爬蟲技巧python

A. 如何入門 python 爬蟲

鏈接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

B. 用python爬蟲的基本步驟

用python爬蟲是使用一個專業的爬蟲框架scrapy來爬取的，大概步驟為定義item類，開發spider類（這一步是核心），開發pipeline。詳細內容可以從《瘋狂Python講義》這本書中得到

C. Python爬蟲技術是如何操作使用的

網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人)，是一種按照一定的規則，自動的抓取萬維網信息的程序或者腳本，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列，直到滿足系統的一定停止條件。黑馬程序員爬蟲教程

D. 如何入門 python 爬蟲

看一些簡單的視頻。Python作為一種高級編程語言，在2018年世界腳本語言列表中排名第一，也是許多領域的首選語言。

無論是從入門級選手到專業級選手都在做的爬蟲，還是Web 程序開發、桌面程序開發還是科學計算、圖像處理，Python都可以勝任。

Python基於清晰的語法和直觀的問題解決方案還有其強大的跨平台GUI工具，也是激起許多小白初學者興趣的重要條件，相比於其他語言，Python效率極高，程序包含的代碼行更少，代碼也更容易閱讀、調試和擴展。

E. 如何一個月入門Python爬蟲，輕松爬取大規模數據

鏈接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

F. 如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單

import Queue

initial_page = "初始化頁"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）

G. Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

H. python爬蟲需要什麼基礎

網頁知識

html，js,css，xpath這些知識，雖然簡單，但一定需要了解。 你得知道這些網頁是如何構成的，然後才能去分解他們.

HTTP知識

• 一般爬蟲你需要模擬瀏覽器的操作，才能去獲取網頁的信息

• 如果有些網站需要登錄，才能獲取更多的資料，你得去登錄，你得把登錄的賬號密碼進行提交

• 有些網站登錄後需要保存cookie信息才能繼續獲取更多資料

正則表達式

有了正則表達式才能更好的分割網頁信息，獲取我們想要的數據，所以正則表達式也是需要了解的.

一些重要的爬蟲庫

• url,url2

• beautiul Soup

資料庫

爬取到的數據我們得有個地方來保存，可以使用文件，也可以使用資料庫，這里我會使用mysql，還有更適合爬蟲的MongoDB資料庫，以及分布式要用到的redis 資料庫

爬蟲框架

PySpider和Scrapy這兩個爬蟲框架是非常NB的,簡單的爬蟲可以使用urllib與urllib2以及正則表達式就能完成，但高級的爬蟲還得用這兩個框架。 這兩個框架需要另行安裝。後面一起學習.

反爬蟲

有時候你的網站數據想禁止別人爬取，可以做一些反爬蟲處理操作。 打比方網路上就無法去查找淘寶上的數據，這樣就避開了搜索引擎的競爭，淘寶就可以搞自己的一套競價排名

分布式爬蟲

使用多個redis實例來緩存各台主機上爬取的數據。

爬蟲要學的東西還是挺多的，想把爬蟲玩得666，基本就是這些知識點吧！

I. python網路爬蟲怎麼學習

現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並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、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具就可以了。

J. python實戰 面試爬蟲崗位需要掌握哪些知識

作為一個容易上手的開發工具，python近幾年有很多小夥伴在學習，那麼大家有沒有想過往python哪個模塊繼續深造呢？爬蟲是最近熱點久居不下的模塊，不知道廣大學習python的大軍中，有沒有想在爬蟲領域進行大展身手的。今天小編就面試爬蟲崗位需要掌握哪些知識這個點跟大家進行分析。

1.Python

因為面試的是Python爬蟲崗位，面試官大多數會考察面試者的基礎的Python知識，包括但不限於：

• Python2.x與Python3.x的區別

• Python的裝飾器

• Python的非同步

• Python的一些常用內置庫，比如多線程之類的

2.數據結構與演算法

數據結構與演算法是對面試者尤其是校招生面試的一個很重要的點，當然小公司不會太在意這些，從目前的招聘情況來看對面試者的數據結構與演算法的重視程度與企業的好壞成正比，那些從不問你數據結構的你就要當心他們是否把你當碼農用的，當然以上情況不絕對，最終解釋權歸面試官所有。

3.Python爬蟲

最重要也是最關鍵的一點當然是你的Python爬蟲相關的知識與經驗儲備，這通常也是面試官考察的重點，包括但不限於：

• 你遇到過的反爬蟲的策略有哪些？

• 你常用的反反爬蟲的方案有哪些？

• 你用過多線程和非同步嗎？除此之外你還用過什麼方法來提高爬蟲效率？

• 有沒有做過增量式抓取？

• 對Python爬蟲框架是否有了解？

4.爬蟲相關的項目經驗

• 爬蟲重在實踐，除了理論知識之外，面試官也會十分注重爬蟲相關的項目：

• 你做過哪些爬蟲項目？如果有Github最好

• 你認為你做的最好的爬蟲項目是哪個？其中解決了什麼難題？有什麼特別之處？

以上4個模塊為大家面試python爬蟲崗位提供一個參考，不知道要為面試准備什麼的小夥伴可以好好看看，最後小編祝大家能面試到自己想去的崗位。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。