python實現網路爬蟲

A. python編程網頁爬蟲工具集介紹

【導語】對於一個軟體工程開發項目來說，一定是從獲取數據開始的。不管文本怎麼處理，機器學習和數據發掘，都需求數據，除了通過一些途徑購買或許下載的專業數據外，常常需求咱們自己著手爬數據，爬蟲就顯得格外重要，那麼Python編程網頁爬蟲東西集有哪些呢?下面就來給大家一一介紹一下。

1、 Beautiful Soup

客觀的說，Beautifu Soup不完滿是一套爬蟲東西，需求協作urllib運用，而是一套HTML / XML數據分析，清洗和獲取東西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同學都有耳聞，課程圖譜中的許多課程都是依託Scrapy抓去的，這方面的介紹文章有許多，引薦大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy
輕松定製網路爬蟲》，歷久彌新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用java寫得，後來用Scala重寫，是一個Scala項目。Python-Goose用Python重寫，依靠了Beautiful
Soup。給定一個文章的URL, 獲取文章的標題和內容很便利，用起來非常nice。

以上就是Python編程網頁爬蟲工具集介紹，希望對於進行Python編程的大家能有所幫助，當然Python編程學習不止需要進行工具學習，還有很多的編程知識，也需要好好學起來哦，加油!

B. 如何入門 Python 爬蟲

Python入門程度的基礎很簡單：
1、簡單的python語法，不需要什麼很深的東西
2、請求庫用法（requests、aiohttp等）
3、簡單的抓包/摳URL
4、xpath、正則表達式的使用，且能在不用生成工具的情況下自己寫出語句提取數據
以上四點已經足夠讓你爬一些簡單的網站了，但僅僅是這個程度而已的話，就還沒那些傻瓜式爬蟲工具強呢。你還需要JavaScript/Android/iOS逆向知識（核心，雜七雜八的那些這里不一一列舉，太多了），用於破加密請求參數、反爬等各種阻止你獲取到數據的東西。

C. python的爬蟲框架有哪些

實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab

Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

D. 如何入門 Python 爬蟲

「入門」是良好的動機，但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子里有一個項目，那麼實踐起來你會被目標驅動，而不會像學習模塊一樣慢慢學習。

如果你想要入門Python爬蟲，你需要做很多准備。首先是熟悉python編程；其次是了解HTML；

還要了解網路爬蟲的基本原理；最後是學習使用python爬蟲庫。

如果你不懂python，那麼需要先學習python這門非常easy的語言。編程語言基礎語法無非是數據類型、數據結構、運算符、邏輯結構、函數、文件IO、錯誤處理這些，學起來會顯枯燥但並不難。

剛開始入門爬蟲，你甚至不需要去學習python的類、多線程、模塊之類的略難內容。找一個面向初學者的教材或者網路教程，花個十幾天功夫，就能對python基礎有個三四分的認識了。

網路爬蟲的含義：

網路爬蟲，其實也可以叫做網路數據採集更容易理解。就是通過編程向網路伺服器請求數據（HTML表單），然後解析HTML，提取出自己想要的數據。

這會涉及到資料庫、網路伺服器、HTTP協議、HTML、數據科學、網路安全、圖像處理等非常多的內容。但對於初學者而言，並不需要掌握這么多。

E. Python爬蟲是什麼

爬蟲一般是指網路資源的抓取，由於Python的腳本特性，易於配置對字元的處理非常靈活，Python有豐富的網路抓取模塊，因此兩者經常聯系在一起Python就被叫作爬蟲。

Python爬蟲的構架組成：

F. 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。

G. 如何用Python做爬蟲

在我們日常上網瀏覽網頁的時候，經常會看到一些好看的圖片，我們就希望把這些圖片保存下載，或者用戶用來做桌面壁紙，或者用來做設計的素材。

我們最常規的做法就是通過滑鼠右鍵，選擇另存為。但有些圖片滑鼠右鍵的時候並沒有另存為選項，還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來，但這樣就降低圖片的清晰度。好吧其實你很厲害的，右鍵查看頁面源代碼。

我們可以通過python來實現這樣一個簡單的爬蟲功能，把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現這樣一個功能。

H. 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：）

I. python網路爬蟲可以幹啥

Python爬蟲開發工程師,從網站某一個頁面(通常是首頁)開始，讀取網頁的內容，找到在網頁中的其它鏈接地址，然後通過這些鏈接地址尋找下一個網頁，這樣一直循環下去，直到把這個網站所有的網頁都抓取完為止。如果把整個互聯網當成一個網站，那麼網路蜘蛛就可以用這個原理把互聯網上所有的網頁都抓取下來。

網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者)，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。另外一些不常使用的名字還有螞蟻，自動索引，模擬程序或者蠕蟲。爬蟲就是自動遍歷一個網站的網頁，並把內容都下載下來

J. 用python寫爬蟲有哪些框架

以下是搜索來源於網路：
1)Scrapy:很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取（比如可以明確獲知url pattern的情況）。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。

2)Crawley: 高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等

3)Portia:可視化爬取網頁內容

4)newspaper:提取新聞、文章以及內容分析

5)python-goose:java寫的文章提取工具

6)Beautiful Soup:名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。缺點：不能載入JS。

7)mechanize:優點：可以載入JS。缺點：文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。

8)selenium:這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

9)cola:一個分布式爬蟲框架。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。