聊一聊Python与网络爬虫。
1、爬虫的定义
爬虫:自动抓取互联网数据的程序。
2、爬虫的主要框架
爬虫程序的主要框架如上图所示,爬虫调度端通过URL管理器获取待爬取的URL链接,若URL管理器中存在待爬取的URL链接,爬虫调度器调用网页下载器下载相应网页,然后调用网页解析器解析该网页,并将该网页中新的URL添加到URL管理器中,将有价值的数据输出。
3、爬虫的时序图
4、URL管理器
URL管理器管理待抓取的URL集合和已抓取的URL集合,防止重复抓取与循环抓取。URL管理器的主要职能如下图所示:
URL管理器在实现方式上,Python中主要采用内存(set)、和关系数据库(MySQL)。对于小型程序,一般在内存中实现,Python内置的set()类型能够自动判断元素是否重复。对于大一点的程序,一般使用数据库来实现。
5、网页下载器
Python中的网页下载器主要使用urllib库,这是python自带的模块。对于2.x版本中的urllib2库,在python3.x中集成到urllib中,在其request等子模块中。urllib中的urlopen函数用于打开url,并获取url数据。urlopen函数的参数可以是url链接,也可以使request对象,对于简单的网页,直接使用url字符串做参数就已足够,但对于复杂的网页,设有防爬虫机制的网页,再使用urlopen函数时,需要添加http header。对于带有登录机制的网页,需要设置cookie。
6、网页解析器
网页解析器从网页下载器下载到的url数据中提取有价值的数据和新的url。对于数据的提取,可以使用正则表达式和BeautifulSoup等方法。正则表达式使用基于字符串的模糊匹配,对于特点比较鲜明的目标数据具有较好的作用,但通用性不高。BeautifulSoup是第三方模块,用于结构化解析url内容。将下载到的网页内容解析为DOM树,下图为使用BeautifulSoup打印抓取到的百度百科中某网页的输出的一部分。
关于BeautifulSoup的具体使用,在以后的文章中再写。下面的代码使用python抓取百度百科中英雄联盟词条中的其他与英雄联盟相关的词条,并将这些词条保存在新建的excel中。上代码:
from bs4 import BeautifulSoup import re import xlrd <span style="font-size:18px;">import xlwt from urllib.request import urlopen excelFile=xlwt.Workbook() sheet=excelFile.add_sheet('league of legend') ## 百度百科:英雄联盟## html=urlopen("http://baike.baidu.com/subview/3049782/11262116.htm") bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser") #print(bsObj.prettify()) row=0 for node in bsObj.find("div",{"class":"main-content"}).findAll("div",{"class":"para"}): links=node.findAll("a",href=re.compile("^(/view/)[0-9]+\.htm$")) for link in links: if 'href' in link.attrs: print(link.attrs['href'],link.get_text()) sheet.write(row,0,link.attrs['href']) sheet.write(row,1,link.get_text()) row=row+1 excelFile.save('E:\Project\Python\lol.xls')</span>
输出的部分截图如下:
excel部分的截图如下:
以上就是本文的全部内容,希望对大家学习Python网络爬虫有所帮助。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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