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如何要學(xué)習(xí)python爬蟲，我需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)
現(xiàn)行環(huán)境下，大數(shù)據(jù)與人工智能的重要依托還是龐大的數(shù)據(jù)和分析采集，類似于淘寶 京東 百度 騰訊級(jí)別的企業(yè) 能夠通過數(shù)據(jù)可觀的用戶群體獲取需要的數(shù)據(jù)，而一般企業(yè)可能就沒有這種通過產(chǎn)品獲取數(shù)據(jù)的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識(shí)：
創(chuàng)新互聯(lián)是一家朝氣蓬勃的網(wǎng)站建設(shè)公司。公司專注于為企業(yè)提供信息化建設(shè)解決方案。從事網(wǎng)站開發(fā)，網(wǎng)站制作，網(wǎng)站設(shè)計(jì)，網(wǎng)站模板，微信公眾號(hào)開發(fā)，軟件開發(fā)，小程序開發(fā)，10余年建站對(duì)成都塑料袋等多個(gè)方面，擁有多年的網(wǎng)站設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。
1. 學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識(shí)并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
一般獲取數(shù)據(jù)的過程都是按照 發(fā)送請(qǐng)求-獲得頁面反饋-解析并且存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 這三個(gè)流程來實(shí)現(xiàn)的。這個(gè)過程其實(shí)就是模擬了一個(gè)人工瀏覽網(wǎng)頁的過程。
Python中爬蟲相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁，Xpath 用于解析網(wǎng)頁，便于抽取數(shù)據(jù)。
2.了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
爬蟲抓取的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜 傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫可能并不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網(wǎng)站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲(chǔ)
分布式這個(gè)東西，聽起來很恐怖，但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具就可以了。
如何入門 Python 爬蟲
爬蟲我也是接觸了1個(gè)月，從python小白到現(xiàn)在破譯各種反爬蟲機(jī)制，我給你說說我的方向：
1、學(xué)習(xí)使用解析網(wǎng)頁的函數(shù)，例如：
import?urllib.request
if?__name__?==?'__main__':
url?=?"..."
data?=?urllib.request.urlopen(url).read()?????#urllib.request.urlopen(需要解析的網(wǎng)址)
data?=?data.decode('unicode_escape','ignore')?#用unicode_escape方式解碼
print(data)
2、學(xué)習(xí)正則表達(dá)式：
正則表達(dá)式的符號(hào)意義在下面，而正則表達(dá)式是為了篩選出上面data中的信息出來，例如：
def get_all(data):
reg = r'(search.+)(" )(mars_sead=".+title=")(.+)(" data-id=")'
all = re.compile(reg);
alllist = re.findall(all, data)
return alllist
3、將得到的結(jié)果壓進(jìn)數(shù)組：
if?__name__?==?'__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
4、將數(shù)組寫進(jìn)excel：
import xlsxwriter
if?__name__?==?'__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\什么文件名.xlsx') ?# 創(chuàng)建一個(gè)Excel文件
worksheet = workbook.add_worksheet() ?# 創(chuàng)建一個(gè)工作表對(duì)象
for i in range(0,len(info)):
worksheet.write(行, 列, info[i], font)#逐行逐列寫入info[i]
workbook.close()#關(guān)閉excel
一個(gè)簡單的爬蟲搞定，爬蟲的進(jìn)階不教了，你還沒接觸過更加看不懂
python爬蟲里用next_sibling函數(shù)如果html里是空行要怎么跳過？
給你一段演示代碼，參考一下。
import?re
text?=?'''tr張三/tr
tr?/tr
tr李四/tr
tr王五/tr'''
text2?=?re.findall(r"tr(.+?)/tr",?text)
x?=?0
for?s?in?text2:
if?(text2[x])?!=?"?":??#如果列表內(nèi)的值為空，不打印。
print(s)
x?=?x?+?1
python多線程爬蟲爬取頂點(diǎn)小說內(nèi)容（BeautifulSoup+urllib）
之前寫過python爬取起點(diǎn)中文網(wǎng)小說，多線程則是先把爬取的章節(jié)鏈接存到一個(gè)列表里，然后寫一個(gè)函數(shù)get_text每次調(diào)用這個(gè)函數(shù)就傳一個(gè)章節(jié)鏈接，那么就需要調(diào)用n次該函數(shù)來獲取n章的內(nèi)容，所以可以用for循環(huán)創(chuàng)建n個(gè)線程，線程的target就是get_text，參數(shù)就是章節(jié)的url。
隨便點(diǎn)開的，辣眼睛哈哈哈
個(gè)人感覺用了多線程之后速度并沒有很大的提升，速度大致是20個(gè)txt文件/分鐘，是否有單個(gè)機(jī)器上繼續(xù)提升爬取速度的方法？
下一步打算搞點(diǎn)能被封ip的爬取行為，然后學(xué)學(xué)分布式爬蟲。加油~
Python中的爬蟲框架有哪些呢？
實(shí)現(xiàn)爬蟲技術(shù)的編程環(huán)境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什么呢？因?yàn)镻ython確實(shí)很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強(qiáng)大，簡單幾行代碼便可實(shí)現(xiàn)你想要的功能。更重要的，Python也是數(shù)據(jù)挖掘和分析的好能手。那么，Python爬蟲一般用什么框架比較好？
一般來講，只有在遇到比較大型的需求時(shí)，才會(huì)使用Python爬蟲框架。這樣的做的主要目的，是為了方便管理以及擴(kuò)展。本文我將向大家推薦十個(gè)Python爬蟲框架。
1、Scrapy：Scrapy是一個(gè)為了爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)而編寫的應(yīng)用框架。 可以應(yīng)用在包括數(shù)據(jù)挖掘，信息處理或存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)等一系列的程序中。它是很強(qiáng)大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個(gè)框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數(shù)據(jù)。但是對(duì)于稍微復(fù)雜一點(diǎn)的頁面，如weibo的頁面信息，這個(gè)框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數(shù)據(jù) 選擇及提取 的內(nèi)置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復(fù)用的過濾器(即 Item Loaders)，對(duì)智能處理爬取數(shù)據(jù)提供了內(nèi)置支持。
2、Crawley：高速爬取對(duì)應(yīng)網(wǎng)站的內(nèi)容，支持關(guān)系和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)可以導(dǎo)出為JSON、XML等。
3、Portia：是一個(gè)開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識(shí)的情況下爬取網(wǎng)站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創(chuàng)建一個(gè)蜘蛛來從類似的頁面提取數(shù)據(jù)。簡單來講，它是基于scrapy內(nèi)核；可視化爬取內(nèi)容，不需要任何開發(fā)專業(yè)知識(shí)；動(dòng)態(tài)匹配相同模板的內(nèi)容。
4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內(nèi)容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強(qiáng)大得到靈感，使用Python開發(fā)的可用于提取文章內(nèi)容的程序。支持10多種語言并且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內(nèi)容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標(biāo)簽。
6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個(gè)可以從HTML或XML文件中提取數(shù)據(jù)的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)慣用的文檔導(dǎo)航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會(huì)幫你節(jié)省數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的工作時(shí)間。Beautiful Soup的缺點(diǎn)是不能加載JS。
7、mechanize：它的優(yōu)點(diǎn)是可以加載JS。當(dāng)然它也有缺點(diǎn)，比如文檔嚴(yán)重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強(qiáng)能用的。
8、selenium：這是一個(gè)調(diào)用瀏覽器的driver，通過這個(gè)庫你可以直接調(diào)用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗(yàn)證碼。Selenium是自動(dòng)化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，F(xiàn)irefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器里面安裝一個(gè) Selenium 的插件，可以方便地實(shí)現(xiàn)Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅(qū)動(dòng)。Selenium支持多種語言開發(fā)，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅(qū)動(dòng)以及與Python的對(duì)接，Python進(jìn)行后期的處理。
9、cola：是一個(gè)分布式的爬蟲框架，對(duì)于用戶來說，只需編寫幾個(gè)特定的函數(shù)，而無需關(guān)注分布式運(yùn)行的細(xì)節(jié)。任務(wù)會(huì)自動(dòng)分配到多臺(tái)機(jī)器上，整個(gè)過程對(duì)用戶是透明的。項(xiàng)目整體設(shè)計(jì)有點(diǎn)糟，模塊間耦合度較高。
10、PySpider：一個(gè)國人編寫的強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)并帶有強(qiáng)大的WebUI。采用Python語言編寫，分布式架構(gòu)，支持多種數(shù)據(jù)庫后端，強(qiáng)大的WebUI支持腳本編輯器，任務(wù)監(jiān)視器，項(xiàng)目管理器以及結(jié)果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
python里的爬蟲如何使用xpath 提取script里的元素？
xpath也許只能提取html元素？
建議你先把content保存到本地文件，看看需要的內(nèi)容有沒有下載下來。
你這個(gè)屬于script內(nèi)容，看看直接正則能獲得嗎？
網(wǎng)站題目：python爬蟲函數(shù) python爬蟲命令
網(wǎng)站地址：http://www.ef60e0e.cn/article/dodsosh.html
