通過爬蟲可以快速獲取大量數(shù)據(jù)。在眾多編程語言中，Python編寫爬蟲非常簡單。爬蟲可以通過自學(xué)抓取數(shù)據(jù)。那么，作為一個菜鳥，如何才能成功編寫爬蟲，成功獲取數(shù)據(jù)呢？今天，邊肖為大家介紹一些新手學(xué)習(xí)Python爬蟲的要點。

 

一、爬行的基本步驟。

 

大多數(shù)爬蟲遵循“發(fā)送請求-獲取頁面-解析頁面-提取并存儲內(nèi)容”的流程，實際上模擬了使用瀏覽器獲取web信息的過程。簡單地說，在我們向服務(wù)器發(fā)送請求之后，我們將獲得返回的頁面。解析頁面后，我們可以提取我們想要的信息，并將其存儲在指定的文檔或數(shù)據(jù)庫中。

 

這部分可以簡單了解HTTP協(xié)議和網(wǎng)頁的基礎(chǔ)知識，比如POSTGET、HTML、CSS、JS，不需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)就可以簡單了解。

 

動態(tài)IP模擬器

 

二、了解Python包。

 

Python中有很多爬蟲相關(guān)的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建議您從requests+Xpath開始。Requests負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站和返回網(wǎng)頁。Xpath用于解析網(wǎng)頁，方便提取數(shù)據(jù)。

 

如果你用過BeautifulSoup，你會發(fā)現(xiàn)Xpath省去了很多麻煩，省去了逐層檢查元素代碼的工作。掌握之后你會發(fā)現(xiàn)爬行動物的基本套路幾乎都是一樣的，普通的靜態(tài)網(wǎng)站完全沒有問題。

 

第三，數(shù)據(jù)存儲。

 

抓取的數(shù)據(jù)可以以文檔的形式直接存儲在本地，也可以存儲在數(shù)據(jù)庫中。剛開始的時候，當(dāng)數(shù)據(jù)量不大的時候，可以通過Python語法或者pandas方法直接將數(shù)據(jù)保存到文本、csv等文件中。當(dāng)然，你可能會發(fā)現(xiàn)爬回的數(shù)據(jù)不干凈，可能會有缺失、錯誤等。你需要清理數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)熊貓包，掌握以下知識點:

 

數(shù)據(jù)分組:數(shù)據(jù)劃分、函數(shù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)重組。

 

缺少值處理:刪除或填充缺少的數(shù)據(jù)行。

 

空白和異常值的處理:清除不必要的空白和極端異常數(shù)據(jù)。

 

重復(fù)值處理:判斷和刪除重復(fù)值。

 

第四，高級分布式。

 

掌握了以前的技術(shù)，一般量級的數(shù)據(jù)和代碼基本上沒問題，但在非常復(fù)雜的情況下可能還是無法滿足自己的需求。在這個時候，一個強(qiáng)大的剪貼簿框架是非常有用的。

 

Scrapy是一個非常強(qiáng)大的爬蟲框架，它不僅可以方便地構(gòu)造請求，還可以用一個強(qiáng)大的選擇器方便地解析響應(yīng)。然而，最令人驚訝的是它的超高性能，允許您對爬蟲進(jìn)行工程化和模塊化。

 

動詞 （verb的縮寫）應(yīng)對反爬行機(jī)制。

 

當(dāng)然，爬蟲也會經(jīng)歷一些絕望，比如被網(wǎng)站IP封，比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態(tài)加載等等。

 

當(dāng)遇到這些反爬蟲時，當(dāng)然需要一些高級的技能，比如訪問頻率控制、代理IP池、數(shù)據(jù)包捕獲、驗證碼的OCR處理等等。

 

比如我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)有些網(wǎng)站的url在翻頁后并沒有變化，這通常是異步加載。我們通常可以通過使用開發(fā)人員工具來獲取和分析網(wǎng)頁上加載的信息來獲得意想不到的收獲。

 

以上介紹了新手學(xué)習(xí)Python爬蟲的要點。其實Python爬蟲沒那么難，不用系統(tǒng)也能學(xué)會。也有可能通過實際案例學(xué)到一些零散有效的知識。