㈠ python爬虫登录知乎后怎样爬取数据
模拟登录
很多网站,比如知乎、微博、豆瓣,都需要登录之后,才能浏览某些内容。所以想要爬取这类网站,必须先模拟登录。比较简单的方式是利用这个网站的 cookie。cookie 相当于是一个密码箱,里面储存了用户在该网站的基本信息。在一次登录之后,网站会记住你的信息,把它放到cookie里,方便下次自动登录。所以,要爬取这类网站的策略是:先进行一次手动登录,获取cookie,然后再次登录时,调用上一次登录得到的cookie,实现自动登录。
动态爬取
在爬取知乎某个问题的时候,需要将滑动鼠标滚轮到底部,以显示新的回答。静态的爬取方法无法做到这一点,可以引入selenium库来解决这一问题。selenium库模拟人浏览网站、进行操作,简单易懂。
㈡ Python写爬虫可以爬知乎的评论吗
可以。。。
㈢ 如何用爬虫爬取知乎专栏信息
python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用拆埋python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料
python;CMD命令行;windows操作系统
方法/步骤
1、首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差。
2、打开文本编辑器,推荐editplus,notepad等,将文件保存成 .py格式,editplus和notepad支持识别python语法。
脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该脚本文件是可执行python脚本
如果python目录不在usr/bin目录下,则替换成当前python执行程序的目录。
3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行网络。脚本写完之后,打开CMD命令行,前提是python 已经被携扰加入到环境变量中,如果没有加入到环境变量,请百旅隐蚂度
4、在CMD命令行中,输入 逗python地 + 逗空格地,即 地python 逗;将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置,然后敲回车运行即可。
㈣ 哪个开源多线程爬虫比较好学 知乎
开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的?这里按照我的经验随便扯淡一下:上面说的爬虫,基本可以分3类:1.分布式爬虫:Nutch
2.JAVA单机爬虫:Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫:scrapy
第一类:分布式爬虫
爬虫使用分布式,主要是解决两个问题:
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫,是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说,Nutch是这几类爬虫里,最不好的选择,理由如下:
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫,大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里,有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说,用Nutch做数据抽取,会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发,来使得它适用于精抽取的业务,基本上就要破坏Nutch的框架,把Nutch改的面目全非,有修改Nutch的能力,真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行,hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少,爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制,而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件,提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道,Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件,使得程序的编写和调试都变得异常困难,更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点,而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的,并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件,都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的,这个挂载点其实是为了解析链接(为后续爬取提供URL),以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发,爬虫的编写和调试所需的时间,往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高,何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora,可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了,这里说的持久化数据,是指将URL信息(URL管理所需要的数据)存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说,URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1,但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch(大多数人用nutch2就是为了用hbase),只能使用0.90版本左右的hbase,相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用,Nutch2的教程有两个,分别是Nutch1.x和Nutch2.x,这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上,这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本,这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定(一直在修改)。
所以,如果你不是要做搜索引擎,尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风,非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫,其实是冲着Nutch的名气(Nutch作者是Doug Cutting),当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎,Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合,就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话,建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
第二类:JAVA单机爬虫
这里把JAVA爬虫单独分为一类,是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议,我只是随便扯淡。
其实开源网络爬虫(框架)的开发非常简单,难问题和复杂的问题都被以前的人解决了(比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重),可以说是毫无技术含量。包括Nutch,其实Nutch的技术难点是开发hadoop,本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说,类似遍历本机的文件,查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架,就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块,谁都能做,但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是:
1)爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么?
不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的,那都不叫开源爬虫,那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关,往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器,往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是,使用这些爬虫来遍历网站,遇到需要解析的页面,就将网页的相关信息提交给模拟浏览器,来完成JS生成信息的抽取。
2)爬虫可以爬取ajax信息么?
网页上有一些异步加载的数据,爬取这些数据有两种方法:使用模拟浏览器(问题1中描述过了),或者分析ajax的http请求,自己生成ajax请求的url,获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求,使用开源爬虫的意义在哪里?其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能(比如断点爬取)。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求(列表),如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取?
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式,去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web(深网)的范畴,虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说,就是将生成的ajax请求作为种子,放入爬虫。用爬虫对这些种子,进行深度为1的广度遍历(默认就是广度遍历)。
3)爬虫怎么爬取要登陆的网站?
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies,模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取,不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
4)爬虫怎么抽取网页的信息?
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范:CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好,这里不评价。
5)爬虫怎么保存网页的信息?
有一些爬虫,自带一个模块负责持久化。比如webmagic,有一个模块叫pipeline。通过简单地配置,可以将爬虫抽取到的信息,持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫,并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好,就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似,取决于你的业务。
6)爬虫被网站封了怎么办?
爬虫被网站封了,一般用多代理(随机代理)就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理,放到一个全局数组中,自己写一个代理随机获取(从数组中)的代码。
7)网页可以调用爬虫么?
爬虫的调用是在Web的服务端调用的,平时怎么用就怎么用,这些爬虫都可以使用。
8)爬虫速度怎么样?
单机开源爬虫的速度,基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢,往往是因为用户把线程数开少了、网速慢,或者在数据持久化时,和数据库的交互速度慢。而这些东西,往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度,都很可以。
9)明明代码写对了,爬不到数据,是不是爬虫有问题,换个爬虫能解决么?
如果代码写对了,又爬不到数据,换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况,要么是网站把你封了,要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
10)哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取?
爬虫无法判断网站是否爬完,只能尽可能覆盖。
至于根据主题爬取,爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来,然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛,可以通过限制URL正则等方式,来缩小一下范围。
11)哪个爬虫的设计模式和构架比较好?
设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的,都是软件开发完,然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫,只会使得爬虫的设计更加臃肿。
至于构架,开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计,比如爬取线程池、任务队列,这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单,谈不上什么构架。
所以对于JAVA开源爬虫,我觉得,随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂,拿哪个爬虫来,都是要经过复杂的二次开发,才可以满足需求。
第三类:非JAVA单机爬虫
在非JAVA语言编写的爬虫中,有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类,并不是针对爬虫本身的质量进行讨论,而是针对larbin、scrapy这类爬虫,对开发成本的影响。
先说python爬虫,python可以用30行代码,完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快,但是在调试代码的阶段,python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发,要保证程序的正确性和稳定性,就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂,使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的,可以轻松完成爬取任务。
对于C++爬虫来说,学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本,如果软件需要团队开发或者交接,那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。
还有一些ruby、php的爬虫,这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务,用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫,一方面要调研一下相关的生态圈,还有就是,这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG(用的人少、资料也少)
㈤ 如何用爬虫爬取知乎专栏信息
推荐个很好用的软件,我也是一直在用的,就是前嗅的ForeSpider软件,
我是一直用过很多的采集软件,最后选择的前嗅的软件,ForeSpider这款软件是可视化的操作。简单配置几步就可以采集。如果网站比较复杂,这个软件自带爬虫脚本语言,通过写几行脚本,就可以采集所有的公开数据。
软件还自带免费的数据库,数据采集直接存入数据库,也可以导出成excel文件。
如果自己不想配置,前嗅可以配置采集模板,我的模板就是从前嗅购买的。
另外他们公司不光是软件好用,还有自己的数据分析系统,直接采集完数据后入库,ForeSpider内部集成了数据挖掘的功能,可以快速进行聚类分类、统计分析等,采集结果入库后就可以形成分析报表。
最主要的是他采集速度非常快,我之前用八爪鱼的软件,开服务器采,用了一个月采了100万条,后来我用ForeSpider。笔记本采的,一天就好几百万条。
这些都是我一直用前嗅的经验心得,你不妨试试。
㈥ 知乎python 爬虫如何入门学习
链接:https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA
课程简介
毕业不知如何就业?工作效率低经常挨骂?很多次想学编程都没有学会?
Python 实战:四周实现爬虫系统,无需编程基础,二十八天掌握一项谋生技能。
带你学到如何从网上批量获得几十万数据,如何处理海量大数据,数据可视化及网站制作。
课程目录
开始之前,魔力手册 for 实战学员预习
第一周:学会爬取网页信息
第二周:学会爬取大规模数据
第三周:数据统计与分析
第四周:搭建 Django 数据可视化网站
......
㈦ 如何使用python爬取知乎数据并做简单分析
一、使用的技术栈:
爬虫:python27 +requests+json+bs4+time
分析工具: ELK套件
开发工具:pycharm
数据成果简单的可视化分析
1.性别分布
0 绿色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性别不确定
可见知乎的用户男性颇多。
二、粉丝最多的top30
粉丝最多的前三十名:依次是张佳玮、李开复、黄继新等等,去知乎上查这些人,也差不多这个排名,说明爬取的数据具有一定的说服力。
三、写文章最多的top30
四、爬虫架构
爬虫架构图如下:
说明:
选择一个活跃的用户(比如李开复)的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
抓取内容,并解析该用户的关注的用户的列表url,添加这些url到另一个set中,并用已爬取的url作为过滤。
解析该用户的个人信息,并存取到本地磁盘。
logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据,并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合,将数据转换成用户友好的可视化图形。
五、编码
爬取一个url:
解析内容:
存本地文件:
代码说明:
* 需要修改获取requests请求头的authorization。
* 需要修改你的文件存储路径。
源码下载:点击这里,记得star哦!https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization
打开chorme,打开https : // www. hu .com/,
登陆,首页随便找个用户,进入他的个人主页,F12(或鼠标右键,点检查)七、可改进的地方
可增加线程池,提高爬虫效率
存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略,最多只存2000个url,防止内存不够,其实可以存在redis中。
存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式,更好的方式应该是存在mongodb中。
对爬取的用户应该有一个信息的过滤,比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。
八、关于ELK套件
关于elk的套件安装就不讨论了,具体见官网就行了。网站:https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下:
从爬取的用户数据可分析的地方很多,比如地域、学历、年龄等等,我就不一一列举了。另外,我觉得爬虫是一件非常有意思的事情,在这个内容消费升级的年代,如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据,是一件值得思考和需不断践行的事情。