python爬虫教学 python爬虫详解

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下python爬虫教学的问题，以及和python爬虫详解的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

爬虫自学难度大吗

爬虫自学难度大，相对于人工智能、数据分析、深度学习来讲，Python爬虫还是比较简单的。想要从事爬虫工作，需要掌握以下知识：

一般获取数据的过程都是按照发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，我们可以按照requests负责连接网站，返回网页，Xpath用于解析网页，便于抽取数据。

入门Python爬虫需要掌握哪些技能和知识点

对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。下面千锋带你一起了解爬虫需要哪些相关的技能。

1、基本的编码基础（至少一门编程语言）

这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。

熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是百益无害。我主要用Python，用Java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。

2、任务队列

当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的：

如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学

我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响

如果我有两台机器怎么分工？

所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。

常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。

3、数据库

这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。

4、HTTP知识

HTTP知识是必备技能。因为要爬的是网页，所以必须要了解网页。首先html文档的解析方法要懂，比如子节点父节点，属性这些。我们看到的网页是五彩斑斓的，只不过是被浏览器处理了而已，原始的网页是由很多标签组成的。处理最好使用html的解析器，如果自己用正则匹配的话坑会很多。

5、运维

这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作。随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。

比如爬虫的日志系统，数据量的统计等。将爬虫工程师和运维分开也不太合理，因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了，也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。

python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以https://book.douban.com/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

python爬虫数据预处理步骤

第一步：获取网页链接

1.观察需要爬取的多网页的变化规律，基本上都是只有小部分有所变化，如：有的网页只有网址最后的数字在变化，则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取；

2.把获取得到的多个网页链接存入字典，充当一个临时数据库，在需要用时直接通过函数调用即可获得；

3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的，我们需要遵守我们的爬虫协议，很多网站我们都是不能随便爬取的。如：淘宝网、腾讯网等；

4.面对爬虫时代，各个网站基本上都设置了相应的反爬虫机制，当我们遇到拒绝访问错误提示404时，可通过获取User-Agent来将自己的爬虫程序伪装成由人亲自来完成的信息的获取，而非一个程序进而来实现网页内容的获取。

第二步：数据存储

1.爬虫爬取到的网页，将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的；

2.引擎在抓取页面时，会做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行；

3.数据存储可以有很多方式，我们可以存入本地数据库也可以存入临时移动数据库，还可以存入txt文件或csv文件，总之形式是多种多样的；

第三步：预处理（数据清洗）

1.当我们将数据获取到时，通常有些数据会十分的杂乱，有许多必须要的空格和一些标签等，这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉，去提高数据的美观和可利用性；

2.也可利用我们的软件实现可视化模型数据，来直观的看到数据内容；

第四步：数据利用

我们可以把爬取的数据作为一种市场的调研，从而节约人力资源的浪费，还能多方位进行对比实现利益及可以需求的最大化满足。

用Python写一个爬虫，做一个冷门行业的搜索引擎，能实现吗

简单的做法呢，就是写个百度爬虫，自己架构一个网站，直接跳转百度搜索的结果~

稍微复杂的做法，就是在上述的基础上增加筛选功能，把非本行业的内容全部剔除一下！

在复杂一些的，搜集一些专业的信息，比如几个论坛或者相关信息的发布机构的网页，然后做相应的爬虫，写如数据库，在写一个网站……

因为冷门行业，也存在的受众小、内容少（相对）的问题，完全可以自行架构网站，但是要想扩大你的影响力，那就需要下不少的功夫了，起码，本行业的人得认可你！

当然，如果只是自用的话，那就简单了，哪怕你做个命令行版本的查询系统，都可以的，无非就是数据的整合，实时爬取等等！

记得之前有想写个爬虫，将几个盗版小说的网站的爬虫整合到一起，实现搜索后，选择不同站点下载小说的功能~写了一半，然后找到了可以实现的软件。。。很崩溃。。。

后来发现，其实写一个百度爬虫，然后指定关键字来显示搜索结果的方式其实很方便，也适合我这种懒人。。。

希望能帮到你！

python的爬虫究竟有多强大

世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。

什么是爬虫?

网络爬虫通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。

爬虫可以做什么?

你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。

什么是Python?

Python(大蟒蛇)是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言。

Python具有强大而丰富的类库，也经常被别人说是胶水语言，可以跟其它语言写的模块结合在一起。

优点

1.简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。

2.易用：Python简单容易上手，因为有简单容易看懂的文档。

3.速度快：运行速度快，因为Python中的标准库和第三方库都是C语言编写的，所以很快。

4.免费、开源：Python是一款FLOSS(自由/源代码软件)之一，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

5.高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

6.可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。

7.解释性：Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

8.面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

9.可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

10.可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

11.丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

12.规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的python爬虫教学和python爬虫详解问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！