python爬虫毕业设计完整

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B. 计算机毕业设计Python新冠疫情数据分析可视化平台

前端开发：VUE、ElementUI、ECharts、Maptalks、D3js

后端web开发：Flask、Mysql

爬虫开发：request

数据分析：pandas、numpy

数据可视化、爬虫、数据清洗、大数据、3D视图

C. 如何用Python做爬虫

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？
很简单

import Queue

initial_page = "初始化页"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...

那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

有效地存储（数据库应该怎样安排）

有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...

及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。

所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）

D. 基于python的小游戏毕业设计是要做成软件吗

不是。python是用于Web开发、网络爬虫、人工智能、数据分析、自动化运维等等。并不是基于小游戏毕业设计，而要做成软件的。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。

E. 计算机毕业设计-Python网易云音乐爬虫大数据分析可视化系统

pymysql pandas 网络echarts requests

爬虫、可视化、大数据分析

F. 网络爬虫 python 毕业论文呢

做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,
举个栗子 简单的:将http://paste.ubuntu.com上面的所有代码爬下来
写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码
难度0

情景:
1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)
2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码
3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压
4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶
5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造
6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬
7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到
8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies

以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已
难度1

情景:
1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效
2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码
3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据

难度2

情景:
1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练
2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些

难度3

总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定
爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充

G. 用Python 做毕业设计选什么项目比较好

【python毕业设计】Django框架实现学生信息管理系统

自学的python基础

然后学习Django框架

改改乱七八糟的东西

做出来了个简单的....毕业设计

将所在学院的信息以csv格式上传数据库然后前后端调用

实现了学生信息管理系统

改写了Django框架中的admin

用的xadmin 优化了页面

H. 用python爬虫做毕设会不会太简单了

用什么实现其实不应该作为毕设的考核依据。
重要的是爬出来的结果分析方法，得到有价值的内容才是重点。

I. 用python写爬虫有哪些框架

以下是搜索来源于网络：
1)Scrapy:很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取（比如可以明确获知url pattern的情况）。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。

2)Crawley: 高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等

3)Portia:可视化爬取网页内容

4)newspaper:提取新闻、文章以及内容分析

5)python-goose:java写的文章提取工具

6)Beautiful Soup:名气大，整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。

7)mechanize:优点：可以加载JS。缺点：文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

8)selenium:这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。

9)cola:一个分布式爬虫框架。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。