網路爬蟲是一種自動取得網頁內容的程序,也是搜尋引擎的重要組成部分。網路爬蟲為搜尋引擎從萬維網下載網頁。一般分為傳統爬蟲和聚焦爬蟲。
學爬蟲是循序漸進的過程,作為零基礎小白,大體上可分為三個階段,第一階段是入門,掌握必備的基礎知識,第二階段是模仿,跟著別人的爬蟲代碼學,弄清楚每一行程式碼,第三階段是自己動手,這個階段你開始有自己的解題想法了,可以獨立設計爬蟲系統。
爬蟲涉及的技術包括但不限於熟練一門程式語言(這裡以Python 為例) HTML 知識、HTTP/HTTPS 協定的基本知識、正規表示式、資料庫知識,常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用、涉及大規模爬蟲,還需要了解分散式的概念、訊息佇列、常用的資料結構和演算法、緩存,甚至還包括機器學習的應用,大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。爬蟲只是為了獲取數據,分析、挖掘這些數據才是價值,因此它還可以延伸到數據分析、數據挖掘等領域,給企業做決策,所以作為一名爬蟲工程師,是大有可為的。
那麼是不是一定要把上面的知識全學完了才可以開始寫爬蟲嗎?當然不是,學習是一輩子的事,只要你會寫 Python 程式碼了,就直接上手爬蟲,好比學車,只要能開動了就上路吧,當然寫程式碼可比開車安全多了。
用 Python 寫爬蟲,首先需要會 Python,把基礎語法搞懂,知道怎麼使用函數、類別和常用的資料結構如 list、dict 中的常用方法就算基本入門。接著你需要了解 HTML,HTML 就是一個文檔樹結構,網路上有個 HTML 30分鐘入門教學 夠用了。然後是關於 HTTP 的知識,爬蟲基本原理就是透過網路請求從遠端伺服器下載資料的過程,而這個網路請求背後的技術就是基於 HTTP 協定。作為入門爬蟲來說,你需要了解 HTTP協定的基本原理,雖然 HTTP 規範用一本書都寫不完,但深入的內容可以放以後慢慢去看,理論與實踐結合。
網路請求框架都是對 HTTP 協定的實現,例如著名的網路請求庫 Requests 就是一個模擬瀏覽器發送 HTTP 請求的網路庫。在了解HTTP 協定之後,你就可以專門有針對性的學習和網路相關的模組了,例如Python 自帶urllib、urllib2(Python3中的urllib),httplib,Cookie等內容,當然你可以直接跳過這些,直接學習Requests 怎麼用,前提是你熟悉了HTTP協定的基本內容。這裡不得不推薦的一本書是《圖解HTTP》。數據爬下來,大部分情況是HTML 文本,也有少數是基於XML 格式或Json 格式的數據,要想正確處理這些數據,你要熟悉每種數據類型的解決方案,例如JSON數據可以直接使用Python自帶的模組json,對於HTML 數據,可以使用BeautifulSoup、lxml 等函式庫去處理,對於xml 數據,除了可以使用untangle、xmltodict等第三方函式庫。
入門爬蟲,學習正規表示式並不是必須的,你可以在你真正需要的時候再去學,例如你把資料爬取回來後,需要對資料進行清洗,當你發現使用常規的字串操作方法根本沒辦法處理時,這時你可以試著了解正規表示式,往往它能起到事半功倍的效果。 Python 的 re 模組可用於處理正規表示式。這裡也推薦幾個教程: 正則表達式30分鐘入門教程Python正則表達式指南正則表達式完全指南
數據清洗完最終要進行持久化存儲,你可以用文件存儲,比如CSV文件,也可以用資料庫存儲,簡單的用sqlite,專業點用MySQL,或是分散式的文檔資料庫MongoDB,這些資料庫對Python都非常友好,有現成的函式庫支援。 Python操作MySQL資料庫透過Python連接資料庫
從資料的抓取到清洗再到儲存的基本流程都走完了,也算是基本入門了,接下來就是考驗內功的時候了,很多網站都設有反爬蟲策略,他們想辦法阻止你用非正常手段獲取數據,比如會有各種奇奇怪怪的驗證碼限制你的請求操作、對請求速度做限制,對IP做限制、甚至對數據進行加密操作,總之,就是為了提高取得數據的成本。這時你需要掌握的知識就要更多了,你需要深入理解 HTTP 協議,你需要理解常見的加解密演算法,你要理解 HTTP 中的 cookie,HTTP 代理,HTTP中的各種HEADER。爬蟲與反爬蟲就是相愛相殺的一對,道高一次魔高一丈。如何應對反爬蟲沒有既定的統一的解決方案,靠的是你的經驗以及你所掌握的知識體系。這不是僅憑21天入門教學就能達到的高度。
資料結構和演算法
進行大規模爬蟲,通常都是從一個URL開始爬,然後把頁面中解析的URL連結加入待爬的URL集合中,我們需要用到佇列或優先隊列來區別對待有些網站優先爬,有些網站後面爬。每爬去一個頁面,是使用深度優先還是廣度優先演算法爬取下一個連結。每次發起網路請求的時候,都會牽涉到一個DNS的解析過程(將網址轉換成IP)為了避免重複地 DNS 解析,我們需要把解析好的 IP 快取下來。 URL那麼多,要如何判斷哪些網址已經爬過,哪些沒有爬過,簡單點就是是使用字典結構來儲存已經爬過的的URL,但是如果碰過海量的URL時,字典佔用的記憶體空間非常大,此時你需要考慮使用Bloom Filter(布隆過濾器),用一個線程逐個地爬取數據,效率低得可憐,如果提高爬蟲效率,是使用多線程,多進程還是協程,還是分散式操作。
關於實踐
網上的爬蟲教程多如牛毛,原理大體相同,只不過是換個不同的網站進行爬取,你可以跟著網上的教程學習模擬登錄一個網站,模擬打卡之類的,爬個豆瓣的電影、書籍之類的。透過不斷練習,從遇到問題到解決問題,這樣的收穫看書沒法比擬的。
爬蟲常用函式庫
urllib、urlib2(Python中的urllib)python內建的網路請求函式庫
urllib3 :線程安全的HTTP網路請求庫
requests:使用最廣泛的網路請求庫,相容於py2和py3
grequests:非同步的requests
BeautifulSoup:HTML、XML操作解析庫
lxml:另一個處理HTML、XML的方式
tornado:非同步網路框架
- ##Gevent:非同步網路框架
- Scrapy:最受歡迎的爬蟲框架
- pyspider:爬蟲框架
- xmltodict:xml轉換成字典
- pyquery:像jQuery一樣操作HTML
- Jieba :分詞
- #SQLAlchemy:ORM框架 ##celery :訊息佇列
- rq:簡單訊息佇列
- python-goose :從HTML中擷取文字
- 書籍推薦:
- 《圖解HTTP》
- 《HTTP權威指南》
- 《電腦網路:自頂向下方法》
- 《用Python寫網路爬蟲》
- 《Python網路資料收集》
- 《精通正規表示式》
- 《Python入門到實踐》
《自己動手寫網路爬蟲》
以上內容就是關於Python爬蟲技術入門經驗分享,希望能幫助大家。
###相關推薦:#########Python3 基礎爬蟲簡介############python最簡單的網頁爬蟲教學########## ###python爬蟲的實踐#######以上是Python爬蟲入門心得分享的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python列表切片的基本語法是list[start:stop:step]。 1.start是包含的第一個元素索引,2.stop是排除的第一個元素索引,3.step決定元素之間的步長。切片不僅用於提取數據,還可以修改和反轉列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)績效 - 臨界雜貨:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

在Python中,可以使用for循環、enumerate和列表推導式遍歷列表;在Java中,可以使用傳統for循環和增強for循環遍歷數組。 1.Python列表遍歷方法包括:for循環、enumerate和列表推導式。 2.Java數組遍歷方法包括:傳統for循環和增強for循環。

本文討論了版本3.10中介紹的Python的新“匹配”語句,該語句與其他語言相同。它增強了代碼的可讀性,並為傳統的if-elif-el提供了性能優勢

Python中的功能註釋將元數據添加到函數中,以進行類型檢查,文檔和IDE支持。它們增強了代碼的可讀性,維護,並且在API開發,數據科學和圖書館創建中至關重要。


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