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    如何快速學習和掌握Python爬蟲技術

    • 發布:Python培訓
    • 來源:Python常見問題
    • 時間:2017-11-01 17:19

    如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。

    利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:

    1.爬取數據,進行市場調研和商業分析

    知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。

    淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

    安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

    拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。

    雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票進行分析和預測。

    2.作為機器學習、數據挖掘的原始數據

    比如你要做一個推薦系統,那么你可以去爬取更多維度的數據,做出更好的模型。

    比如你要做圖像識別,你可以先去爬取大量的圖片作為訓練集進行訓練。

    3.爬取優質的資源:圖片、文本、視頻

    爬取知乎釣魚貼\圖片網站,獲得福利圖片。

    爬取微信公眾號文章,分析新媒體內容運營策略。

    這些事情,原本我們也是可以手動完成的,但如果是單純地復制粘貼,非常耗費時間,比如你想獲取100萬行的數據,大約需忘寢廢食重復工作兩年。而爬蟲可以在一天之內幫你完成,而且完全不需要任何干預。

    對于小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人認為學爬蟲必須精通 Python,然后哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之后發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTML\CSS,結果入了前端的坑,瘁……

    但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現。但建議你從一開始就要有一個具體的目標,你要爬取哪個網站的哪些數據,達到什么量級。

    在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

    1.了解爬蟲的基本原理及過程

    2.Requests+Xpath 實現通用爬蟲套路

    3.了解非結構化數據的存儲

    4.學習scrapy,搭建工程化爬蟲

    5.學習數據庫知識,應對大規模數據存儲與提取

    6.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

    7.分布式爬蟲,實現大規模并發采集,提升效率

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    了解爬蟲的基本原理及過程

    大部分爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內容”這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

    簡單來說,我們向服務器發送請求后,會得到返回的頁面,通過解析頁面之后,我們可以抽取我們想要的那部分信息,并存儲在指定的文檔或數據庫中。

    在這部分你可以簡單了解 HTTP 協議及網頁基礎知識,比如 POST\GET、HTML、CSS、JS,簡單了解即可,不需要系統學習。

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    學習 Python 包并實現基本的爬蟲過程

    Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議你從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用于解析網頁,便于抽取數據。

    如果你用過 BeautifulSoup,會發現 Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。掌握之后,你會發現爬蟲的基本套路都差不多,一般的靜態網站根本不在話下,小豬、豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

    當然如果你需要爬取異步加載的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也基本沒問題了。

    這個過程中你還需要了解一些Python的基礎知識:

    文件讀寫操作:用來讀取參數、保存爬下來的內容

    list(列表)、dict(字典):用來序列化爬取的數據

    條件判斷(if/else):解決爬蟲中的判斷是否執行

    循環和迭代(for ……while):用來循環爬蟲步驟

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    了解非結構化數據的存儲

    爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入數據庫中。

    開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

    當然你可能發現爬回來的數據并不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更干凈的數據。

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    學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲

    掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。

    scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

    學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

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    學習數據庫基礎,應對大規模數據存儲

    爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

    MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

    因為這里要用到的數據庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。

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    掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

    當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊,比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。

    遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

    往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網站已經難不到你了。

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    分布式爬蟲,實現大規模并發采集

    爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分布式爬蟲。

    分布式這個東西,挺起來很恐怖,但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

    Scrapy 前面我們說過了,用于做基本的頁面爬取,MongoDB 用于存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。

    所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現一些更加自動化的數據獲取。

    你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。所以在一開始的時候,盡量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。

    因為爬蟲這種技術,既不需要你系統地精通一門語言,也不需要多么高深的數據庫技術,高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

    當然唯一麻煩的是,在具體的問題中,如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別,是很多初學者面臨的一個大問題。

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