轮子么？能拿来用的就拿来用，学了框架的作用是确保自己可以满足一些爬虫需求，这是最基本的温饱问题。倘若你一直在造轮子，到最后都没造出什么来，别人找你写个爬虫研究了这么长时间了都写不出来，岂不是有点得不偿失？所以，进阶爬虫我还是建议学习一下框架，作为自己的几把武器。至少，我们可以做到了，就像你拿了把枪上战场了，至少，你是可以打击敌人的，比你一直在磨刀好的多吧？

丨框架概述

博主接触了几个爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。就个人而言，pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。

在这里博主会一一把自己的学习经验写出来与大家分享，希望大家可以喜欢，也希望可以给大家一些帮助。

丨PySpider

PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：

· 抓取、更新调度多站点的特定的页面
· 需要对页面进行结构化信息提取
· 灵活可扩展，稳定可监控
而这也是绝大多数python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站，单一的抓取模式并不一定能满足，灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的，单纯的配置文件往往不够灵活，于是，通过脚本去控制抓取是最后的选择。
而去重调度，队列，抓取，异常处理，监控等功能作为框架，提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。

pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫

· 通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性

· 通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态

· 抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider-arch

pyspider的架构主要分为 scheler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：

· 各个组件间使用消息队列连接，除了scheler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制。

· 任务由 scheler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheler），形成闭环。

· 每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。

丨Scrapy

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。

其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试

Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件：

· 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)

· 调度器(Scheler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想象成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

· 下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

· 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

· 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

· 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

· 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

· 调度中间件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

· 首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取

· 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)

· 然后，爬虫解析Response

· 若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。

· 若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheler等待抓取。 文 | 崔庆才 来源 | 静觅

Ⅳ python基础 爬虫项目有哪些

我们上篇才讲了面试中需要准备的内容，关于最后一点可能讲的不是很详细，小伙伴们很有对项目这块很感兴趣。毕竟所有的理论知识最后都是通过实践检验的，如果能有拿得出手的项目，面试中会大大的加分。下面小编就来跟大讲讲python的爬虫项目有哪些以及该学点什么内容。

wesome-spider

这一项目收集了100多个爬虫，默认使用了Python作为爬虫语言。你既可以在这个项目中，找到爬取Bilibili视频的爬虫，也可以使用爬虫，通过豆瓣评分和评价人数等各项数据，来挖掘那些隐藏的好书，甚至还可以用来爬取京东、链家、网盘等生活所需的数据。此外，这个项目还提供了一些很有意思的爬虫，比如爬取神评论、妹子图片、心灵毒鸡汤等等，既有实用爬虫，也有恶搞自嗨，满足了大部分人实用爬虫的需求。

Nyspider

Nyspider也非常厉害，如果你想获得“信息”，它是一个不错的选择。在这个项目里，你既能获取链家的房产信息，也可以批量爬取A股的股东信息，猫眼电影的票房数据、还可以爬取猎聘网的招聘信息、获取融资数据等等，可谓是爬取数据，获取信息的好手。

python-spider

这个项目是ID为Jack-Cherish的东北大学学生整理的python爬虫资料，涵盖了很多爬虫实战项目，如下载漫画、答题辅助系统、抢票小助手等等等等。如果你已经学会了爬虫，急切得像找一些项目练手，这里就可以满足你的这一需求。当然，W3Cschool上也有很多爬虫实战项目，有需要的同学，也可以拿来作为练习使用。

以上的3个模块基于GitHub中的部分内容，感兴趣的小伙伴也可以了解下其他的模块，毕竟GitHub使用也比较广泛。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

Ⅳ python爬虫怎样赚外快

1）在校大学生。最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议只接一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。
（2）在职人员。如果你本身就是爬虫工程师，接私活很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

渠道：淘宝、熟人介绍、猪八戒、csdn、发源地、QQ群等！

(5)python爬虫热点项目思路扩展阅读：

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

(1) 对抓取目标的描述或定义；

(2) 对网页或数据的分析与过滤；

(3) 对URL的搜索策略。

Ⅵ 如何自学Python爬虫技术，花式赚钱

Python语言这两年是越来越火了，它渐渐崛起也是有缘由的。
比如市场需求、入门简单易学、支持多种语言……当然这些都是很官方的。
说白了，就是
写个web服务，可以用python；
写个服务器脚本，可以用python；
写个桌面客户端，可以用python；
做机器学习数据挖掘，可以用python；
写测试工具自动化脚本依旧可以用python……
Python语言是免费支持的！
既然那么好，如何利用python进行有意义的行（zhuan）为（钱）呢？
今天，小编和大家一起学习python爬虫技术呢？
一、老生常谈-学习准备
学会提前准备是一切好的开始，学习语言更是如此。兴趣是最好的老师，学习爬虫技术，可以给自己定个目标，比如为了妹纸，爬取时尚网站的数据信息，打包给那个她······
基础知识必须掌握
什么是爬虫？数据是从哪里来的？这些基础到不行的知识点，请自行搜索！你还得掌握：
·HTML，了解网页的结构，内容等，帮助后续的数据爬取。
·Python
因为比较简单，零基础可以听一些大牛的博客文章，或者听别人是怎么说
python玩转自动化测试，这个点有基础的同学，可以略过哈~
·TCP/IP协议，HTTP协议
了解在网络请求和网络传输上的基本原理，帮助今后写爬虫的时候理解爬虫的逻辑。
二、爬取整个网站的构思
当用户在浏览网页时，会看图片。
点击网址看到的图片，是用户输入网址-DNS服务器-服务器主机-服务器请求-服务器解析-发送浏览器HTML、JS、CSS-浏览器解析-解析图片
爬虫需要爬取，有HTML代码构成的网页，然后获取图片和文字！
三、环境配置
环境配置总是最重要的一个环境，做过测试的都知道。python也一样，需要掌握几款好用的IDE，我们来看看常用的几个：
1、Notepad++，简单，但是提示功能不强
2、PyCharm，用于一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、代码跳转、等等，同时可用于Django开发，支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
好的开发工具是一切工作完成的前提。

Ⅶ python爬虫怎么做