python爬虫从入门到精通(非常详细),看完这一篇就够了 |
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一、正确认识Python爬虫
Python爬虫是指使用Python编程语言编写的一种程序,用于自动化地从互联网上获取数据。Python爬虫可以自动化地访问网站、获取网页内容、解析网页数据、存储数据等操作,从而实现对互联网上的数据进行快速、高效的获取和处理。 Python爬虫在各个领域都有广泛的应用,比如搜索引擎、数据分析、金融、医疗、教育等领域。Python爬虫的优点是可以快速地获取大量数据,同时可以自动化地处理数据,提高工作效率。 前排提示:文末有CSDN独家爬虫籽料包哦~ 文章目录 一、正确认识Python爬虫二、了解爬虫的本质1\. 熟悉Python编程2\. 了解HTML3\. 了解网络爬虫的基本原理4\. 学习使用Python爬虫库 三、了解非结构化数据的存储1\. 本地文件2\. 数据库 四、掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施1\. User-Agent2\. Cookies3\. IP代理 五、学习爬虫框架,搭建工程化的爬虫1\. 创建Scrapy项目2\. 创建Spider3\. 编写Spider4\. 运行Spider 六、学习数据库基础,应对大规模数据存储1\. 数据库类型2\. 数据库设计3\. 数据库操作 七、分布式爬虫,实现大规模并发采集1\. 安装Redis2\. 安装Scrapy-Redis3\. 修改Scrapy配置4\. 编写Spider5\. 运行Spider 总结福利领取 二、了解爬虫的本质 1. 熟悉Python编程Python是一种高级编程语言,具有简单、易学、易读、易写的特点。Python编程语言可以用于各种领域的开发,包括Web开发、数据分析、人工智能等。Python编程语言的优点是语法简单、代码可读性高、拥有丰富的库和工具,可以快速地开发出高效的程序。 2. 了解HTMLHTML是一种标记语言,用于创建Web页面。HTML是Web开发的基础,掌握HTML语言可以帮助我们更好地理解Web页面的结构和内容。在Python爬虫中,我们需要使用HTML解析库来解析网页内容,从而获取我们需要的数据。 3. 了解网络爬虫的基本原理网络爬虫是一种自动化程序,用于从互联网上获取数据。网络爬虫的基本原理是通过HTTP协议向Web服务器发送请求,获取Web页面的内容,然后解析Web页面的内容,从中提取我们需要的数据。网络爬虫可以自动化地访问网站、获取网页内容、解析网页数据、存储数据等操作,从而实现对互联网上的数据进行快速、高效的获取和处理。 4. 学习使用Python爬虫库Python爬虫库是用于编写Python爬虫程序的工具包。Python爬虫库包括了各种功能强大的库,比如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。这些库可以帮助我们快速地编写Python爬虫程序,从而实现对互联网上的数据进行快速、高效的获取和处理。 三、了解非结构化数据的存储爬虫获取的数据通常是非结构化的,需要进行处理和存储。常见的存储方式有本地文件、数据库等。 1. 本地文件将数据存储到本地文件中是最简单的方式之一。可以使用Python内置的open()方法打开文件,使用write()方法将数据写入文件中。例如: with open(‘data.txt’, ‘w’) as f: f.write(data) 2. 数据库将数据存储到数据库中可以更好地管理和查询数据。Python中常用的数据库有MySQL、MongoDB等。使用Python的数据库驱动程序,可以方便地连接数据库并进行数据的增删改查操作。例如,使用MySQL数据库: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host=“localhost”, user=“yourusername”, password=“yourpassword”, database=“mydatabase” ) mycursor = mydb.cursor() sql = “INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)” val = (“John”, “Highway 21”) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() print(mycursor.rowcount, “record inserted.”) 四、掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施为了防止爬虫对网站造成过大的负担,很多网站都会采取反爬措施。爬虫需要应对这些反爬措施,才能正常获取数据。 1. User-Agent有些网站会根据User-Agent来判断请求是否来自浏览器。因此,可以在请求头中添加User-Agent,模拟浏览器的请求。例如: import requests url = ‘http://www.example.com’ headers = { ‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3’} response = requests.get(url, headers=headers) 2. Cookies有些网站会根据Cookies来判断请求是否来自同一个用户。因此,可以在请求头中添加Cookies,模拟同一个用户的请求。例如: import requests url = ‘http://www.example.com’ cookies = {‘name’: ‘value’} response = requests.get(url, cookies=cookies) 3. IP代理有些网站会根据IP地址来判断请求是否来自同一个用户。因此,可以使用IP代理,模拟不同的IP地址的请求。例如: import requests url = ‘http://www.example.com’ proxies = {‘http’: ‘http://10.10.1.10:3128’, ‘https’: ‘https://10.10.1.10:1080’} response = requests.get(url, proxies=proxies) 五、学习爬虫框架,搭建工程化的爬虫使用爬虫框架可以更好地管理和维护爬虫代码,提高开发效率。Python中常用的爬虫框架有Scrapy、PySpider等。 以Scrapy为例,介绍如何搭建工程化的爬虫。 1. 创建Scrapy项目使用命令行工具创建Scrapy项目。例如: scrapy startproject myproject 2. 创建Spider使用命令行工具创建Spider。例如: scrapy genspider myspider example.com 3. 编写Spider在Spider中编写爬虫代码。例如: import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = ‘myspider’ start_urls = [‘http://www.example.com’] def parse(self, response): # 解析网页内容 pass 4. 运行Spider使用命令行工具运行Spider。例如: scrapy crawl myspider 六、学习数据库基础,应对大规模数据存储爬虫获取的数据通常是非常庞大的,需要进行大规模的数据存储。因此,学习数据库基础非常重要。 1. 数据库类型常用的数据库类型有关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库如MySQL、Oracle等,非关系型数据库如MongoDB、Redis等。 2. 数据库设计数据库设计是数据库应用的重要环节。需要根据数据的特点,设计出合理的数据库结构,以便于数据的存储和查询。 3. 数据库操作Python中常用的数据库操作库有MySQLdb、pymongo等。使用这些库,可以方便地连接数据库并进行数据的增删改查操作。 七、分布式爬虫,实现大规模并发采集分布式爬虫可以实现大规模并发采集,提高爬虫效率。常用的分布式爬虫框架有Scrapy-Redis、Distributed Spider等。 以Scrapy-Redis为例,介绍如何实现分布式爬虫。 1. 安装Redis使用命令行工具安装Redis。例如: sudo apt-get install redis-server 2. 安装Scrapy-Redis使用命令行工具安装Scrapy-Redis。例如: pip install scrapy-redis 3. 修改Scrapy配置在Scrapy配置文件中添加Redis相关配置。例如: SCHEDULER = “scrapy_redis.scheduler.Scheduler” DUPEFILTER_CLASS = “scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter” REDIS_URL = ‘redis://localhost:6379’ 4. 编写Spider在Spider中编写爬虫代码。例如: import scrapy from scrapy_redis.spiders import RedisSpider class MySpider(RedisSpider): name = ‘myspider’ redis_key = ‘myspider:start_urls’ def parse(self, response): # 解析网页内容 pass 5. 运行Spider使用命令行工具运行Spider。例如: scrapy runspider myspider.py 总结本文从入门到精通的角度,介绍了Python爬虫的基本原理及过程,以及如何应对特殊网站的反爬措施,搭建工程化的爬虫框架,实现大规模并发采集等内容。希望本文能够帮助读者更好地理解Python爬虫技术,并在实践中取得更好的效果。 福利领取最后,感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,下面资料虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走: |
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