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  • 网络爬虫

    2019-06-24 18:22:00
    1、网络爬虫(网络蜘蛛,网络机器人)  1、定义:抓取网络数据的程序  2、用Python程序模仿人点击浏览器访问网站  3、目的:获取大量数据进行分析 2、企业获取数据的方式  1、公司自有的数据  2、第三方...

    1、网络爬虫(网络蜘蛛,网络机器人)

      1、定义:抓取网络数据的程序

      2、用Python程序模仿人点击浏览器访问网站

      3、目的:获取大量数据进行分析

    2、企业获取数据的方式

      1、公司自有的数据

      2、第三方数据平台购买

      3、爬虫爬取数据:市场上没有,或者价格太高

    3、Python做爬虫优势

      请求模块,解析模块丰富成熟,强大的Scrapy爬虫框架

      请求网站后返回的是网站的全部代码,而解析模块可以网页进行分析获取我们想要数据

      PHP:对多线程,异步支持不太好

      JAVA:代码笨重,代码量大

      C/C++:虽然效率高,但是代码成型慢

    4、爬虫分类

      1、通用网络爬虫(搜索引擎引用,需要遵循robots协议)

      比如:谷歌,百度网站 

      robots协议:网站通过Robots协议告诉搜索引擎那些页面可以抓,那些页面不可以抓

      说明:

         每一个网站都有robots协议,有百度快照字样就是百度爬取的网站

      2、搜索引擎如何获取一个新网站的URL呢

        1、网站主动向搜索引擎提供(百度站长平台)

        2、DNS服务器(万网),快速收录网站

      3、聚焦网络爬虫

        自己写的爬虫程序:面向主题爬虫,面向需求爬虫

    5、爬取数据步骤

      1、确定需要爬取的URL地址

      2、通过HTTPS/http协议获取相应HTML页面

      3、解析相应

        1、所需数据,保存

        2、页面中新的URL,继续第二步

    6、web

      1、URL:

        scheme://host[:port]/path/..../[?query-string][#anchor]

        协议    域名  端口 资源路径  查询参数  锚点

        https://www.cnblogs.com/followlqc/p/11059943.html    (前端页面源码带#的是锚点)

        https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=request_25_pg&wd=URL%208&oq=URL&rsv_pq=af88360f000634cf&rsv_t=b435hopykhl%2BknVEBM3T%2Fhq4GWhwmViQ7dmPg6TTbxbFQ8M6NOK%2BdBCzuL%2B2agWX5Ypk0Q&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_sug3=3&rsv_sug1=2&rsv_sug7=100&rsv_sug2=0&inputT=1930&rsv_sug4=2357

        多个查询参数之间用&做分隔

        锚点跳到网页指定位置

     

    7、请求头(Request Headers)

         #接受数据类型

      #是否支持压缩,解压缩

      #支持的语言

      #缓冲控制

      >0直接从浏览器缓存中提取

      <0向浏览器请求确认,该资源是否修改

      #支持长连接

      #服务器可能检查

      #升级https

      #浏览器信息

    8、get请求和post请求

      1、GET:查询参数在URL上面显示出来

      2、POST:FORM表单提交,传输大文件,数据隐藏能赶在form表单中,不会再URL中显示

    9、爬虫请求模块(urllib.requsest)

      常用方法:

        1、urllib.request.urlopen('URL地址')

          作用:向网站发起请求并获取响应对象

          2、重构user-Agent

            1、不支持重构:User-Agent:urlopen

            2、支持重构:User-Agent:urllib.request.Request

        2、urllib.requqest.Request('URL',header={})

         使用流程

           1、创建请求对象

           

           2、发请求获取相应对象

     

           3、获取响应内容

     

         3、获取响应对象的方法response

            1、read()

            2、getcode():返回http响应码

              200:成功

              302:临时转移至新url

              404:页面未找到

              500:服务器异常

            3、geturl()

              1、返回实际数据的url

    6、编码模块(urllib.parse)

      1、urllib.parse.urlemcode({})

      写程序:输入你要搜索的内容

      保存到本地.....html..

    import urllib.request
    import urllib.parse
    #首先拼接一个url
    key=input('输入你需要搜索的内容')
    baseurl = 'https://www.baidu.com/s?'
    
    wd = {'wd':key}
    key = urllib.parse.urlencode(wd)
    
    url = baseurl + key
    
    headers = {'User-Agent':'ozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}
    
    req = urllib.request.Request(url,headers=headers)
    
    res = urllib.request.urlopen(req)
    
    html = res.read().decode('utf-8')
    
    with open('suosou.html','w',encoding='utf-8') as f:
        f.write(html)
    print('搜索结束')
    

      

    7、案例:百度贴吧数据抓取

        1、要求

          1、输入抓取的贴吧名称

          2、起始页

          3、终止页

          4、保存到本地:第一页HTML,第二页HTML。。。。

        2、步骤

          1、找url规律,拼接url

          2、第一页:http://

          3、获取页面内容(发请求获取响应)

          4、保存(本地,数据库)

                  

      

    import urllib.request
    import urllib.parse
    import random
    import time
    
    #首先拼接一个url
    header_list=[{"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"},
                 {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"},
                {"User-Agent": "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)"}
                 ]
    headers=random.choice(header_list)
    
    #主程序
    name = input("请输入贴吧名")
    begin = int(input("输入起始页"))
    end = int(input("请输入终止页"))
    
    kw={'kw':name}
    kw=urllib.parse.urlencode(kw)
    
    for i in range(begin,end+1):
        pn=(i-1)*50
        url = 'http://tieba.baidu.com/f?'+kw+'&pn='+str(pn)
        print("正在爬取第%d页" % i)
        #发送请求
        req = urllib.request.Request(url,headers=headers)
        res = urllib.request.urlopen(req)
        time.sleep(3)
        html = res.read().decode('utf-8')
    
        #写入文件
        filename=name + '第'+str(i)+'页.html'
        with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
    
            f.write(html)
            print("已经爬取完第%d页"%i)
            print('*'*15)
    print('爬取结束')
    

      

     

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  • 多可网络爬虫

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    商品介绍商品信息

    出版社: 机械工业出版社

    商品名称:Python 网络爬虫从入门到精通

    作者:吕云翔 张扬 韩延刚 等

    市场价:79.0

    ISBN号:9787111625933

    版次:1-1

    出版日期:2019-05

    页数:333

    字数:505

    内容简介

    《Python 网络爬虫从入门到精通》的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍了Python网络爬虫开发的各个方面,涉及HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共15章,包括Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、Scrapy爬虫框架、爬虫性能等多个主题。本书内容覆盖网络抓取与爬虫编程中的主要知识和技术,在重视理论基础的前提下,从实用性和丰富性出发,结合实例演示了爬虫编写的核心流程。

    《Python 网络爬虫从入门到精通》适合Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者、数据分析从业人士以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

    目录

    第1章 Python与网络爬虫1

    1.1 Python语言1

    1.1.1 什么是Python1

    1.1.2 Python的应用现状2

    1.2 Python的安装与开发环境配置3

    1.2.1 在Windows上安装3

    1.2.2 在Ubuntu和Mac OS上安装4

    1.2.3 PyCharm的使用5

    1.2.4 Jupyter Notebook9

    1.3 Python基本语法12

    1.3.1 HelloWorld与数据类型12

    1.3.2 逻辑语句19

    1.3.3 Python中的函数与类22

    1.3.4 Python从0到125

    1.4 互联网、HTTP与HTML25

    1.4.1 互联网与HTTP25

    1.4.2 HTML27

    1.5 Hello, Spider!29

    1.5.1 第一个爬虫程序29

    1.5.2 对爬虫的思考31

    1.6 调研网站33

    1.6.1 网站的robots.txt与Sitemap33

    1.6.2 查看网站所用技术36

    1.6.3 查看网站所有者信息37

    1.6.4 使用开发者工具检查网页39

    1.7 本章小结42

    第2章 数据采集43

    2.1 从抓取开始43

    2.2 正则表达式44

    2.2.1 初见正则表达式44

    2.2.2 正则表达式的简单使用46

    2.3 BeautifulSoup49

    2.3.1 安装与上手49

    2.3.2 BeautifulSoup的基本使用52

    2.4 XPath与lxml55

    2.4.1 XPath55

    2.4.2 lxml与XPath的使用57

    2.5 遍历页面59

    2.5.1 抓取下一个页面59

    2.5.2 完成爬虫60

    2.6 使用API63

    2.6.1 API简介63

    2.6.2 API使用示例65

    2.7 本章小结68

    第3章 文件与数据存储69

    3.1 Python中的文件69

    3.1.1 基本的文件读写69

    3.1.2 序列化72

    3.2 字符串72

    3.3 Python与图片74

    3.3.1 PIL与Pillow74

    3.3.2 Python与OpenCV简介76

    3.4 CSV文件77

    3.4.1 CSV简介77

    3.4.2 CSV的读写77

    3.5 使用数据库79

    3.5.1 使用MySQL80

    3.5.2 使用SQLite381

    3.5.3 使用SQLAlchemy83

    3.5.4 使用Redis85

    3.6 其他类型的文档86

    3.7 本章小结90

    第4章 JavaScript与动态内容91

    4.1 JavaScript与AJAX技术91

    4.1.1 JavaScript语言91

    4.1.2 AJAX95

    4.2 抓取AJAX数据96

    4.2.1 分析数据96

    4.2.2 数据提取100

    4.3 抓取动态内容107

    4.3.1 动态渲染页面107

    4.3.2 使用Selenium107

    4.3.3 PyV8与Splash114

    4.4 本章小结118

    第5章 表单与模拟登录119

    5.1 表单119

    5.1.1 表单与POST119

    5.1.2 POST发送表单数据121

    5.2 Cookie124

    5.2.1 什么是Cookie124

    5.2.2 在Python中使用Cookie125

    5.3 模拟登录网站128

    5.3.1 分析网站128

    5.3.2 通过Cookie模拟登录129

    5.4 验证码133

    5.4.1 图片验证码133

    5.4.2 滑动验证134

    5.5 本章小结139

    第6章 数据的进一步处理140

    6.1 Python与文本分析140

    6.1.1 什么是文本分析140

    6.1.2 jieba与SnowNLP141

    6.1.3 NLTK145

    6.1.4 文本分类与聚类149

    6.2 数据处理与科学计算150

    6.2.1 从MATLAB到Python150

    6.2.2 NumPy151

    6.2.3 Pandas156

    6.2.4 Matplotlib163

    6.2.5 SciPy与SymPy167

    6.3 本章小结167

    第7章 更灵活的爬虫168

    7.1 更灵活的爬虫—以微信数据抓取为例168

    7.1.1 用Selenium抓取Web微信信息168

    7.1.2 基于Python的微信API工具172

    7.2 更多样的爬虫175

    7.2.1 在BeautifulSoup和XPath之外175

    7.2.2 在线爬虫应用平台179

    7.2.3 使用urllib181

    7.3 爬虫的部署和管理190

    7.3.1 配置远程主机190

    7.3.2 编写本地爬虫192

    7.3.3 部署爬虫198

    7.3.4 查看运行结果199

    7.3.5 使用爬虫管理框架200

    7.4 本章小结203

    第8章 浏览器模拟与网站测试204

    8.1 关于测试204

    8.1.1 什么是测试204

    8.1.2 什么是TDD205

    8.2 Python的单元测试205

    8.2.1 使用unittest205

    8.2.2 其他方法208

    8.3 使用Python爬虫测试网站209

    8.4 使用Selenium测试212

    8.4.1 Selenium测试常用的网站交互212

    8.4.2 结合Selenium进行单元测试214

    8.5 本章小结215

    第9章 更强大的爬虫216

    9.1 爬虫框架216

    9.1.1 Scrapy是什么216

    9.1.2 Scrapy安装与入门218

    9.1.3 编写Scrapy爬虫221

    9.1.4 其他爬虫框架223

    9.2 网站反爬虫224

    9.2.1 反爬虫的策略224

    9.2.2 伪装headers225

    9.2.3 使用代理228

    9.2.4 访问频率232

    9.3 多进程与分布式233

    9.3.1 多进程编程与爬虫抓取233

    9.3.2 分布式爬虫235

    9.4 本章小结235

    第10章 爬虫实践:火车票余票实时提醒236

    10.1 程序设计236

    10.1.1 分析网页236

    10.1.2 理解返回的JSON格式数据的意义238

    10.1.3 微信消息推送238

    10.1.4 运行并查看微信消息243

    10.2 本章小结244

    第11章 爬虫实践:爬取二手房数据并绘制热力图245

    11.1 数据抓取245

    11.1.1 分析网页245

    11.1.2 地址转换成经纬度247

    11.1.3 编写代码248

    11.1.4 数据下载结果252

    11.2 绘制热力图252

    11.3 本章小结259

    第12章 爬虫实践:免费IP代理爬虫260

    12.1 程序设计260

    12.1.1 代理分类260

    12.1.2 网站分析261

    12.1.3 编写爬虫264

    12.1.4 运行并查看结果272

    12.2 本章小结273

    第13章 爬虫实践:百度文库爬虫274

    13.1 程序设计274

    13.1.1 分析网页274

    13.1.2 编写爬虫280

    13.1.3 运行并查看爬取的百度文库文件284

    13.2 本章小结284

    第14章 爬虫实践:拼多多用户评论数据爬虫285

    14.1 程序设计285

    14.1.1 分析网页285

    14.1.2 编写爬虫288

    14.1.3 运行并查看数据库307

    14.2 本章小结312

    第15章 爬虫实践:Selenium+PyQuery+ MongoDB爬取网易跟帖313

    15.1 程序设计313

    15.1.1 Selenium介绍314

    15.1.2 分析网页320

    15.1.3 编写爬虫322

    15.1.4 运行并查看MongoDB文件331

    15.2 本章小结333

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    高级篇讲解爬虫的高级话题,如登录认证、文件下载、执行javascript、动态网页爬取、使用http代理、分布式爬虫的编写等,并配合项目案例讲解,包括供练习使用的网站,以及知乎、豆瓣、360爬虫案例等。 本书案例丰富,注重实践,代码注释详尽,适合有一定python语言基础,想学习编写复杂网络爬虫的读者使用...

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    在python网络爬虫、python机器学习、python数据分析与挖掘、pythonweb开发等多个领域都有丰富的实战经验。 本文摘编自《精通python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战》,经出版方授权发布...

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    为了让同学们系统掌握python机器学习,stuq请来具有多年it技术实战开发经验的重庆韬翔网络科技有限公司董事长兼ceo,畅销书《精通python网络爬虫》作者 —— 韦玮老师,带大家3个月掌握python机器学习。 不论你是想成为机器学习工程师,还是数据分析师,或是深度学习专家,这套课程都能帮你用最有效的方式打下坚实...

    希望该文章对你们有所帮助,尤其是对python网络爬虫或数据挖掘感兴趣的初学者。 由于大家来自不同的行业及水平各有差异,有的小伙伴们甚至没有接触过编程,所以这次的小课堂也将采取从零基础讲述,至于能不能达到精通的水平,那得看小伙伴们的兴趣、积极性、刻苦专研的精神。 最后希望通过这个小课堂讲解,大家能够...

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    前言转行做python程序员已经有三个月了,这三个月用scrapy爬虫框架写了两百多个爬虫,不能说精通了scrapy,但是已经对scrapy有了一定的熟悉。 准备写一个系列的scrapy爬虫教程,一方面通过输出巩固和梳理自己这段时间学到的知识,另一方面当初受惠于别人的博客教程,我也想通过这个系列教程帮助一些想要学习scrapy的...

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    最流行的爬虫框架pyspider:爬虫框架xmltodict:xml转换成字典pyquery:像jquery一样操作htmljieba :分词sqlalchemy:orm框架celery :消息队列rq:简单消息队列python-goose :从html中提取文本书籍《图解http》《http权威指南》《计算机网络:自顶向下方法》《用python写网络爬虫》《python网络数据采集》《精通...

    说了这么多,福利来了【视频教程】python3爬虫入门到精通课程视频附软件与资料源码公众号后台回复【python爬虫】,即可获取下载链接往期精彩回顾 程序员...可以略过哈~·tcpip协议,http协议了解在网络请求和网络传输上的基本原理,帮助今后写爬虫的时候理解爬虫的逻辑。 二、爬取整个网站的构思当用户在浏览...

    大数据时代,互联网成为大量信息的载体,机械的复制粘贴不再实用,不仅耗时费力还极易出错,这时爬虫的出现解放了大家的双手,以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。 爬虫变得越来越流行,不仅因为它能够快速爬取海量的数据,更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。 对于小白来说...

    如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。 对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。 比如有的人认为学爬虫必须精通 python,然后哼哧哼哧系统...

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    如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:1. 爬取数据,进行市场调研和商业分析知...

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    现在的互联网时代,大数据的进步,网络爬虫也越来越多的网络爬虫用户。网络爬虫用户在做业务是,访问目标网站时会触发目标网站的反爬机制。由于网络爬虫用户的请求量大和采集速度快,就会导致出现这种情况,如何解决这种情况,就需要用到常见的爬虫代理IP了。那网络爬虫如何寻找这些有效的爬虫代理IP呢?
    1、浏览器上搜索免费代理IP
    2、通过自己的爬虫程序去爬取IP
    3、通过浏览器或者代码验证IP的有效性
    4、保存文本格式
    网上爬虫取到的免费代理加到自己的IP池去使用,有些代理虽然能用。但是对于公司业务或者是对代理IP的质量要求高的爬虫用户,不建议使用网上的免费代理,在使用免费代理的过程中很有可能会出现IP失效,网络不稳定,安全性和稳定性等问题,质量明显不行。至于如何选择取决于自己的需求,个人建议使用自动转发的爬虫代理更加稳定,效果好。
    在网络爬虫项目中使用自动转发的爬虫代理,能够有效地减少爬虫被目标网站限制。

    添加爬虫代理IP池demo:

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    const http = require("http");
    const url = require("url");
     
    // 要访问的目标页面
    const targetUrl = "http://httpbin.org/ip";
     
     
    const urlParsed = url.parse(targetUrl);
     
    //
    const proxyHost = "t.16yun.cn";
    const proxyPort = "36600";
     
    // 生成一个随机 proxy tunnel
    var seed = 1;
    function random() {
        var x = Math.sin(seed++) * 10000;
        return x - Math.floor(x);
    }
    const tunnel = random()*100;
     
    // 代理验证信息
    const proxyUser = "username";
    const proxyPass = "password";
     
    const base64    = new Buffer.from(proxyUser + ":" + proxyPass).toString("base64");
     
    const options = {
        host: proxyHost,
        port: proxyPort,
        path: targetUrl,
        method: "GET",
        headers: {
            "Host": urlParsed.hostname,
            "Proxy-Tunnel": tunnel,
            "Proxy-Authorization" : "Basic " + base64
        }
    };
     
    http.request(options, function (res) {
        console.log("got response: " + res.statusCode);
        res.pipe(process.stdout);
    }).on("error", function (err) {
        console.log(err);
    }).end();
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