ネットワークPythonクローラーは難しいですか?

ビッグデータと人工知能の時代の到来により、私たちにとってデータの重要性はますます高まっています。特に貴重なデータ情報をインターネットからどうやって入手するかが重要です！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. データをクロールし、市場調査とビジネス分析を実施します# # Zhihu の質の高い回答をクローリングし、各トピックで最高のコンテンツを選別する; 不動産ウェブサイトの売買情報をクローリングし、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実施する; 求人サイトの求人情報をクローリングし、人材需要を分析するさまざまな業界と給与レベル。

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 は一般的なクローラー ルーチンを実装します

3. 非構造化データの保存について理解する

##4. 特殊サイトのクローラ対策

##5. Scrapy と MongoDB、高度な分散式

##クローラーの基本原理とプロセスを理解する

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」という手順を実行します。このようなプロセスを実際に実行すると、シミュレーションが行われます。ブラウザを使用して Web ページの情報を取得するプロセス。

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。

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。リクエストから始めることをお勧めします Xpath から始めると、リクエストは Web サイトに接続し、Web ページを返す役割を果たします。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。

以上がネットワーク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。