python微博爬虫实战

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本书站在初学者的角度，从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识，分别是网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网络做全面分析；数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识；数据清洗主要介绍字符串操作、正则和Beautiful Soup的使用；数据入库分别讲述了MySQL和MongoDB的操作，通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化，实现企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件开发与应用、12306抢票程序和微博爬取，所举示例均来自于开发实践，可帮助读者快速提升技能，开发实际项目。

B. 爬虫实战——四大指数之搜狗指数（四）

让我们继续探索搜狗指数，一个隐藏在日常中的数据宝藏！

早晨意外的发现，我卸载了电脑上的搜狗输入法，却意外开启了一段与搜狗指数的不解之缘。未曾想，这个机会让我决心深入挖掘，立刻启动我的Python编程之旅！

分析篇：数据的简单入口

在搜狗指数的首页，输入关键词“产妇”，我们看到了搜索量的显着变化。短短两天，搜索量直线上升，这背后的数据准确性不容小觑。比如，2017年9月6日，产妇搜索指数达到了惊人的329,634（这个数字将对我们至关重要）。

通过细心观察源代码，我们发现这个数值直接暴露在HTML中。这意味着，只要我们能访问正确的页面，数据就唾手可得！相较于网络指数，搜狗指数的爬虫之路显得更加顺畅。

编程篇：逆向思考的力量

编程其实是个技术活，但关键在于理解。我将使用requests, re, bs4和json等库。首先，我们从搜狗指数主页开始，这一步至关重要，因为即使能省略，也可能因IP被封而影响后续操作。

A、我坚持访问主页，是因为避免被快速封禁IP；B、登陆时的cookie信息，requests库能帮助我们保持登录状态；C、别忘了添加headers，每个字段都不可或缺，我有个工具能轻松生成。

以下是我编写的核心代码，我们需要的参数包括关键词、数据类型、查询类型和时间跨度：

• 关键词: "kwdNamesStr"
  
• 数据类型: "SEARCH_ALL"
  
• 查询类型: "INPUT"
  
• 时间跨度: "MONTH"
  

将这些信息整合，我们就能获取到数据，代码如下：

数据清洗与可视化

解析网页后，数据隐藏在看似杂乱的HTML结构中。我使用正则表达式精准定位，确保数据的准确提取。最后，我们不仅完成了爬虫的编写，也为后续的数据分析和可视化打开了大门。

1. 无论何时，访问主页并携带headers是必不可少的，避免潜在的登录问题和数据获取难题。
   
2. 正则表达式是数据处理的得力助手，持续学习并实践，例如使用正则表达式测试器。
   
3. 数据可视化是下一步的挑战，考虑使用matplotlib将数据生动展示出来。
   

至此，搜狗指数的爬虫之旅告一段落，期待你的点赞和关注，更多实用干货，我们下期见！

C. python网络爬虫怎么学习

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。