python爬蟲ppt

㈠ python網路爬蟲怎麼學習

現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
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 這三種工具就可以了。

㈡ python爬蟲

編碼的轉換不對，也就是最後面一個錯誤提示

㈢ 如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單

import Queue

initial_page = "初始化頁"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）

㈣ python爬蟲的工作步驟

當前處於一個大數據的時代，一般網站數據來源有二：網站用戶自身產生的數據和網站從其他來源獲取的數據，今天要分享的是如何從其他網站獲取你想要的數據。

目前最適合用於寫爬蟲的語言是python，python中最受歡迎的爬蟲框架是scrapy,本文圍繞scrapy來展開講解爬蟲是怎麼工作的。

1.如下圖所示，爬蟲從編寫的spider文件中的start_urls開始，這個列表中的url就是爬蟲抓取的第一個網頁，它的返回值是該url對應網頁的源代碼，我們可以用默認的parse(self,response)函數去列印或解析這個源代碼

2.我們獲取到源代碼之後，就可以從網頁源代碼中找到我們想要的信息或需要進一步訪問的url,提取信息這一步，scrapy中集成了xpath,正則(re),功能十分強大，提取到信息之後會通過yield進入到中間件當中。

中間件包括爬蟲中間件和下載中間件，爬蟲中間件主要用於設置處理爬蟲文件中的代碼塊，下載中間件主要用於判斷爬蟲進入網頁前後的爬取狀態，在此中間件中，你可以根據爬蟲的返回狀態去做進一步判斷。

最後我們將yield過來的item，即就是我們想要的數據會在pipeline.py文件中進行處理，存入資料庫，寫入本地文件，都可以在這里進行，另外，為了減少代碼冗餘，建議所有與設置參數有關的參數，都寫在settings.py中去

㈤ 用python爬蟲的基本步驟

用python爬蟲是使用一個專業的爬蟲框架scrapy來爬取的，大概步驟為定義item類，開發spider類（這一步是核心），開發pipeline。詳細內容可以從《瘋狂Python講義》這本書中得到

㈥ 如何入門 Python 爬蟲

「入門」是良好的動機，但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子里有一個項目，那麼實踐起來你會被目標驅動，而不會像學習模塊一樣慢慢學習。

如果你想要入門Python爬蟲，你需要做很多准備。首先是熟悉python編程；其次是了解HTML；

還要了解網路爬蟲的基本原理；最後是學習使用python爬蟲庫。

如果你不懂python，那麼需要先學習python這門非常easy的語言。編程語言基礎語法無非是數據類型、數據結構、運算符、邏輯結構、函數、文件IO、錯誤處理這些，學起來會顯枯燥但並不難。

剛開始入門爬蟲，你甚至不需要去學習python的類、多線程、模塊之類的略難內容。找一個面向初學者的教材或者網路教程，花個十幾天功夫，就能對python基礎有個三四分的認識了。

網路爬蟲的含義：

網路爬蟲，其實也可以叫做網路數據採集更容易理解。就是通過編程向網路伺服器請求數據（HTML表單），然後解析HTML，提取出自己想要的數據。

這會涉及到資料庫、網路伺服器、HTTP協議、HTML、數據科學、網路安全、圖像處理等非常多的內容。但對於初學者而言，並不需要掌握這么多。

㈦ python爬蟲可以做什麼

1、收集數據
Python爬蟲程序可用於收集數據，這是最直接和最常用的方法。由於爬蟲程序是一個程序，程序運行得非常快，不會因為重復的事情而感到疲倦，因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單、快速。
2、數據儲存
Python爬蟲可以將從各個網站收集的數據存入原始頁面資料庫。其中的頁面數據與用戶瀏覽器得到的HTML是完全一樣的。注意：搜索引擎蜘蛛在抓取頁面時，也做一定的重復內容檢測，一旦遇到訪問許可權很低的網站上有大量抄襲、採集或者復制的內容，很可能就不再爬行。
3、網頁預處理
Python爬蟲可以將爬蟲抓取回來的頁面，進行各種步驟的預處理。比如提取文字、中文分詞、消除噪音、索引處理、特殊文字處理等。
4、提供檢索服務、網站排名
Python爬蟲在對信息進行組織和處理之後，為用戶提供關鍵字檢索服務，將用戶檢索相關的信息展示給用戶。同時可以根據頁面的PageRank
值來進行網站排名，這樣Rank值高的網站在搜索結果中會排名較前，當然也可以直接使用Money購買搜索引擎網站排名。
5、科學研究
在線人類行為、在線社群演化、人類動力學研究、計量社會學、復雜網路、數據挖掘等領域的實證研究都需要大量數據，Python爬蟲是收集相關數據的利器。

㈧ 如何快速掌握Python編程基礎實戰PPT及代碼

一種編程語言往往可以應用於多方面，有些方面比較常用，有些方面極為常用。上圖中標紅的部分是Python極為常用的領域。首先，利用Python可以進行簡單腳本編程，比如使用Python編寫2048小游戲或12306的自動搶票軟體。其次，可以使用Python進行系統編程，開發系統應用。第三點，Python一個較為常用的功能就是開發網路爬蟲。網路爬蟲的用途是進行數據採集，也就是將互聯網中的數據採集過來。網路爬蟲的難點其實並不在於爬蟲本身，由於網站方為了避免被爬取回採取各種各樣的反爬蟲措施，而如果想要繼續從網站爬取數據就需要解決這些反爬蟲措施，所以網路爬蟲的難點在於反爬的攻克和處理。第四點，Python極常用於WEB開發，可以藉助Python開發WEB站點，比如個人博客、在線教育網站以及論壇等。第五點，在運維方面，Python可以用於自動化運維，可以通過寫Python腳本實現對於伺服器集群進行自動化管理。第六點，Python可以用於網路編程，比如Socket編程等。第七點，Python極常用的一個方向就是數據挖掘、機器學習等大數據與人工智慧領域方向的程序開發，比如在人工智慧領域，使用Python就可以很容易地實現演算法模型，並且藉助Python可以很容易地處理相應的數據。

㈨ 如何利用Python爬蟲從網頁上批量獲取想要的信息

稍微說一下背景，當時我想研究蛋白質與小分子的復合物在空間三維結構上的一些規律，首先得有數據啊，數據從哪裡來？就是從一個涵蓋所有已經解析三維結構的蛋白質-小分子復合物的資料庫裡面下載。這時候，手動一個個去下顯然是不可取的，我們需要寫個腳本，能從特定的網站選擇性得批量下載需要的信息。python是不錯的選擇。

import urllib #python中用於獲取網站的模塊
import urllib2, cookielib

有些網站訪問時需要cookie的，python處理cookie代碼如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我們需要在網站中搜索得到我們需要的信息，這里分為二種情況：

1. 第一種，直接改變網址就可以得到你想要搜索的頁面：

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + 『你想要搜索的參數』 # 結合自己頁面情況適當修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

2.第二種，你需要用到post方法，將你搜索的內容放在postdata裡面，然後返回你需要的頁面

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx' #這個網址是你進入搜索界面的網址
postData = urllib.urlencode( { 各種『post』參數輸入 } ) #這裡面的post參數輸入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

在獲取了我們需要的網頁信息之後，我們需要從獲得的網頁中進一步獲取我們需要的信息，這里我推薦使用 BeautifulSoup 這個模塊， python自帶的沒有，可以自行網路谷歌下載安裝。 BeautifulSoup 翻譯就是『美味的湯』，你需要做的是從一鍋湯裡面找到你喜歡吃的東西。

import re # 正則表達式，用於匹配字元
from bs4 import BeautifulSoup # 導入BeautifulSoup 模塊

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我們搜索得到的頁面

soup就是 HTML 中所有的標簽（tag）BeautifulSoup處理格式化後的字元串，一個標準的tag形式為：

hwkobe24

通過一些過濾方法，我們可以從soup中獲取我們需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
這裡面，我們通過添加對標簽的約束來獲取需要的標簽列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是尋找名字為『p』的 標簽，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class屬性為"tittle" 的標簽，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class屬性中包含『lass』的所有標簽，這里用到了正則表達式（可以自己學習一下，非常有用滴）

當我們獲取了所有想要標簽的列表之後，遍歷這個列表，再獲取標簽中你需要的內容，通常我們需要標簽中的文字部分，也就是網頁中顯示出來的文字，代碼如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果標簽比較復雜，可以用多個過濾條件使過濾更加嚴格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #將這些信息寫入本地文件中以後使用

（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

它與 find_all( ) 方法唯一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索當前節點的所有子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

這2個方法通過 .next_siblings 屬性對當 tag 的所有後面解析的兄弟 tag 節點進代, find_next_siblings() 方法返回所有符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

這2個方法通過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點

（6）find_all_next() find_next()

這2個方法通過 .next_elements 屬性對當前 tag 的之後的 tag 和字元串進行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

這2個方法通過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字元串進行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點

具體的使用方法還有很多，用到這里你應該可以解決大部分問題了，如果要更深入了解可以參考官方的使用說明哈！