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python爬虫入门

python爬虫入门

作者: IT大牛辉 | 来源:发表于2018-11-15 19:31 被阅读0次

    大数库时代:数据如何产生?

    • 1. 大的公司大的企业:通过用户产生的数据

    • 2.大的数据平台:通过收集或者和其他企业或者公司合作

    • 3.国家政府大的机构:通过省县乡或者其他方式统计汇总产生的

    • 4.数据咨询公司:通过收集或者和其他企业或者公司合作,会根据数据做分析对比形成报表,给你做数据参考

    • 5.最终假如以上方式都不能满足的时候,我们就需要一个爬虫工程师,去专门做数据的提取

    1.什么是爬虫?

    就是一段自动获取互联网数据的程序

    网站的三大特性:

    • 1.每一个资源都一个url(统一资源定位符),是唯一的
    • 2.网页都是使用HTML(超文本)文本展示数据的
    • 3.通过HTTP/HTTPS(超文本传输协议),获取和传递HTML

    3.如何实现一个爬虫

    • (1).找到目标url
    • (2).根据url发起请求
    • (3).解析响应结果:
         a).提取目标数据
      b).如何存在新的url,进一步提取(会执行1-3这个循环)
    • (4).爬虫结束:所有符合条件的url请求全部获取完毕,意味着爬虫结束

    4.为什么要使用python做爬虫?

    PHP,java,c/c++,python .....

    • PHP:可以用来做爬虫,但是对多任务的支持不是太好,爬虫是对像驴要求比较高的,
        所以说PHP天生不是干这个事情的.

    • JAVA:生态圈很完善,并且用途非常广泛(后端,移动端..),java做爬虫是
         python最大的竞争对手,但是java代码量比较大,重构的成本比较高.

    • c/c++:肯定是可以完成爬虫这件事的,并且运行的效率是非常高的,但是学习的门槛
         非常高,各个模块可能需要你自己封装和定制.(能使用c/c++的人一般比较nb)

    • python:语法简介,代码优美,可读性高,并且对各模块的支持比较好,有很多强大的三方包,
          对多任务的处理也比较好,urllib,requests都能够很好的帮助我们实现一个爬虫项目,
          解析的库也非常多(lxml,bs4,pyquery...),并且还有强大的scrapy爬虫框架
      和scrapy_redis分布式爬虫框架.并且python作为一门胶水语言,对于其他语言的
          调度也是非常方便的.

    爬虫分为两类:

    • 通用爬虫:通用爬虫是浏览器的重要组成部分,将互联网上所有的网页下载到本地,
           做了一个镜像备份,提取重要数据(过滤数据,分词,去广告等等等..)

    步骤其实跟上面介绍的类似

    搜索引擎的爬取的url通过什么方式获取的??

    1.通过网站的外链
    2.通过网页提交url:(百度:http://zhanzhang.baidu.com/linksubmit/url)
    3.各大搜索引擎公司也会和DNS服务商合作
    
    DNS:将我们的域名转化为ip的一种技术
    通用爬虫(搜索引擎)的缺点:
    • 1.需要遵循robot协议:Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取。
    • 2.搜索引擎返回的结果千篇一律没有很好的针对性,不能够特殊的用户群体返回对应的数据
    • 3.搜索引擎一般情况下获取的是文本信息,处理图像,音频,视频多媒体还是有困难的.
    聚焦爬虫:是面向主题的爬虫,由需求产生的,是一种定向的爬虫,

    在爬取网页数据的时候,会对网页数据进行一些赛选,保证之抓取和
    需求相关的数据,以后我们更多的就是实现聚焦爬虫

    做爬虫需要掌握的基本知识
    1. python的基本语法
    2. 前端知识
    3. 数据持久化的知识
    4. 了解基本的反爬虫的手段(header请求头,验证码,cookies,代理)
    5. 静态页面和动态页面(ajax,js),selenium(获取的页面源码是经过浏览器渲染之后的最终结果)
    6. 多任务处理,爬虫框架,分布式爬虫等等
    
    HTTP:超文本传输协议,主要使用来将html文本传输到本地浏览器.

    HTTPS:作用和HTTP一致,只是多了SSL(安全套接字层),保证数据传输的安全性

    • 1.建立一个安全有效的数据传输通道,保证数聚的安全性
    • 2.保证网站的真实性和有效性
    url的组成部分:
    1.scheme:协议
    2.host:指的是域或者ip
    3.port:端口
    4.path:资源路径
    5.query-string:请求的参数
    6.anchor:锚点,主要是实现页面的定位作用
    
    请求头:
    • User-Agent:模拟浏览器加载
    • Cookies:携带cookies第一可以维持会话,告诉浏览器用户的身份信息
    • Refere:告诉浏览器,当前请求,是从哪个页面发起的.
    常见的状态码:
    2xx:表示服务器成功接收请求并已完成整个处理过程。
    200(OK 请求成功)。
    
    3xx:为完成请求,客户需进一步细化请求。例如:请求的资源已经移动一个新地址、 常用
    301: 永久重定向
    302:临时重定向(所请求的页面已经临时转移至新的url)
    
    4xx:客户端的请求有错误.
    400:错误请求,服务器无法解析请求
    401:未授权,没有进行身份验证
    403:服务器拒绝访问
    404:服务器无法找到被请求的网页
    408:请求超时
    
    5xx:服务器端出现错误
    500:服务器内部错误
    501:服务器不具备完成请求的功能
    503:服务器不可用
    
    
    

    下面是刚入门python爬虫一个小案例

    
    #https://tieba.baidu.com/f?kw=美女&ie=utf-8&pn=0&pagelets=frs-list/pagelet/thread&pagelets_stamp=1542277688157
    #https://tieba.baidu.com/f?kw=美女&ie=utf-8&pn=50&pagelets=frs-list/pagelet/thread&pagelets_stamp=1542277748217
    #https://tieba.baidu.com/f?kw=美女&ie=utf-8&pn=100&pagelets=frs-list/pagelet/thread&pagelets_stamp=1542277714526
    #尾页
    #https://tieba.baidu.com/f?kw=美女&ie=utf-8&pn=2359250&pagelets=frs-list/pagelet/thread&pagelets_stamp=1542277714526
    
    
    from urllib.parse import urlencode,unquote
    
    
    #小案例,根据关键字,或百度贴吧搜索页面源码,保存到本地
    from urllib import request
    from urllib.parse import urlencode
    def down_load_page_html(startPage,endPage,keyword):
        #构建一个headers
        req_header = {
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:63.0) Gecko/20100101 Firefox/63.0',
        }
        for i in range(startPage,endPage+1):
            print('正在下载'+str(i)+'页')
    
            parmas = {
                'kw':keyword,
                'pn':(i-1)*50,
            }
            #使用urlencode,将参数转为url编码格式
            parmas_str = urlencode(parmas)
            full_url = 'https://tieba.baidu.com/f?'+parmas_str
            #构建一个request对象
            req = request.Request(url=full_url,headers=req_header)
            #根据构建一个request对象,发起请求
            response = request.urlopen(req)
    
            filename = keyword+str(i)+'.html'
    
            html_str = response.read().decode('utf-8')
    
            with open(filename,'w') as file:
                print('正在写入' + str(i) + '页')
                file.write(html_str)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        startPage = int(input('请输入起始页'))
        endPage = int(input('请输入截止页'))
        #输入要搜搜的关键字
        keyword = input('输入搜索关键字')
        down_load_page_html(startPage,endPage,keyword)
    
    

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