python爬虫ppt

㈠ python网络爬虫怎么学习

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
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。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。

㈡ python爬虫

编码的转换不对，也就是最后面一个错误提示

㈢ 如何用Python做爬虫

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？
很简单

import Queue

initial_page = "初始化页"

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

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

while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...

那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#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，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

有效地存储（数据库应该怎样安排）

有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...

及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。

所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）

㈣ python爬虫的工作步骤

当前处于一个大数据的时代，一般网站数据来源有二：网站用户自身产生的数据和网站从其他来源获取的数据，今天要分享的是如何从其他网站获取你想要的数据。

目前最适合用于写爬虫的语言是python，python中最受欢迎的爬虫框架是scrapy,本文围绕scrapy来展开讲解爬虫是怎么工作的。

1.如下图所示，爬虫从编写的spider文件中的start_urls开始，这个列表中的url就是爬虫抓取的第一个网页，它的返回值是该url对应网页的源代码，我们可以用默认的parse(self,response)函数去打印或解析这个源代码

2.我们获取到源代码之后，就可以从网页源代码中找到我们想要的信息或需要进一步访问的url,提取信息这一步，scrapy中集成了xpath,正则(re),功能十分强大，提取到信息之后会通过yield进入到中间件当中。

中间件包括爬虫中间件和下载中间件，爬虫中间件主要用于设置处理爬虫文件中的代码块，下载中间件主要用于判断爬虫进入网页前后的爬取状态，在此中间件中，你可以根据爬虫的返回状态去做进一步判断。

最后我们将yield过来的item，即就是我们想要的数据会在pipeline.py文件中进行处理，存入数据库，写入本地文件，都可以在这里进行，另外，为了减少代码冗余，建议所有与设置参数有关的参数，都写在settings.py中去

㈤ 用python爬虫的基本步骤

用python爬虫是使用一个专业的爬虫框架scrapy来爬取的，大概步骤为定义item类，开发spider类（这一步是核心），开发pipeline。详细内容可以从《疯狂Python讲义》这本书中得到

㈥ 如何入门 Python 爬虫

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

如果你想要入门Python爬虫，你需要做很多准备。首先是熟悉python编程；其次是了解HTML；

还要了解网络爬虫的基本原理；最后是学习使用python爬虫库。

如果你不懂python，那么需要先学习python这门非常easy的语言。编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些，学起来会显枯燥但并不难。

刚开始入门爬虫，你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程，花个十几天功夫，就能对python基础有个三四分的认识了。

网络爬虫的含义：

网络爬虫，其实也可以叫做网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。

这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言，并不需要掌握这么多。

㈦ python爬虫可以做什么

1、收集数据
Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。
2、数据储存
Python爬虫可以将从各个网站收集的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。注意：搜索引擎蜘蛛在抓取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权限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、网页预处理
Python爬虫可以将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。比如提取文字、中文分词、消除噪音、索引处理、特殊文字处理等。
4、提供检索服务、网站排名
Python爬虫在对信息进行组织和处理之后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。同时可以根据页面的PageRank
值来进行网站排名，这样Rank值高的网站在搜索结果中会排名较前，当然也可以直接使用Money购买搜索引擎网站排名。
5、科学研究
在线人类行为、在线社群演化、人类动力学研究、计量社会学、复杂网络、数据挖掘等领域的实证研究都需要大量数据，Python爬虫是收集相关数据的利器。

㈧ 如何快速掌握Python编程基础实战PPT及代码

一种编程语言往往可以应用于多方面，有些方面比较常用，有些方面极为常用。上图中标红的部分是Python极为常用的领域。首先，利用Python可以进行简单脚本编程，比如使用Python编写2048小游戏或12306的自动抢票软件。其次，可以使用Python进行系统编程，开发系统应用。第三点，Python一个较为常用的功能就是开发网络爬虫。网络爬虫的用途是进行数据采集，也就是将互联网中的数据采集过来。网络爬虫的难点其实并不在于爬虫本身，由于网站方为了避免被爬取回采取各种各样的反爬虫措施，而如果想要继续从网站爬取数据就需要解决这些反爬虫措施，所以网络爬虫的难点在于反爬的攻克和处理。第四点，Python极常用于WEB开发，可以借助Python开发WEB站点，比如个人博客、在线教育网站以及论坛等。第五点，在运维方面，Python可以用于自动化运维，可以通过写Python脚本实现对于服务器集群进行自动化管理。第六点，Python可以用于网络编程，比如Socket编程等。第七点，Python极常用的一个方向就是数据挖掘、机器学习等大数据与人工智能领域方向的程序开发，比如在人工智能领域，使用Python就可以很容易地实现算法模型，并且借助Python可以很容易地处理相应的数据。

㈨ 如何利用Python爬虫从网页上批量获取想要的信息

稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。

import urllib #python中用于获取网站的模块
import urllib2, cookielib

有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：

1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址
postData = urllib.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行网络谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。

import re # 正则表达式，用于匹配字符
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面

soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：

hwkobe24

通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）

当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用

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

它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

（6）find_all_next() find_next()

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！