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  • 四象限图多用于战略、市场或产品分析中,它具有XY两个相关联的维度,同时利用分割线将若干元素分割成四个区域,每个区域代表一种状态,可以差异化管理。分割线可以是平均值、行业标准值或目标值。四象限图一般用散点...

    四象限图多用于战略、市场或产品分析中,它具有XY两个相关联的维度,同时利用分割线将若干元素分割成四个区域,每个区域代表一种状态,可以差异化管理。分割线可以是平均值、行业标准值或目标值。

    四象限图一般用散点图或气泡图来展示。

    【案例】

    下图是各城市门店的人数和销售量,根据最后一行的平均值来制作四象限图。

    73873620_1

    主要步骤,以EXCEL 2016为例

    1.制作散点图

    选择图中B2:C16区域,制作散点图。

    注意:不能选取A1:C16区域,也不能选取B1:C16区域,散点图只能选取数据区域,不能选取标签区域。

    73873620_2

    散点图效果如下

    73873620_3

    2.添加平均值

    图表工具--选择数据

    73873620_4

    添加平均值系列

    73873620_5

    73873620_6

    3.添加误差线

    选中平均值的点,添加百分比误差线

    73873620_7

    如图所示,会出现一个小十字叉

    73873620_8

    4.设置坐标轴和误差线

    设置横纵坐标最大最小值均为固定值

    本例中,横坐标最小值50,最大值125,纵坐标最小值300,最大值800

    设置误差量,横纵均为200%

    73873620_9

    5.添加标签和区域名称

    添加城市标签,EXCEL不能直接添加各点的标签,需要下载一个叫“XY chart labels'的插件。

    回复'XY“即可获取。

    最后去掉网格线,添加文本框,标记区域名称。

    73873620_10

    如果具体数值变化,平均值也会变化,对应的四象限也会动态变化。

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    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。

    爬取知乎优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。爬取招聘网站各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

    2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据。

    比如你要做一个推荐系统,那么你可以去爬取更多维度的数据,做出更好的模型。

    3.爬取优质的资源:图片、文本、视频

    爬取知乎钓鱼贴图片网站,获得福利图片。

    这些事情,原本我们也是可以手动完成的,但如果是单纯地复制粘贴,非常耗费时间,比如你想获取100万行的数据,大约需忘寝废食重复工作两年。而爬虫可以在一天之内帮你完成,而且完全不需要任何干预。

    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,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识,遂开始 HTMLCSS,结果入了前端的坑,瘁……

    但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现。但建议你从一开始就要有一个具体的目标,你要爬取哪个网站的哪些数据,达到什么量级。

    在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

    1.了解爬虫的基本原理及过程

    2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路

    3.了解非结构化数据的存储

    4.学习scrapy,搭建工程化爬虫

    5.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

    6.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

    7.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

    1.了解爬虫的基本原理及过程

    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。

    简单来说,我们向服务器发送请求后,会得到返回的页面,通过解析页面之后,我们可以抽取我们想要的那部分信息,并存储在指定的文档或数据库中。

    在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识,比如 POSTGET、HTML、CSS、JS,简单了解即可,不需要系统学习。

    2.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

    Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议你从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。掌握之后,你会发现爬虫的基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

    来看一个爬取豆瓣短评的例子:

    c9acc63f5c78ea22b5b63412d7b065ca.png

    选中第一条短评,右键-“检查”,即可查看源代码

    26fe753217981f110762527e1384fde9.png

    把短评信息的XPath信息复制下来

    我们通过定位,得到了第一条短评的XPath信息:

    //*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p

    但是通常我们会想爬取很多条短评,那么我们会想获取很多这样的XPath信息:

    //*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p//*[@id="comments"]/ul/li[2]/div[2]/p//*[@id="comments"]/ul/li[3]/div[2]/p………………………………

    观察1、2、2条短评的XPath信息,你会发现规律,只有

    后面的序号不一样,恰好与短评的序号相对应。那如果我们想爬取这个页面所有的短评信息,那么不要这个序号就好了呀。

    通过XPath信息,我们就可以用简单的代码将其爬取下来了:

    import requestsfrom lxml import etree#我们邀抓取的页面链接url='https://book.douban.com/subject/1084336/comments/'#用requests库的get方法下载网页r=requests.get(url).text#解析网页并且定位短评s=etree.HTML(r)file=s.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li/div[2]/p/text()')#打印抓取的信息print(file)
    ff3e0fcbbc542baaeb248bacdef1c66a.png

    爬取的该页面所有的短评信息

    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,这样,知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。

    这个过程中你还需要了解一些Python的基础知识:

    文件读写操作:用来读取参数、保存爬下来的内容

    list(列表)、dict(字典):用来序列化爬取的数据

    条件判断(if/else):解决爬虫中的判断是否执行

    循环和迭代(for ……while):用来循环爬虫步骤

    3.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text、csv这样的文件。还是延续上面的例子:

    用Python的基础语言实现存储:

    with open('pinglun.text','w',encoding='utf-8') as f:    for i in file:        print(i)        f.write(i)

    用pandas的语言来存储:

    #import pandas as pd#df = pd.DataFrame(file)#df.to_excel('pinglun.xlsx')

    这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来,把代码贴在爬取代码后面即可。

    fbfda27c0cf179f158dc8e8c13b4198b.png

    存储的该页的短评数据

    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。以下知识点掌握就好:

    • 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充
    • 重复值处理:重复值的判断与删除
    • 空格和异常值处理:清楚不必要的空格和极端、异常数据
    • 分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

    4.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

    爬取一个页面的的数据是没问题了,但是我们通常是想爬取多个页面啊。

    这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了,还是以短评的页面为例,我们来看多个页面的url有什么不同:

    https://book.douban.com/subject/1084336/comments/https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=2https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=3https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=4……………………

    通过前四个页面,我们就能够发现规律了,不同的页面,只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例,写一个循环更新页面地址就好了。

    for a in range(5):    url="http://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p={}".format(a)

    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。

    比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化,这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息,通常能够得到意外的收获。

    737ee7bb489a3499dd9307fa2bc21214.png

    通过开发者工具分析加载的信息

    比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问,可以尝试加入userAgent 信息。

    d62a7d55197c6d4954aab228133f9f14.png

    浏览器中的userAgent信息

    c73434e8194fffa9ec7730f3a9f3fd42.png

    在代码中加入userAgent信息

    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。

    5.学习爬虫框架,搭建工程化的爬虫

    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,你就基本具备爬虫工程师的思维了。

    6.学习数据库基础,应对大规模数据存储

    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。

    7.分布式爬虫,实现大规模并发采集

    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,听起来非常吓人,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。

    所以不要被有些看起来很高深的东西吓到了。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。

    你看,这一条学习路径下来,你已然可以成为老司机了,非常的顺畅。所以在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目(开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手),直接开始就好。

    因为爬虫这种技术,既不需要你系统地精通一门语言,也不需要多么高深的数据库技术,高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点,你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

    当然唯一困难的是,刚开始没有经验的时候,在寻找资源、搜索解决问题的方法时总会遇到一些困难,因为往往在最开始,我们去描述清楚具体的问题都很难。如果有大神帮忙指出学习的路径和解答疑问,效率会高不少。

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    在企业经营过程中,及时了解行业相关信息(市场动态、竞品策略、行业数据等等)是非常必要的。通常情况下,商品部门、营销部门、市场部门可能都会安排专门的人员定期进行这些信息的搜集、整理,再进行内部的分享。
    不过在大数据时代,利用技术手段爬取互联网中的海量数据,再进行筛选分析,提取有用的信息已经是非常常用的手段,但是爬虫技术毕竟还是有点门槛的,好在现在有python这样的胶水语言。利用python+企业微信机器人就可以很简单地实现从目标网站抓取行业资讯,并定时自动推送到内部企业微信群内进行共享,起到相关人员都能够及时了解相同的行业资讯的作用,一定程度上也有利于消除企业内部的信息孤岛。
    具体的实现的流程如下:

    00365b37e4c0f53f88a8d0658a4573d7.png

    下面是我从化妆品资讯网站抓取资讯,并通过企业微信群机器人进行群推送的例子,仅供参考(案例虽然简单,但是也涉及到了http请求、html处理、webhook接口调用等相关知识,其实也算是个小小的爬虫了吧,哈哈)。
    首先我们打开要抓取信息的页面,对于页面结构进行一个简单的分析,主要是为了后面对请求回来的信息好进行提取。

    340685066e4c4962dddba160245fcbf1.png

    如图所示,我要抓取的是资讯列表和链接地址,这个部分是包含在一个<div id="content">...</div>标签当中的,其中每一个列表项定都有class = "left_news"这个属性:<div class="left_news">...</div>,再下一层标签中,我们看到在每一个div中都有一个<h1>疫情下的韩国经济喜忧参半,免税业务大受打击,奢侈品销售出现反弹</h1>标签。
    我要抓取的信息其实在这相标签中就已经全部都有了,那么这个就是我要抓取的页面内容的目标了。

    376f744e334e5b27640b7f0fac683755.png

    抓取信息的代码实现就用现在超流行的python(各种实用函数库都有,直接拿来用),由于是从网页抓取信息,并进行提取,这里用到requests,bs4(BeautifulSoup)两个库,最终代码如下:

    # 从化妆品资讯网查询新闻列表
    # 通过调用企业微信机器接口推送到群里
    # 先引入功能库
    import requests
    import bs4
    
    
    # 自定义一个请求函数,参数是网址请求头请求参数,没有参数就空着,请求成功后返回页面的新闻列表
    def catchnewslist(newsurl, headers, params):
        urllist = []
        titlelist = []
        resultlist = []
        response = requests.get(newsurl, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            print("请求成功!")
            response.encoding = 'utf-8'
            content = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            elements = content.select("#content h1 a")               # 这一句就是提取请求到的页面内容中要提取的新闻,根据不同的页面结构进行修改
            for element in elements:                                 # 把取到的新闻列表数据存到一个python列表中,方便后面使用
                urllist.append("http://www.cosmetic-news.net/" + element.get('href'))
                titlelist.append(element.string)
            resultlist = [[a, b] for a, b in zip(urllist, titlelist)]   # 把标题和地址组合成一个嵌套列表,并返回
        else:
            print(response.status_code)
            print("请求失败!")
        return resultlist
    
    # 定义一个向企业微个webhook地址post数据的函数,参数为地址和数据,这里post的是md5格式的字符串
    def postmsg(url, post_data):
        post_data = '{"msgtype":"markdown","markdown":{"content":"%s"}}' % post_data
        # print(post_data)
    
        if url == '':
            print('url is blank')
        else:
            r = requests.post(url, data=post_data.encode())
            rstr = r.json()
            if r.status_code == 200 and 'error' not in rstr:
                result = 'success!'
                return result
            else:
                return 'Error'
    
    # 主函数
    if __name__ == '__main__':
        newsurl = "http://www.cosmetic-news.net/newx-4.html"
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.92 Safari/537.36"}
        # params = {"datatype":"jsonp", "page":"1", "callback":"flightHandler"}  参数视需求添加
        newslist = catchnewslist(newsurl, headers, '')
        # print(newslist)
        # 把请求回来的数据,按照要post到接口的md的格式再处理一下
        newslistdata = u"### 近期行业资讯: n"
        for i in newslist:
            # print("[%s](%s)" % (i[1], i[0]))
            newslistdata = newslistdata + "%s [%s](%s)" % (newslist.index(i) + 1, i[1], i[0]) + "n"
        print(newslistdata)
        url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=********-****-****-****-**********"   # 要post的群机器人的webhook地址
        # post_data = '[这是一个链接](http://work.weixin.qq.com/api/doc)' # 带链接的md字符串格式
        result = postmsg(url, newslistdata)  # 调用post,向webhook发送数据
        print(result)

    补充说明一下,request请求头的写法,就是代码中:

    headers={“******”}

    这一句,大括号中的内容可以从浏览器=》开发者工具=》Network=》Headers=》Request Headers 中直接复制过来,如下图所示:

    85fd42b1777de331dd596c52f4ba141b.png

    以上代码运行环境为python3.8,运行结果如下:

    5bf0059ef4287f226b588043a57393e1.png

    最后,我们只需要把这段代码部署为任务计划,就可以定时抓取网页信息,并自动推送到群了,掌握了这个方法,还可以进行很多的扩展。
    对于计划任务的设置,之前的文章中已经写过,可以参考下面这一篇:

    赵旭臻:python提取数据库数据并实现企业微信机器人定时消息推送zhuanlan.zhihu.com
    c52ba6aba3a38d732d7c87e64a997dc4.png
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空空如也

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