如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多.
一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多(當然我們學爬蟲只是為了學習,不要做違規的事兒)
另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息.比如:
知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。
Python有很多應用的方向,比如後臺開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。
因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說,爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。
比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……
但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。
那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。
這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑.
- 1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
- 2.瞭解非結構化數據的存儲
- 3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
- 4.學習數據庫知識,應對大規模數據存儲與提取
- 5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
- 6.分佈式爬蟲,實現大規模併發採集,提升效率
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分Python爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容”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 用於解析網頁,便於抽取數據。
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,豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
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,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
瞭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並不是乾淨的,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,得到更乾淨的數據。
學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常複雜的情況,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,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學習數據庫基礎,應對大規模數據存儲
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。
因為這裡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。
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。
分佈式Python爬蟲,實現大規模併發採集
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:分佈式爬蟲。
分佈式這個東西,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,用於做基本的頁面爬取,MongoDB 用於存儲爬取的數據,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。
當你能夠寫分佈式的爬蟲的時候,那麼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。
你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。
所以在一開始的時候,儘量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。
因為爬蟲這種技術,既不需要你係統地精通一門語言,也不需要多麼高深的數據庫技術.
高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
最後小編幫助大家整理了一套python教程,下面展示了部分,希望也能幫助對編程感興趣,想做數據分析,人工智能、爬蟲或者希望從事編程開發的小夥伴,畢竟python工資也還可以,如果能幫到你請點贊、點贊、點贊。
如果你喜歡python,並覺得這篇文章對你有益的話,麻煩多多點贊關注支持!!!!
閱讀更多 程序猿老旭 的文章