Pythonクローラーは難しいですか？

インターネット上のデータは爆発的に増加しており、Python クローラーを使用すると大量の貴重なデータを取得できます:

1. クロール データと市場調査とビジネス分析

Zhihu の質の高い回答をクロールし、各トピックで最高のコンテンツを選別します。不動産ウェブサイトの売買情報をクロールし、住宅価格の傾向を分析し、さまざまな地域の住宅価格分析を行います。 ; 求人サイトの求人情報をクローリングし、さまざまな業界の人材需要と給与レベルを分析します。

2. 機械学習およびデータ マイニング用の生データとして

たとえば、レコメンデーション システムを作成したい場合は、より多くの次元のデータをクロールし、より良いモデルを考え出してください。

3. 高品質のリソースをクロールする: 写真、テキスト、ビデオ

製品 (ストア) レビューやさまざまな写真 Web サイトをクロールして、写真リソースとコメント テキスト データを取得します。

正しい方法をマスターして、短時間で主流の Web サイトからデータをクロールできるようにするのは、実際には非常に簡単です。

ただし、最初から具体的な目標を設定することをお勧めします。目標に基づいて学習することで、より正確かつ効率的に学習することができます。ゼロ基礎からすぐに使い始めるためのスムーズな学習パスは次のとおりです:

1. クローラーの基本原理とプロセスを理解します

2. リクエスト Xpath はユニバーサル クローラー ルーチンを実装します

3. 非構造化データの保存を理解する

##4. 特殊サイトのクローラ対策

##5. Scrapy と MongoDB、高度なディストリビューション

##01 クローラを理解する Basic原理とプロセス

ほとんどのクローラーは、「リクエストの送信 - ページの取得 - ページの解析 - コンテンツの抽出と保存」というプロセスに従います。これは実際に、ブラウザーを使用して Web 情報を取得するプロセスをシミュレートします。 。

簡単に言うと、サーバーにリクエストを送信すると、返されたページが返されます。ページを解析した後、必要な情報の一部を抽出して、指定されたドキュメントまたはデータベースに保存できます。

このパートでは、POST\GET、HTML、CSS、JS などの HTTP プロトコルと Web ページの基本的な知識を簡単に理解できます。体系的な学習は必要なく、簡単に理解するだけで十分です。

02 Python パッケージを学習し、基本的なクローラー プロセスを実装する

Python には、urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider など、クローラー関連のパッケージが多数あります。リクエスト Xpath の場合、リクエストは Web サイトに接続し、Web ページを返します。Xpath は、データ抽出を容易にするために Web ページを解析するために使用されます。

BeautifulSoup を使用したことがある場合は、Xpath によって多くの手間が省かれ、要素コードをレイヤーごとにチェックする作業が省略されることがわかります。マスターすると、クローラーの基本的な動作が似ていることがわかりますが、一般的な静的 Web サイトはまったく問題なく、Xiaozhu、Douban、恥ずかしい百科事典、Tencent News などから基本的に始めることができます。

以上がPythonクローラーは難しいですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。