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  • Python爬虫爬取数据步骤

    千次阅读 2020-08-16 23:05:20
    步骤: 第一步:获取网页链接  1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取;  2.把获取得到的多...

    爬虫:

      网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu、Google等)的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份。

    步骤:

    第一步:获取网页链接

     

      1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取;

      2.把获取得到的多个网页链接存入字典,充当一个临时数据库,在需要用时直接通过函数调用即可获得;

      3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的,我们需要遵守我们的爬虫协议,很多网站我们都是不能随便爬取的。如:淘宝网、腾讯网等;

      4.面对爬虫时代,各个网站基本上都设置了相应的反爬虫机制,当我们遇到拒绝访问错误提示404时,可通过获取User-Agent 来将自己的爬虫程序伪装成由人亲自来完成的信息的获取,而非一个程序进而来实现网页内容的获取。

    第二步:数据存储

      1.爬虫爬取到的网页,将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;

      2.引擎在抓取页面时,会做一定的重复内容检测,一旦遇到访问权重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.数据存储可以有很多方式,我们可以存入本地数据库也可以存入临时移动数据库,还可以存入txt文件或csv文件,总之形式是多种多样的;

    第三步:预处理(数据清洗)

      1.当我们将数据获取到时,通常有些数据会十分的杂乱,有许多必须要的空格和一些标签等,这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉,去提高数据的美观和可利用性;

      2.也可利用我们的软件实现可视化模型数据,来直观的看到数据内容;

    第四步:数据利用

      我们可以把爬取的数据作为一种市场的调研,从而节约人力资源的浪费,还能多方位进行对比实现利益及可以需求的最大化满足。

    小结:

      python可以用来爬数据,但是python不是专门用来做爬虫的,Python可以做很多事情。它在做爬虫方面有一定的优势,它写起来比较方便,简洁,爬取速度快,处理cookie,验证码等等爬虫常见问题也方便,是一门很有价值的语言。

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  • 目录 爬取数据的目的: 1.获取大量数据,用于做数据分析 ...3.爬虫爬取数据 可以用于做爬虫的程序语言 1.Python 2.PHP 3.JAVA 4.C/C++ 爬虫分类 1.通用网络爬虫(搜索引擎使用,遵守robots协议) 2.聚焦网...

    目录

    爬取数据的目的:

    1.获取大量数据,用于做数据分析

    2.公司项目的测试数据,公司业务所需数据

    企业获取数据的方式

    1.公司自有数据

    2.第三方数据平台购买(数据堂,贵阳大数据交易所)

    3.爬虫爬取数据

    可以用于做爬虫的程序语言

    1.Python

    2.PHP

    3.JAVA

    4.C/C++

    爬虫分类

    1.通用网络爬虫(搜索引擎使用,遵守robots协议)

    2.聚焦网络爬虫

    爬虫爬取数据的步骤

    1.确定需要爬取的URL地址

    2.由请求模块向URL地址发出请求,并获得响应

    3.从响应类容中获取数据

    4.数据分析和二次爬取


    爬取数据的目的:

    1.获取大量数据,用于做数据分析

    当公司想要开发一个新的项目,肯定需要做市场调研,这就需要大量的数据,可以从同类型项目历年来的数据爬取下来,把数据经过处理后得到可观的图表,从而预测项目开发后可能获得的收益。

    2.公司项目的测试数据,公司业务所需数据

    当公司开发了一个新项目或新模块,在没有测试数据的情况下,就会要求爬虫工程师去各大网站上爬取热点数据。比如开发了一个新闻网站,爬虫工程师就会去各大成熟的新闻网站上爬取实时的热点新闻,经过数据加工处理后发布到自己的新闻网站。然后再由测试工程师测试网站的网络负载量、流量、CPU负载等信息。

     

    企业获取数据的方式

    1.公司自有数据

    顾名思义,就是公司以往的数据,可能是纸质的,这时候需要将纸质数据录入到计算机中。也可能是公司数据库中的,只是没有经过加工处理。

    2.第三方数据平台购买(数据堂,贵阳大数据交易所)

    如果想要买到如房产,金融,医疗,消费,工业等数据,可以去一些比较正规的售卖数据的公司去购买。如数据堂和贵阳大数据交易所,当然,根据你想要数据的珍稀程度,价格也相对来说不菲。总而言之,在第三方平台购买数据是非常昂贵的。

    3.爬虫爬取数据

    当然,我们也可以通过爬虫工具来爬取数据,这样的方式相对来说较为廉价,也更加灵活,缺点也比较明显,首先是数据的来源和有效性不能保证,二是涉及某些违法的操作是不允许的,三是能否爬取到有价值的数据绝大程度上取决于该爬虫工程师的技术水平。公司里会设置这样的爬虫工程师岗位,专门来做数据的爬取,如果一个爬虫工程师一年的工资是20W,那么当公司去购买第三方数据的价格小于20W时,公司多半就不会设置爬虫工程师的岗位,当然,这也取决于公司的财力与规模,较成熟的公司一般都会设有爬虫工程师的岗位。

     

    可以用于做爬虫的程序语言

    1.Python

    请求模块,解析模块丰富成熟,拥有Scrapy网络爬虫框架

    2.PHP

    对多线程、异步支持不太好

    3.JAVA

    代码笨重,代码量大

    4.C/C++

    效率高,但是开发速度慢

     

    爬虫分类

    1.通用网络爬虫(搜索引擎使用,遵守robots协议)

    国内像百度,360,搜狐等公司,就是利用的爬虫来爬取页面,实际上我们几乎天天都在使用百度的搜索功能,那么实质上也是在使用网络爬虫来爬取数据,而这里的数据其实是我们想查看的某个网站的相关信息,或者某一类型网站的相关信息。

    robots协议:

    robots协议也叫robots.txt(统一小写)是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件,它通常告诉网络搜索引擎的漫游器(又称网络蜘蛛),此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的,哪些是可以被漫游器获取的。因为一些系统中的URL是大小写敏感的,所以robots.txt的文件名应统一为小写。robots.txt应放置于网站的根目录下。如果想单独定义搜索引擎的漫游器访问子目录时的行为,那么可以将自定的设置合并到根目录下的robots.txt,或者使用robots元数据(Metadata,又称元数据)。

    如淘宝网站的robots.txt:https://www.taobao.com/robots.txt

    robots协议并不是一个规范,而只是约定俗成的,所以并不能保证网站的隐私。

    2.聚焦网络爬虫

    聚焦网络爬虫就是自己写的爬虫程序,不需要遵守robots协议,你可以根据自己的想法来编写爬虫程序。

     

    爬虫爬取数据的步骤

    1.确定需要爬取的URL地址

    爬取数据的前提是获取URL地址,URL是统一资源定位符,它规定了某个页面(文件)存放在何处。只有获取了这个网页文件后,才可以对后续的数据进行爬取。

    2.由请求模块向URL地址发出请求,并获得响应

    委托相关语言的请求模块,模拟人的操作去发送请求。

    3.从响应类容中获取数据

    获得完数据后,保存到本地。得到的数据就是如图 下所示的。

    4.数据分析和二次爬取

    经过了前三步后,此时我们已经有整个网页的数据文件了,只不过数据的格式可能是不友好的。这时候就需要爬虫工程师对数据进行处理,按照编排的格式收集数据。在这个过程中,一个网页下面可能有其他的URL地址,如果需要进一步跟进(爬取),那么又会重复第二步到第四步去处理,如何循环(这个又叫做递归爬虫)。

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  • 爬虫:网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu、Google等)的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份。步骤:第一步:获取网页链接1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本...

    爬虫:

    网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu、Google等)的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份。

    步骤:

    第一步:获取网页链接

    1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取;

    2.把获取得到的多个网页链接存入字典,充当一个临时数据库,在需要用时直接通过函数调用即可获得;

    3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的,我们需要遵守我们的爬虫协议,很多网站我们都是不能随便爬取的。如:淘宝网、腾讯网等;

    4.面对爬虫时代,各个网站基本上都设置了相应的反爬虫机制,当我们遇到拒绝访问错误提示404时,可通过获取User-Agent 来将自己的爬虫程序伪装成由人亲自来完成的信息的获取,而非一个程序进而来实现网页内容的获取。

    第二步:数据存储

    1.爬虫爬取到的网页,将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;

    2.引擎在抓取页面时,会做一定的重复内容检测,一旦遇到访问权重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.数据存储可以有很多方式,我们可以存入本地数据库也可以存入临时移动数据库,还可以存入txt文件或csv文件,总之形式是多种多样的;

    第三步:预处理(数据清洗)

    1.当我们将数据获取到时,通常有些数据会十分的杂乱,有许多必须要的空格和一些标签等,这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉,去提高数据的美观和可利用性;

    2.也可利用我们的软件实现可视化模型数据,来直观的看到数据内容;

    第四步:数据利用

    我们可以把爬取的数据作为一种市场的调研,从而节约人力资源的浪费,还能多方位进行对比实现利益及可以需求的最大化满足。

    小结:

    python可以用来爬数据,但是python不是专门用来做爬虫的,Python可以做很多事情。它在做爬虫方面有一定的优势,它写起来比较方便,简洁,爬取速度快,处理cookie,验证码等等爬虫常见问题也方便,是一门很有价值的语言。

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  • 大数据之如何利用爬虫爬取数据做分析

    万次阅读 多人点赞 2019-01-28 16:54:50
    能够完成上述功能的都可以称为爬虫,目前主流的Python爬虫框架主要分为调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。调度器主要来调度管理器、下载器和解析器;URL管理器主要用来管理...

    爬虫想必很多人都听过,这里简单介绍下爬虫,爬虫是一段可以在网页上自动抓取信息的程序,可以帮助我们获取一些有用的信息。能够完成上述功能的都可以称为爬虫,目前主流的Python爬虫框架主要分为调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。调度器主要来调度管理器、下载器和解析器;URL管理器主要用来管理URL,防止重复抓取或者循环抓取等;网页下载器用于下载网页,并转换成字符串;网页解析器用于解析下载下来的字符串,目前主要以DOM树来解析,也可以根据XML,HTML进行解析。爬虫框架已经帮我们完成了80%的工作,我们只需要关注三个步骤:

    1、如何能请求得到目标网站的数据,

    2、如何从解析器中截取我们想要数据,

    3、得到数据后如何做分析。

    下面就以斗鱼网站上最火的直播主题,哪些主播的人气最高的目标为例,演示整个实现流程:

    python环境搭建

    python环境的搭建可以参考以下地址:http://www.runoob.com/python/python-install.html

    爬虫框架还需要安装几个模块,requests和beautifulSoup4,分别运行命令,

    pip install requests

    pip install beautifulSoup4

    开发工具选用PyCharm,运行完上面命令后,在PyCharm里安装上面两个组件模块,安装成功后,可以在开发工具里引入相关包

    #!/usr/bin/python
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup as bs

    如果引入成功,则安装完成。环境搭建完后,就开始码代码了。

    获取目标网站信息

    我们先打开斗鱼直播的网站,https://www.douyu.com/directory/all,F12可以看到网页的信息,

    通过requests请求网站数据

    response = requests.get("https://www.douyu.com/directory/all")
    print response.text

    我们就得到了网页的字符串信息,这里就完成了我们关注的第一步。

    解析网页信息

    下面介绍如何在大量的文本中筛选出需要的数据,BeautifulSoup功能非常强大,通过DOM树的方式帮助我们解析出网页的结构,可以以Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析。

    html = response.text
    html_tree = bs(html, "html.parser")
    print html_tree
    可以看到之前的字符串信息已经被格式化,得到很清晰的html文本。后面就可以很容易的获取DOM树中各个节点数据。我们可以观察到html文本中有用的数据都在<ul/>标签的<li/>中,房间名是<h3 class="ellipsis"/>标签的内容,房间类型在<span class="tag ellipsis"/>标签下,房间人数在<span class="dy-num fr"/>中,主播名在<span class="dy-name ellipsis fl"/>中。

    在刚才解析出的html文本中,查找出id="live-list-contentbox"的<ul/>标签,并且获取所有的<li/>标签内容

    # 查询ul标签
    host_infos = html_tree.find("ul", {"id": "live-list-contentbox"})
    # print host_infos
    # 查询所有li标签
    host_list = host_infos.find_all("li")
    print host_list
    # 遍历获取直播信息
    for host in host_list:
        #获取房间名
        home_name = host.find("h3", {"class": "ellipsis"}).string.strip()
        home_name = home_name.replace(",", "")
        #获取主播名
        p_str = host.find("p")
        host_name = p_str.find("span", {"class": "dy-name ellipsis fl"}).string.strip()
        #获取房间类型    
        home_type = host.find("span", {"class": "tag ellipsis"}).string
        #获取房间人数
        home_num = host.find("span", {"class": "dy-num fr"}).string
        print "\033[31m房间名:\033[0m%s,\033[31m房间类型:\033[0m%s,\033[31m主播名称:\033[0m%s,\033[31m房间人数:\033[0m%s" \
              % (home_name, home_type, host_name, home_num)
    

    此时,我们就爬取到了数据分析需要的第1页数据,后面我们继续爬取2页,3页,。。。对于一般的网页来说,爬取数据的基本流程就这样。当然,不同网站爬取的难度不同,用到的技巧也会不一样,需要观察和思考怎样才能获取到有用数据。比如某些网站需要登录后才能获取数据,我们就需要模拟登录流程,保存cookie或者token用于请求数据。

    就拿斗鱼网站来说,在我们点击翻页的时候,可以通过F12查看network请求,可以发现一个有意思的规律,

    当我们点击第3页时,请求的链接是https://www.douyu.com/gapi/rkc/directory/0_0/3

    点击第4页时,请求的链接是https://www.douyu.com/gapi/rkc/directory/0_0/4

    请求链接末尾数字正好是请求的页码,因此,我们可以一次性获取几百页的数据,直接上代码,运行后就拿到了200页的直播信息数据。

    #!/usr/bin/python
    # coding=UTF-8
    import requests
    import json
    import sys  # reload()之前必须要引入模块
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding('utf-8') #解决中文乱码
    
    count = 1
    base_url = "https://www.douyu.com/gapi/rkc/directory/0_0/"
    
    #存放数据路径
    host_file_data = open("D:\\tmp_data\\file_data.csv", "w")
    host_file_data.write("房间名称,房间类别,主播名称,房间人数\n")
    #请求200页数据
    while count < 200:
        request_url = base_url + str(count)
        response = requests.get(request_url)
        # load json data
        json_data = json.loads(response.text)
        for host_info in json_data["data"]["rl"]:
            # 解析json里面的房间名,房间类型,主播名称,房间人数
            home_name = host_info["rn"].replace(" ", "").replace(",", "")
            home_type = host_info["c2name"]
            host_name = host_info["nn"]
            home_user_num = host_info["ol"]
            # print "\033[31m房间名:\033[0m%s,\033[31m房间类型:\033[0m%s,\033[31m主播名称:\033[0m%s,\033[31m房间人数:\033[0m%s"\
            #       % (home_name, home_type, host_name, home_user_num)
            #写入文件中
            host_file_data.write(home_name + "," + home_type + "," + host_name +
                                 "," + str(home_user_num) + "\n")
        count += 1
    

    数据的统计分析

    我们的目标是统计目前最火的主题排名和最具人气的主播名称。python中的matplotlib库可以帮助我们快速的绘制2D图形,pandas库可以解决数据分析任务,这里用来完成导入和读取数据的任务。

    可以通过pip install pandas和pip install matplotlib安装库,如果运行报SimHei not found,中文显示方框的问题:

    首先将windwos中fonts目录下的simhei.ttf拷贝到Python根目录中的/python2.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf目录中,
    然后删除~/.cache/matplotlib的缓冲目录,重新运行。

          1.统计直播数最多的主题(房间类别)

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df=pd.read_csv("/root/.jupyter/study_python/file_data.csv")#读取数据
    #统计直播数最多的主题(房间类别)
    names=df["房间类别"].value_counts()
    plt.rcParams['figure.figsize']=(20.0,4.0)#设置图的尺寸
    plt.rcParams['figure.dpi']=200 #设置分辨率
    #设置图的字体
    font={
       'family':'SimHei',
       'weight':'bold',
       'size':'15'
    }
    plt.rc('font',**font)
    plt.bar(names.index[0:15],names.values[0:15],fc='b')
    plt.show()

          2.各个主题的直播观看人数排名

          3.各个主播的观看人数排名

    从数据爬取到数据分析,整个基本的流程就是这样,希望读者可以通过这个简单的示例能够对大数据和爬虫产生兴趣。后续将继续呈现上数据分析的进阶分享,谢谢。

     

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