python網路爬蟲實戰

㈠ python網路爬蟲學習建議，初學者需要哪些准備

1. 了解html和簡單的js，只有了解你要抓取的頁面，在獲取後才能有效分析。建議系統學習html這個很簡單；js較復雜不必多看，可以邊分析邊網路資料學習。

2. python方面，了解urllib和urllib2兩個庫，在抓取頁面要用到。Cookielib這個庫配合urllib2可以封裝opener，在需要cookie時可以自動解決，建議了解一些，會封裝opener即可。re正則表達式庫可以幫助你高效的從頁面中分離要的內容，正則表達式要略知一二。

3. 學習一些抓包知識，有些網站防爬，需要人工瀏覽一些頁面，抓取數據包分析防爬機制，然後做出應對措施。比如解決cookie問題，或者模擬設備等。
   

作為初學者，學會以上知識基本上爬取任何網站都沒問題了，但更重要的是耐心和細心。畢竟爬取網站時並不知道網站已開始是怎麼設計的，有哪些小坑，分析起來這些還是比較燒腦，但是分析成功很有成就感。

㈡ python爬蟲有哪些書

python爬蟲有哪些書？下面給大家介紹6本有關爬蟲的書：

更多Python書籍推薦，可以參考這篇文章：《想學python看哪些書》

1.Python網路爬蟲實戰

本書從Python基礎開始，逐步過渡到網路爬蟲，貼近實際，根據不合需求選取不合的爬蟲，有針對性地講解了幾種Python網路爬蟲，所有案例源碼均以上傳網盤供讀者使用，很是適合Python網路爬蟲初學者使用。

相關推薦：《Python教程》

2.精通Python網路爬蟲：核心技術、框架與項目實戰

這本書代碼全是基於Python3，本書基於Python從零基礎開始，逐漸深入，再到爬蟲框架到反爬到項目拭魅戰，幫忙讀者構建完整的知識系統，很是適合小白和剛接觸爬蟲的讀者。

3.Python爬蟲開發與項目實戰

本書從爬蟲涉及的多線程，多進程講起，然後介紹web前真個基礎知識，再到數據存儲，網路協議，最後拭魅戰項目，完全專注於Python爬蟲，比較適合想要進階Python爬蟲的朋友。

4.用Python寫網路爬蟲

本書基礎籠蓋很全，把寫一個爬蟲所需的各個方面都寫到，由於代碼案例比較底層，所以適合有一定Python基礎的小夥伴。

5.Python網路數據收集

作者是此行達人，代碼優美簡潔，運用年夜量遞歸演算法和正則表達式，本書很好的利用Python完成從數據爬起到數據清洗整個流程的時間過程，更為難得的是用python3進行工程實踐，而不只是講解語法。

6.精通Scrapy網路爬蟲

本書通過案例、源碼，從零基礎、逐步由淺入深進行詳細講解Python爬蟲框架Scrapy，使讀者能夠對Scrapy框架有個清晰的認知，適用於有Python語言基礎的讀者。

㈢ python網路爬蟲實戰怎麼樣

本書從Python的安裝開始，詳細講解了Python從簡單程序延伸到Python網路爬蟲的全過程。本書從實戰出發，根據不同的需求選取不同的爬蟲，有針對性地講解了幾種Python網路爬蟲。本書共8章，涵蓋的內容有Python語言的基本語法、Python常用IDE的使用、Python第三方模塊的導入使用、Python爬蟲常用模塊、Scrapy爬蟲、Beautiful

Soup爬蟲、Mechanize模擬瀏覽器和Selenium模擬瀏覽器。本書所有源代碼已上傳網盤供讀者下載。本書內容豐富，實例典型，實用性強。適合Python網路爬蟲初學者、數據分析與挖掘技術初學者，以及高校及培訓學校相關專業的師生閱讀。
有一半是講解python基礎的，與爬蟲無關。後面把流行的包或框架都講到了，對初學者還是很不錯的本書。

㈣ Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的

Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：

1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。

• Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。

• Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。

• 網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

• Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。

bilibili上也有一些視頻教程。

㈤ 我的爬蟲入門書 —— 《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》

年前學習python基礎知識之後，在好奇心的推動下，我開始接觸了python網路爬蟲，而在剛開始接觸網路爬蟲時，繁多的資料讓我猝不及防，對於習慣於優先通過書籍進行自主學習的我來說，通過長期看視頻學習反而不是很習慣，但是在網路上找到的許多爬蟲相關資料，不是說的過於簡略，就是部分內容有些「過時」。該跟誰走？該怎麼走？這個問題那段時間一直困擾著我。

所幸，在熱心群友的推薦下（haha，真的很熱心的一個老哥），我入手了崔大寫的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》，找到了符合我狀況的「引路書」。

初入手，書籍就令我驚訝，920頁左右的厚度，在我之前買過的相關書籍中，厚度也能算是前幾名，比實際想像的厚許多。

而當我翻開目錄，可以發現，與學科領域的「大部頭」專著相比（讀過幾本，看那種書真的蠻痛苦的hh），這本書的結構層次分明，由淺入深、層層遞進，由爬蟲基礎引入，再向各方面延伸，剛好滿足了我「半個小白」狀態的學習需要（經過近2個月的學習感覺也確實真的適合我）。

而在書的內容之外，不得不提的是，崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解決了爬蟲入門者實戰訓練的「場地」問題，防止了初步入門者無知的邁入了著作權的「灰色地帶」，這種提供練習平台的爬蟲教學，確實也我第一次遇到的，我對崔大的用心感到真心佩服。

   簡要的介紹到這里就結束了！目前我已經跟隨崔大的這本書學習了兩個月，受益匪淺，掌握了蠻多的技能。

總之，如果想跟隨較新的爬蟲教程學習，基礎跟我相似的同學，我認為崔大的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》是入門爬蟲絕不容錯過的一本書！

㈥ 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：）

㈦ 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。

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簡介：Python爬蟲開發與項目實戰從基本的爬蟲原理開始講解，通過介紹Pthyon編程語言與HTML基礎知識引領讀者入門，之後根據當前風起雲涌的雲計算、大數據熱潮，重點講述了雲計算的相關內容及其在爬蟲中的應用，進而介紹如何設計自己的爬蟲應用。