A. 学python对从事sap有好处吗
学python对从事sap有好处吗
打:学Python对从事计算机行业会有很团哪大的帮助,但是对从事sap没有过多的帮助,不过学习了Python对生活中很多枯森事情都有帮塌败码助的。
B. 如何用Python爬取数据
方法/步骤
在做爬取数据之前,你需要下载安装两个东西,一个是urllib,另外一个是python-docx。
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这个爬下来的是源代码,如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。
C. python的爬虫框架有哪些
实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬虫框架。分享给大家。
1.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。。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。
2.PySpider
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley
Crawley可以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。
4、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。
5.Newspaper
Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。
6、Python-goose:Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
7.Grab
Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab,您可以构建各种复杂的网页抓取工具,从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具
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。
D. 如何用python爬取网站数据
这里简单介绍一下吧,以抓取网站静态、动态2种数据为慧返拍例,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
抓取网站静态数据(数据在网页源码中):以糗事网络网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下,主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段,如下:
对应的网页源码如下,包含我们所需要的数据:
2.对应网页结构,主要代码如下,很简单,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用于请求页面,BeautifulSoup用于解析页面:
程序运行截图如下,已经成功爬取到数据:
抓取网站动态数据(数据不在网页源码中,json等文件中):以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据,主要包括年利率世型、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息,截图如下:
打开网页源码中,可以发现数据不在网页源码中,按F12抓包分析时,才发现在一个json文件中,如下:
2.获取到json文件的url后,我们就可以爬取对应数据了,这里使用的包与上面类似,因为是json文件,所以还用了json这个包(解析json),主要内容如下:
程序运行截图如下,前羡已经成功抓取到数据:
至此,这里就介绍完了这2种数据的抓取,包括静态数据和动态数据。总的来说,这2个示例不难,都是入门级别的爬虫,网页结构也比较简单,最重要的还是要会进行抓包分析,对页面进行分析提取,后期熟悉后,可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取,可以更方便一些,效率更高,当然,如果爬取的页面比较复杂,像验证码、加密等,这时候就需要认真分析了,网上也有一些教程可供参考,感兴趣的可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
E. python爬取大量数据(百万级)
当用python爬取大量网页获取想要的数据时,最重要的问题是爬虫中断问题,python这种脚本语言,一中断
进程就会退出,怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。
第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决,在爬取大量数据的时候,为了速度不受影响,建议使用一些缓
存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来,并定时更新。这里推荐 github 这个仓库
https://github.com/jhao104/proxy_pool , 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ,不过实现过于复杂
了,还用到了 db ,个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否
是爬虫,当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时,可能就会被服务器判定为爬虫,进而这个ip
会被列入黑名单,而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢,简单点就用 selenium + chrome 一个一个
去爬,不过速度太慢了。还是自己去分析吧,也不会过复杂的。
第二个问题: 网络连接超时是大概率会遇到的问题,有可能是在爬取的时候本地网络波动,也有可能是爬
取的服务端对ip做了限制,在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作,使得一些通用的 http 库超时
( urllib )。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高,我们只需要人为的设置一个高一点的
timeout 即可(30 秒),最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装,通用起来才好改
动。
第三个问题: 在解析大量静态页面的时候,有些静态页面的解析规则不一样,所以我们就必须得做好断点
续爬的准备了( PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失,这就不明智了)。那么在调试的过
程中断点续爬有个解决方案,就是生产者和消费者分离,生产者就是产生待爬 url 的爬虫,消费者就是爬取
最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接,生产者往消息中间件发送待
爬取的目标信息,消费者从里面取就行了,还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有
ack 机制,一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败,进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的
概率极低。不过这里还有个 tips , 消费者的消费超时时间不能太长,会导致消息释放不及时。还有要开启
消息中间价的数据持久化功能,不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。
第四个问题: 这种情况只能 try except catch 住了,不好解决,如果单独分析的话会耗费点时间。但在
大部分数据 (99%) 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这
种偶尔中断的问就方便多了。
希望能帮到各位。