随着互联网的飞速发展,越来越多的数据充斥着这个时代。而获取和处理数据就成为我们生活中必不可少的部分,爬虫也是应运而生。
众多语言都能进行爬虫,但基于python的爬虫显得更加简洁,方便。爬虫也成了python语言中必不可少的一部分。
本篇讲解的是什么是爬虫和爬虫的基本流程的介绍,下一期将进一步深入了解爬虫的基本流程,Request和Response。
什么是爬虫?
爬虫即网络爬虫,英文是Web Spider。翻译过来就是网络上爬行的蜘蛛,如果把互联网看作一张大网,那么爬虫就是在大网上爬来爬去的蜘蛛,碰到想要的食物,就把他抓取出来。
我们在浏览器中输入一个网址,敲击回车,看到网站的页面信息。这就是浏览器请求了网站的服务器,获取到网络资源。那么,爬虫也相当于模拟浏览器发送请求,获得到HTML代码。HTML代码里通常包含了标签和文字信息,我们就从中提取到我们想要的信息。
通常爬虫是从某个网站的某个页面开始,爬取这个页面的内容,找到网页中的其他链接地址,然后从这个地址爬到下一个页面,这样一直不停的爬下去,进去批量的抓取信息。那么,我们可以看出网络爬虫就是一个不停爬取网页抓取信息的程序。
爬虫的基本流程:
1.发起请求:
通过HTTP库向目标站点发起请求,即发送一个Request,请求可以包含额外的headers等信息,然后等待服务器响应。这个请求的过程就像我们打开浏览器,在浏览器地址栏输入网址:www.baidu.com,然后点击回车。这个过程其实就相当于浏览器作为一个浏览的客户端,向服务器端发送了 一次请求。
2.获取响应内容:
如果服务器能正常响应,我们会得到一个Response,Response的内容便是所要获取的内容,类型可能有HTML、Json字符串,二进制数据(图片,视频等)等类型。这个过程就是服务器接收客户端的请求,进过解析发送给浏览器的网页HTML文件。
3.解析内容:
得到的内容可能是HTML,可以使用正则表达式,网页解析库进行解析。也可能是Json,可以直接转为Json对象解析。可能是二进制数据,可以做保存或者进一步处理。这一步相当于浏览器把服务器端的文件获取到本地,再进行解释并且展现出来。
4.保存数据:
保存的方式可以是把数据存为文本,也可以把数据保存到数据库,或者保存为特定的jpg,mp4 等格式的文件。这就相当于我们在浏览网页时,下载了网页上的图片或者视频。
以上是什么是爬虫和爬虫的基本流程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

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Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。


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