Python爬蟲為什么受歡迎
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利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數(shù)據(jù),從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:
知乎:爬取優(yōu)質(zhì)答案,為你篩選出各話題下最優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數(shù)據(jù),對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家:抓取房產(chǎn)買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區(qū)域的房價分析。
拉勾網(wǎng)、智聯(lián):爬取各類職位信息,分析各行業(yè)人才需求情況及薪資水平。
雪球網(wǎng):抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。
對于小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術(shù)門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然后哼哧哼哧系統(tǒng)學習 Python 的每個知識點,很久之后發(fā)現(xiàn)仍然爬不了數(shù)據(jù);有的人則認為先要掌握網(wǎng)頁的知識,遂開始 HTML\CSS,結(jié)果入了前端的坑,瘁……
但掌握正確的方法,在短時間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù),其實非常容易實現(xiàn),但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅(qū)動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包并實現(xiàn)基本的爬蟲過程
2.了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習數(shù)據(jù)庫知識,應對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與提取
5.掌握各種技巧,應對特殊網(wǎng)站的反爬措施
6.分布式爬蟲,實現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集,提升效率
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學習 Python 包并實現(xiàn)基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按“發(fā)送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內(nèi)容”這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁信息的過程。
Python中爬蟲相關(guān)的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網(wǎng)站,返回網(wǎng)頁,Xpath 用于解析網(wǎng)頁,便于抽取數(shù)據(jù)。
如果你用過 BeautifulSoup,會發(fā)現(xiàn) Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多,一般的靜態(tài)網(wǎng)站根本不在話下,豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取異步加載的網(wǎng)站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現(xiàn)自動化,這樣,知乎、時光網(wǎng)、貓途鷹這些動態(tài)的網(wǎng)站也可以迎刃而解。
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了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲
爬回來的數(shù)據(jù)可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入數(shù)據(jù)庫中。
開始數(shù)據(jù)量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數(shù)據(jù)存為csv這樣的文件。
當然你可能發(fā)現(xiàn)爬回來的數(shù)據(jù)并不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數(shù)據(jù)進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數(shù)據(jù)的預處理,得到更干凈的數(shù)據(jù)。
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學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術(shù)一般量級的數(shù)據(jù)和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構(gòu)建request,還有強大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
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學習數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ),應對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲
爬回來的數(shù)據(jù)量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數(shù)據(jù)量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的數(shù)據(jù)庫知識其實非常簡單,主要是數(shù)據(jù)如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。
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掌握各種技巧,應對特殊網(wǎng)站的反爬措施
當然,爬蟲過程中也會經(jīng)歷一些絕望啊,比如被網(wǎng)站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態(tài)加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規(guī)的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網(wǎng)站在高效開發(fā)和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。
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分布式爬蟲,實現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集
爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分布式爬蟲。
分布式這個東西,聽起來很恐怖,但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了,用于做基本的頁面爬取,MongoDB 用于存儲爬取的數(shù)據(jù),Redis 則用來存儲要爬取的網(wǎng)頁隊列,也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠?qū)懛植际降呐老x的時候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了,實現(xiàn)一些更加自動化的數(shù)據(jù)獲取。
你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。所以在一開始的時候,盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。
因為爬蟲這種技術(shù),既不需要你系統(tǒng)地精通一門語言,也不需要多么高深的數(shù)據(jù)庫技術(shù),高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的一個月入門Python學習,爬蟲輕松爬取大規(guī)模數(shù)據(jù),希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司網(wǎng)站的支持!
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網(wǎng)站欄目:一個月入門Python爬蟲學習,輕松爬取大規(guī)模數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)
當前網(wǎng)址:http://m.newbst.com/article36/hpisg.html
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