随着互联网的不断发展,越来越多的数据内容被存储到了互联网中,而企业通过爬虫就能够很好的收集这些数据用来做数据分析,而今天我们就一起来了解一下,python编程中爬虫的使用方法。
1、学习Python包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等,建议从requests+Xpath开始,requests负责连接网站,返回网页,Xpath用于解析网页抽取数据。
如果用过BeautifulSoup,会发现比Xpath要省事不少,一层一层检查元素代码的工作全都省略了。
2、应对特殊网站的反爬措施
爬虫过程中会遇到被网站封IP、各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等问题,遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了。
3、scrapy搭建工程化的爬虫
scrapy是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的selector能够方便地解析response,然而它让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。
4、应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候,可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了,所以掌握一种数据库是必须的。
MongoDB可以方便去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
5、分布式爬虫实现大规模并发采集
利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要掌握Scrapy+MongoDB+Redis这三种工具。Scrapy用于做基本的页面爬取,MongoDB用于存储爬取的数据,Redis则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。
当能够写分布式爬虫的时候,那么可以去尝试打造一些基本的爬虫架构,实现一些更加自动化的数据获取。
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