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學習Python爬蟲的幾點建議

瀏覽:202日期:2022-07-15 08:19:32

爬蟲是大家公認的入門Python​最好方式,沒有之一。雖然Python有很多應用的方向,但爬蟲對于新手小白而言更友好,原理也更簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,零基礎也能快速入門,讓新手小白體會更大的成就感。因此小編整理了新手小白必看的Python爬蟲學習路線全面指導,希望可以幫到大家。

1.學習 Python 包并實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內容”這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用于解析網頁,便于抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup,會發現 Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多,一般的靜態網站根本不在話下。當然如果你需要爬取異步加載的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化。

2.了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入數據庫中。開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。當然你可能發現爬回來的數據并不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更干凈的數據。

3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備Python爬蟲工程師的思維了。

4.學習數據庫知識,應對大規模數據存儲與提取

爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。因為這里要用到的數據庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。

5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊,比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網站已經難不到你了。

6.分布式爬蟲,實現大規模并發采集,提升效率

爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分布式爬蟲。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。Scrapy 前面我們說過了,用于做基本的頁面爬取,MongoDB 用于存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現一些更加自動化的數據獲取。

只要按照以上的Python爬蟲學習路線,一步步完成,即使是新手小白也能成為老司機,而且學下來會非常輕松順暢。所以新手在一開始的時候,盡量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目,直接開始操作就好。

以上就是學習Python爬蟲的幾點建議的詳細內容,更多關于Python爬蟲的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
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