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利用Python语言轻松爬取数据

       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 HTML\CSS,结果还是入了前端的坑。下面告诉大家怎么样可以轻松爬取数据。

      学习 Python 包并完成根本的爬虫进程

       大局部爬虫都是按“发送恳求——取得页面——解析页面——抽取并贮存内容”这样的流程来停止,这其实也是模仿了我们运用阅读器获取网页信息的进程。

       Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开端,requests 担任衔接网站,前往网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。

       假如你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层反省元素代码的任务,全都省略了。这样上去根本套路都差不多,普通的静态网站基本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯旧事等根本上都可以上手了。

      当然假如你需求爬取异步加载的网站,可以学习阅读器抓包剖析真实恳求或许学习Selenium来完成自动化,这样,知乎、光阴网、猫途鹰这些静态的网站也可以迎刃而解。

      学习 scrapy,搭建工程化的爬虫

      掌握后面的技术普通量级的数据和代码根本没有成绩了,但是在遇到十分复杂的状况,能够依然会力所能及,这个时分,弱小的 scrapy 框架就十分有用了。

      scrapy 是一个功用十分弱小的爬虫框架,它不只能便捷地构建request,还有弱小的 selector 可以方便地解析 response,但是它最让人惊喜的还是它超高的功能,让你可以将爬虫工程化、模块化。

      学会 scrapy,你可以本人去搭建一些爬虫框架,你就根本具有爬虫工程师的思想了。

      掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

      当然,爬虫进程中也会阅历一些绝望啊,比方被网站封IP、比方各种奇异的验证码、userAgent拜访限制、各种静态加载等等。                                                                          遇到这些反爬虫的手腕,当然还需求一些初级的技巧来应对,惯例的比方拜访频率控制、运用代理IP池、抓包、验证码的OCR处置等等。