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本文阅读时长：12min
网络上可用的数据量在数量和形式上都在不断增长。企业需要这些数据来做出决策，尤其是机器学习工具的爆炸性增长， 这些工具需要大量的数据用于培训。大部分数据都可以通过应用程序编程接口获得，但同时许多有价值的数据仍然只能通过网络抓取过程获得。
对于许多构建系统来执行抓取的人来说，Python是编程语言的选择。它是一种易于使用的编程语言，具有丰富的工具生态系统，可用于其他任务。在本文中，我们将重点介绍设置抓取环境的基础知识，并使用多种交易工具执行基本的数据请求。
设置Python开发环境
如果您之前没有使用过Python，那么拥有一个可用的开发环境非常重要。本文将向您展示如何使用virtualenv设置独立的开发环境，并使用pip管理项目依赖性。
准备
我们将专门使用Python 3.x，在我的例子中是3.6.1。虽然Mac和 Linux通常安装了Python版本2，而Windows系统却没有。所以在任何情况下都可能需要安装Python 3。
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pip随Python 3.x一起安装，因此我们将省略其安装说明。此外，本文中的所有命令行示例都在Mac上运行。对于 Linux用户，命令应该相同。在Windows上，有备用命令（如dir而不是ls），但不会涵盖这些备选方案。
怎么做
我们将用pip安装一些软件包。这些包安装在 Python环境中。通常可能存在与其他软件包的版本冲突，因此遵循本书中的方法的一个好方法是创建一个新的虚拟Python环境，我们将使用的软件包确保正常工作。
虚拟Python环境使用virtualenv工具进行管理。可以使用以下命令安装它：
~ $ pip install virtualenv
Collecting virtualenv
Using cached virtualenv-15.1.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: virtualenv
Successfully installed virtualenv-15.1.0
现在我们可以使用virtualenv。但在此之前，让我们简要地看一下pip。此命令从PyPI安装Python包，PyPI是一个包含数十万个包的数据包存储库 。我们刚看到使用install子命令pip，这确保了一个软件包的安装。我们还可以看到所有当前安装的包带有pip列表：
~ $ pip list
alabaster (0.7.9)
amqp (1.4.9)
anaconda-client (1.6.0)
anaconda-navigator (1.5.3)
anaconda-project (0.4.1)
aniso8601 (1.3.0)
也可以使用pip uninstall和包名称卸载软件包。使用virtualenv非常简单，用它来创建一个环境并从github安装代码。让我们来看看这些步骤：
1.创建一个表示项目的目录并输入目录。
~ $ mkdir pywscb
~ $ cd pywscb
2.初始化名为env的虚拟环境文件夹：
pywscb $ virtualenv env
Using base prefix '/Users/michaelheydt/anaconda'
New python executable in /Users/michaelheydt/pywscb/env/bin/python
copying /Users/michaelheydt/anaconda/bin/python =>
/Users/michaelheydt/pywscb/env/bin/python
copying /Users/michaelheydt/anaconda/bin/../lib/libpython3.6m.dylib
=> /Users/michaelheydt/pywscb/env/lib/libpython3. 6m.dylib
Installing setuptools, pip, wheel...done.
3.创建一个env文件夹。我们来看看安装的内容。
pywscb $ ls -la env
total 8
drwxr-xr-x 6 michaelheydt staff 204 Jan 18 15:38 .
drwxr-xr-x 3 michaelheydt staff 102 Jan 18 15:35 ..
drwxr-xr-x 16 michaelheydt staff 544 Jan 18 15:38 bin
drwxr-xr-x 3 michaelheydt staff 102 Jan 18 15:35 include
drwxr-xr-x 4 michaelheydt staff 136 Jan 18 15:38 lib
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 60 Jan 18 15:38 pipselfcheck.
json
4.新建我们激活的虚拟环境。此命令使用 env文件夹中的内容来配置Python。在此之后，所有python活动都与此虚拟环境相关。
pywscb $ source env/bin/activate
(env) pywscb $
5.我们可以使用以下命令检查python是否确实在使用此虚拟环境 ：
(env) pywscb $ which python
/Users/michaelheydt/pywscb/env/bin/python
创建我们的虚拟环境后，让我们克隆书籍示例代码并查看其结构。
(env) pywscb $ git clone
https://github.com/PacktBooks/PythonWebScrapingCookbook.git
Cloning into 'PythonWebScrapingCookbook'...
remote: Counting objects: 420, done.
remote: Compressing objects: 100% (316/316), done.
remote: Total 420 (delta 164), reused 344 (delta 88), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (420/420), 1.15 MiB | 250.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (164/164), done.
Checking connectivity... done.
这创建了一个PythonWebScrapingCookbook目录。
(env) pywscb $ ls -l
total 0
drwxr-xr-x 9 michaelheydt staff 306 Jan 18 16:21 PythonWebScrapingCookbook
drwxr-xr-x 6 michaelheydt staff 204 Jan 18 15:38 env
让我们改变它并检查内容。
(env) PythonWebScrapingCookbook $ ls -l
total 0
drwxr-xr-x 15 michaelheydt staff 510 Jan 18 16:21 py
drwxr-xr-x 14 michaelheydt staff 476 Jan 18 16:21 www
有两个目录。大多数Python代码是py目录。www包含一些web内容，我们将不时使用本地web服务器来使用这些内容。让我们看看py目录的内容:
(env) py $ ls -l
total 0
drwxr-xr-x 9 michaelheydt staff 306 Jan 18 16:21 01
drwxr-xr-x 25 michaelheydt staff 850 Jan 18 16:21 03
drwxr-xr-x 21 michaelheydt staff 714 Jan 18 16:21 04
drwxr-xr-x 10 michaelheydt staff 340 Jan 18 16:21 05
drwxr-xr-x 14 michaelheydt staff 476 Jan 18 16:21 06
drwxr-xr-x 25 michaelheydt staff 850 Jan 18 16:21 07
drwxr-xr-x 14 michaelheydt staff 476 Jan 18 16:21 08
drwxr-xr-x 7 michaelheydt staff 238 Jan 18 16:21 09
drwxr-xr-x 7 michaelheydt staff 238 Jan 18 16:21 10
drwxr-xr-x 9 michaelheydt staff 306 Jan 18 16:21 11
drwxr-xr-x 8 michaelheydt staff 272 Jan 18 16:21 modules
每章的代码都在与章节匹配的编号文件夹中（第2章没有代码，因为它都是交互式Python）。请注意，有一个modules文件夹。确保您的Python路径指向此文件夹。在Mac和Linux上， 您可以在.bash_profile文件（以及Windows 上的环境变量对话框）中设置此项 ：
Export PYTHONPATH="/users/michaelheydt/dropbox/packt/books/pywebscrcookbook/code/py/modules" export PYTHONPATH
每个文件夹中的内容通常遵循与章节中的配方序列匹配的编号方案。以下是第6章文件夹的内容：
(env) py $ ls -la 06
total 96
drwxr-xr-x 14 michaelheydt staff 476 Jan 18 16:21 .
drwxr-xr-x 14 michaelheydt staff 476 Jan 18 16:26 ..
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 902 Jan 18 16:21 01_scrapy_retry.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 656 Jan 18 16:21 02_scrapy_redirects.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 1129 Jan 18 16:21 03_scrapy_pagination.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 488 Jan 18 16:21 04_press_and_wait.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 580 Jan 18 16:21 05_allowed_domains.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 826 Jan 18 16:21 06_scrapy_continuous.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 704 Jan 18 16:21
07_scrape_continuous_twitter.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 1409 Jan 18 16:21 08_limit_depth.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 526 Jan 18 16:21 09_limit_length.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 1537 Jan 18 16:21 10_forms_auth.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 597 Jan 18 16:21 11_file_cache.py
-rw-r--r-- 1 michaelheydt staff 1279 Jan 18 16:21
12_parse_differently_based_on_rules.py
我们将使用该脚本 /文件名>。如果您想退出Python虚拟环境，可以使用以下命令退出：
(env) py $ deactivate
py $
And checking which python we can see it has switched back:
py $ which python
/Users/michaelheydt/anaconda/bin/python
使用Requests和Beautiful Soup
我们将安装Requests and Beautiful Soup 。我们将安装两个库并对它们有一些基本的熟悉程度 。
准备
从https://www.python.org/events/pythonevents 中获取Python最新活动。下面是Python.org活动页面的一个例子(它经常变化，所以你的体验会有所不同):
image
我们需要确保安装了Requests和Beautiful Soup。我们可以通过以下方式做到这一点 ：
pywscb $ pip install requests
Downloading/unpacking requests
Downloading requests-2.18.4-py2.py3-none-any.whl (88kB): 88kB downloaded
Downloading/unpacking certifi>=2017.4.17 (from requests)
Downloading certifi-2018.1.18-py2.py3-none-any.whl (151kB): 151kB
downloaded
Downloading/unpacking idna>=2.5,=3.0.2,=1.21.1,
怎么做
现在让我们去学习一些事件。对于这个配方，我们将从使用交互式python 开始 。
1.使用ipython命令启动它：
$ ipython
Python 3.6.1 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Mar 22 2017,
19:25:17)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra
details.
In [1]:
2.接下来我们导入请求
In [1]: import requests
3.我们现在使用请求通过发出GET请求为以下URL发出GET HTTP请求：https：//www.python.org/events/ python-events /：
In [2]: url = 'https://www.python.org/events/python-events/'
In [3]: req = requests.get(url)
4.下载了页面内容，但它存储在我们的请求对象req中。我们可以使用.text属性检索内容。这将打印前200个字符。
req.text[:200]
Out[4]: 'nnn
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