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python入门爬虫

发布时间: 2023-02-28 21:35:49

python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的

Python 爬虫的入门教程有很多值得推荐的,以下是一些比较受欢迎和推荐的教程:

1.《精通 Python 网络爬虫》:这本书是一本入门级的 Python 爬虫教程,适合初学者学习。

  • Python3 网络爬虫实战:这是一个在线教程,详细介绍了 Python 爬虫的基础知识,包括爬虫的原理、如何使用 Python 爬取网页、如何使用正则表达式和 XPath 解析网页等。

  • Python 爬虫指南:这是一个在线教程,通过几个简单的例子来介绍 Python 爬虫的基础知识。

  • 网络爬虫实战:这是一个在线课程,通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。

  • Python 爬虫实战:这是一个在线课程,通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。

  • 以上是一些比较受欢迎和推荐的 Python 爬虫入门教程,你可以根据自己的需求和学习进度选择适合自己的教程。

bilibili上也有一些视频教程。

㈡ 【壹】Python爬虫入门——认识URL

【系列前言】前段时间李响同学入门了一些Python的基础知识,觉得一直在IDLE里print一些算法题有一些枯燥,所以决定通过学习爬虫来提高自己的兴趣。而且最近确实有一些重复性劳动,想使用爬虫简化工作。遂打算边自学边写自己自学的过程,一方面作为小白的我可以和其他Python大神交流,一方面也可以以此监督自己。
【本人使用Python版本:2.7.5】

首先按理解一下爬虫(Spider),如果把一个站点比作一张纵横交错的蜘蛛网,那么我们爬虫要做的就是在这张网上爬来爬去,获得这张网上的信息和资源。而Web上每种资源,比如HTML文档、图片、视频等都由一个URI(Universal Resource Identifier,通用资源标志符)进行定位。 URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位符)是URI的子集。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。而爬虫主要的处理对象就是URL。所以务必要对URL有一定的熟悉。

URI通常由三部分组成:
1.访问资源的命名机制;
2.存放资源的主机名;
3.资源自身 的名称,由路径表示。

URL的格式由三部分组成:
1.第一部分是协议(或称为服务方式)。
2.第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。
3.第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。
知乎:HTTP 协议中 URI 和 URL 有什么区别?@西毒 的回答

最近在搞挑战杯可能会有点忙,但还是希望自己能按照计划学习,定期更新此系列。

㈢ 爬虫python入门难学吗

爬虫是大家公认的入门Python最好方式,没有之一。虽然Python有很多应用的方向,但爬虫对于新手小白而言更友好,原理也更简单,几行代码就能实现基本的爬虫,零基础也能快速入门,让新手小白体会更大的成就感。因此小编整理了新手小白必看的Python爬虫学习路线全面指导,希望可以帮到大家。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开始,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下。当然如果你需要爬取异步加载的网站,可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。
2.了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地,也可以存入数据库中。开始数据量不大的时候,你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的,可能会有缺失、错误等等,你还需要对数据进行清洗,可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理,得到更干净的数据。
3.学习scrapy,搭建工程化爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备Python爬虫工程师的思维了。
4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取
Python客栈送红包、纸质书
爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。
5.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施
当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了。
6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率
爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫。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。Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。
只要按照以上的Python爬虫学习路线,一步步完成,即使是新手小白也能成为老司机,而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目,直接开始操作。
其实学Python编程和练武功其实很相似,入门大致这样几步:找本靠谱的书,找个靠谱的师傅,找一个地方开始练习。
学语言也是这样的:选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学边写。
7.给初学Python编程者的建议:
①信心。可能你看了视频也没在屏幕上做出点啥,都没能把程序运行起来。但是要有自信,所有人都是这样过来的。
②选择适合自己的教程。有很早的书籍很经典,但是不是很适合你,很多书籍是我们学过一遍Python之后才会发挥很大作用。
③写代码,就是不断地写,练。这不用多说,学习什么语言都是这样。总看视频,编不出东西。可以从书上的小案例开始写,之后再写完整的项目。
④除了学Python,计算机的基础也要懂得很多,补一些英语知识也行。
⑤不但会写,而且会看,看源码是一个本领,调试代码更是一个本领,就是解决问题的能力,挑错。理解你自己的报错信息,自己去解决。
⑥当你到达了一个水平,就多去看官方的文档,在CSDN上面找下有关Python的博文或者群多去交流。
希望想学习Python的利用好现在的时间,管理好自己的学习时间,有效率地学习Python,Python这门语言可以做很多事情。

㈣ 如何入门 Python 爬虫

链接:https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

提取码:2b6c

课程简介

毕业不知如何就业?工作效率低经常挨骂?很多次想学编程都没有学会?

Python 实战:四周实现爬虫系统,无需编程基础,二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据,如何处理海量大数据,数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前,魔力手册 for 实战学员预习

第一周:学会爬取网页信息

第二周:学会爬取大规模数据

第三周:数据统计与分析

第四周:搭建 Django 数据可视化网站

......

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