超牛逼！Python爬虫学习的完整路线推荐
发布时间：2022-11-30 12:55:43 所属栏目：大数据 来源：
导读： 大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。
爬虫变得越来越流行，
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大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。 爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。 对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。 在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架： 在这里插入图片描述 筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。 接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。 在接下来具体拆解之前，分享python学习资料，微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取，还分享实操项目，帮你快速学会爬虫。 大数据学习路线_白话大数据与机器学习_大数据学习 爬虫简介 爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。爬虫与我们的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。 随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：·市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等·市场监控：电商、新闻、房源监控等·商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等 进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。 无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。 在这里插入图片描述 轻量级爬虫 “获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。 1、获取数据 爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。 Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。如果你需要爬取异步加载的动态网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。 （ps：据国外数据统计：正常情况下我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。） aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。 你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。 在这里插入图片描述 2、解析数据 爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值，而不是整个页面的数据，这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。 从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。 Css选择器是一种快速定位元素的方法。 Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。 Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。 Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。 Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便最好。 （编辑：云计算网_梅州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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