【Python爬虫】-从入门到入门-个人技术经验汇总-【爬虫和数据】
文章目录
- 一、为什么要做爬虫，Python的优势在何处？
-
- （一）首先请问：都说现在都是“大数据时代”，那么数据从何而来？
- 二、爬虫是什么？
-
- （一）爬虫定义（面试点）
- （二）爬虫分类
-
- 1、通用爬虫
-
- 1.1 什么是搜索引擎？
- 1.2 通用搜索引擎(Search Engine)工作原理：
- 1.3 通用性搜索引擎存在着一定的局限性（面试）：
- 2、聚焦爬虫
- （三）爬虫工程师的进阶之路
- 三、Request简介-让HTTP服务人类
-
- （一）requests库简介
- （二）安装方式
- 四、Requests模块 get请求
-
- （一）网络请求
- （二）使用 requests 发送 get 请求
-
- 1、浏览器请求http过程（面试）
- 2、请求失败分析
- （三）response 对象的属性
-
- 1、字符串响应内容
- 2、二进制响应内容
- 3、json 响应内容
- 4、响应状态码
- 5、响应头
- 6、页面内容乱码问题（面试）
- （四）案例 1：爬取百度产品网页.py
- （五）案例 2：爬取新浪新闻.py
- （六）案例 3：批量爬取百度贴吧.py
- （七）案例 4：爬取百度
- 五、Request模块 post请求
-
- （一）最基本的Post请求使用方法
- （二）案例 5：重写百度翻译.py
- 六、项目总结
一、为什么要做爬虫，Python的优势在何处？
1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站
7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等
8）在包装其他语言程序：Python又叫胶水语言，它可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。“树莓派”作为微型电脑，使用python为主要开发语言。
作者：梦捷者
链接：https://www.jianshu.com/p/93f2840c2449
（一）首先请问：都说现在都是“大数据时代”，那么数据从何而来？
（1）企业生产的用户数据
百度指数：http://index.baidu.com/
阿里指数：http://alizs.taobao.com/
新浪微博指数：http://data.weibo.com/index
（2)数据平台购买数据：
数据堂：https://www.datatang.com/
国云数据市场：http://www.moojnn.com/data-market/
贵阳大数据交易所：http://trade.gbdex.com/trade.web/index.jsp
(3)政府/机构公开的数据：
中华人民共和国国家统计局数据：http://data.stats.gov.cn/index.html
世界银行公开数据：http://data.worldbank.org.cn/
联合国数据：http://data.un.org/
纳斯达克：http://www.nasdaq.com/zh
(4)数据管理咨询公司：
麦肯锡：http://www.mckinsey.com.cn/
埃森哲：http://www.accenture.com/cn-zh/
艾瑞咨询：http://www.iresearch.com.cn/
以上为数据来源，皆为商业化，或者一种实时数据，公开数据
一个简单的例子：
比如，小王新建一个公司，关于火锅餐饮，如果需要此数据，上述四种方式，未必有
那么？小王想要在该A地，发展自己的店，不知道当地的人喜欢什么菜品，什么口味？
那该如何办呢？数据公司无法提供参考？
如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，那么可以选择招/做一名爬虫工程师， 自己动手丰衣足食。
因此爬虫工程师因此而生
二、爬虫是什么？
（一）爬虫定义（面试点）
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
简单地说：就是用事先写好的程序去抓取网络上所需的数据，这样的程序就叫网络爬虫。
编写网络爬虫的程序员叫做爬虫工程师。
通俗点：模拟浏览器获取数据
在这里插入代码片
（二）爬虫分类
根据使用场景，网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫两种。
1、通用爬虫
通用网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu、Google、Yahoo 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。
从互联网中搜集网页，采集信息，这些网页信息用于为搜索引擎建立索 引从而提供支持，它决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优 劣直接影响着搜索引擎的效果。
通用网络爬虫工作流程图：
通用网络爬虫工作流程图：
1.1 什么是搜索引擎？
搜索引擎(Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程 序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相 关的信息展示给用户的系统。
1.2 通用搜索引擎(Search Engine)工作原理：
第一步：抓取网页 ，
搜索引擎网络爬虫的基本工作流程如下：
首先选取一部分的种子 URL，将这些 URL 放入待抓取 URL 队列； 取出待抓取 URL，解析 DNS 得到主机的 IP，并将 URL 对应的网页下载下来，存储进已下 载网页库中，并且将这些 URL 放进已抓取 URL 队列。
分析已抓取 URL 队列中的 URL，分析其中的其他 URL，并且将 URL 放入待抓取 URL 队列，从而进入下一个循环…
搜索引擎如何获取一个新网站的 URL：
1.新网站向搜索引擎主动提交网址：(如 http://zhanzhang.baidu.com/linksubmit/url)
2.在其他网站上设置新网站外链(尽可能处于搜索引擎爬虫爬取范围)
3.搜索引擎和 DNS 解析服务商(如 DNSPod 等)合作，新网站域名将被迅速抓取。但是搜索引擎系统的爬行是被输入了一定的规则的，它需要遵从一些命令或文件的内 容，如标注为 nofollow 的链接，或者是 Robots 协议。
第二步：数据存储
搜索引擎通过爬虫爬取到的网页，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。（其实就是静态页面.html）
搜索引擎爬虫在抓取页面时，也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。
第三步：预处理
搜索引擎将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。
提取文字
中文分词
消除噪音(比如版权声明文字、导航条、广告等……)
索引处理
链接关系计算
特殊文件处理
等等。。。。一些处理方法
除了 HTML 文件外，搜索引擎通常还能抓取和索引以文字为基础的多种文件类型，如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT 文件等。我们在搜索结果中也经常会看到这些文件 类型。
但搜索引擎还不能处理图片、视频、Flash 这类非文字内容，也不能执行脚本和程序。
第四步：提供检索服务，网站排名
搜索引擎在对信息进行组织和处理后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的 信息展示给用户。
同时会根据页面的 PageRank 值(链接的访问量排名)来进行网站排名，这样 Rank 值高的 网站在搜索结果中会排名较前，当然也可以直接使用 Money 购买搜索引擎网站排名，简单 粗暴。
1.3 通用性搜索引擎存在着一定的局限性（面试）：
- 通用搜索引擎所返回的结果都是网页，而大多情况下，网页里 90%的内容对用户来说都是无用的。
- 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，搜索引擎无法提供针对具体某个用户的搜索结果。
- 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体 等不同数据大量出现，通用搜索引擎对这些文件无能为力，不能很好地发现和获取。
- 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询，无 法准确理解用户的具体需求。
- 针对这些情况，聚焦爬虫技术得以广泛使用。
2、聚焦爬虫
聚焦爬虫，是"面向特定主题需求"的一种网络爬虫程序，它与通用搜索引擎爬虫的区别在于：
聚焦爬虫在实施网页抓取时会对内容进行处理筛选，尽量保证只抓取与需求相关的 网页信息。
（三）爬虫工程师的进阶之路
初级爬虫工程师：
1、web 前端的知识：HTML、CSS、JavaScript、 DOM、 DHTML 、Ajax、jQuery、 json 等；
2、正则表达式，能提取正常一般网页中想要的信息，比如某些特殊的文字、链接信息、 知道什么是懒惰，什么是贪婪型的正则；
3、会使用 XPath 等获取一些 DOM 结构中的节点信息；
4、知道什么是深度优先和广度优先的抓取算法及实践中的使用规则；
5、能分析简单网站的结构， 会使用 urllib 或 requests 库进行简单的数据抓取。
中级爬虫工程师：
1、了解什么是 HASH，会简单地使用 MD5，SHA1 等算法对数据进行 HASH 一遍存储
2、熟悉 HTTP 和 HTTPS 协议的基础知识，了解 GET 和 POST 方法，了解 HTTP 头中 的信息，包括返回状态码、编码、user-agent、cookie 和 session 等。
3、能设置 user-agent 进行数据爬取，设置代理等。
4、知道什么是 Request，什么是 response，会使用 Fiddler 等工具抓取及分析简单地网 络数据包；对于动态爬虫，要学会分析 ajax 请求，模拟制造 post 数据包请求，抓取客户端 session 等信息，对于一些简单的网站，能够通过模拟数据包进行自动登录。
5、对于一些难搞定的网站学会使用 phantomjs+selenium 抓取一些动态网页信息
6、并发下载，通过并行下载加速数据爬取；多线程的使用。
高级爬虫工程师：
1、能进行网页的验证码破解
2、能破解网站的数据加密。
3、会使用常用的数据库进行数据存储、查询。比如 MongoDB 和 Redis。学习如何通过 缓存避免重复下载的问题。
4、能使用一些开源框架 Scrapy ，Scrapy -Redis 等分布式爬虫，能部署掌控分布式爬虫 进行大规模数据爬取。
三、Request简介-让HTTP服务人类
（一）requests库简介
Urllib 和 Requests 模块是发起 http 请求最常见的模块。
（但是Urllib 库是较早出的，一些功能并没有requests强大，使用）
虽然 Python 的标准库中 urllib 模块已经包含了平常我们使用的大多数功能，但是它的 API 使用起来让人感觉不太好，
而 Requests 自称 “http for Humans”，说明使用更简洁方便。
Requests 继承了 urllib 的所有特性。Requests 支持 http 连接保持和连接池，支持使用 cookie 保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的编码，支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。
requests 的底层实现其实就是 urllib3(urllib2 的升级版---python2 支持)
Requests 的文档非常完备，中文文档也相当不错。Requests 能完全满足当前网络的需求， 支持 Python 2.6—3.6.
开源地址：http://github.com/kennethreitz/requests
中文文档 API：http://2.python-requests.org/zh_CN/latest/
（二）安装方式
利用 pip 安装 或者利用 easy_install 都可以完成安装：$ pip install requests
四、Requests模块 get请求
（一）网络请求
当我们在客户端输入一个 url，获取 url 所对应的页面内容时，其过程如下图所示。
客户 端发送一个请求，服务器收到这个请求后就会将请求所对应的响应返回给客户端，客户端收 到这个响应将其显示出来。
我们使用 requests 模块其实就是在模仿客户端和服务器的这个过程。
客户端发送请求主要有两种请求方法—get和post。get请求主要是从服务器去获取内容， 大多数的请求都是 get 请求，post 请求是向服务器提交一些内容，比如表单等。
请求和响应模型：
（二）使用 requests 发送 get 请求
基本使用语法格式：
import requests #导入模块
response = requests.get(
url = 请求 url 地址，
headers = 请求头字典，
params=请求参数字典，
)
get参数：url、headers、params
爬虫其实和web是相反思路
爬虫的基本思想：自动抓取万维网数据的脚本或程序
1、浏览器请求http过程（面试）
- 当用户在浏览器的地址栏中输入一个URL并按回车键之后，浏览器会向http请求。http请求主要分为‘Get’和‘Post’两种方法。
- 当我们在浏览器输入URL：http：//www.baidu.com的时候，浏览器发送一个Request请求去获取http：//www.baidu.com的html文件服务器把Response文件对象发送回给浏览器
- 浏览器分析Response 中的HTML，发现其中应用了很多其他文件，比如images文件，CSS文件，JS文件。浏览器会自动再次发送Request去获取图片，CSS文件，或者JS文件。
- 当所有的文件都下载成功后，网页会根据HTML语法结构，完整的显示出来了。
2、请求失败分析
爬虫是模仿浏览器进行数据的获取。
如果响应数据有误，就是模仿的不到位。主要的错误位置就是请求头有问题。、
请求：user-agent：最重要，是反爬的第一步。
（三）response 对象的属性
1、字符串响应内容
response.text 响应为字符串
当我们使用 response.text 来获取页面内容的时候，Requests 会自动解码来自服务器的内 容，response.text 获取的是页面字符串内容。Requests 模块其实是根据 response.encoding 编码格式，将内容服务器返回的数据编码成字符串的。
打印的是整个url指定的页面html （没有定位解析情况下） 字符串格式
2、二进制响应内容
response.content 二进制格式
Requests 会自动为你解码 gzip 和 deflate 传输编码的响应数据。
打印的是整个url指定的页面html 二进制格式
3、json 响应内容
response.json()
Requests 中也有一个内置的 JSON 解码器，助你处理 JSON 数据。
如果 JSON 解码失败， response.json() 就会抛出一个异常。
例如，响应内容是 401 (Unauthorized)，尝试访 问 response.json() 将会抛出 ValueError: No JSON object could be decoded 异常。
4、响应状态码
response.status_code
通过 response.status_code 我们可以获取响应的状态码
如果发送了一个错误请求(一个 4XX 客户端错误，或者 5XX 服务器错误响应)，我们可以通过 Response.raise_for_status() 来抛出 HTTPError 异常。
5、响应头
response.headers
6、页面内容乱码问题（面试）
乱码问题主要原因就是编解码不一致，通常我们在使用 requests 模块发送请求后获取到 响应 response，我们想要打印响应内容，可以使用 response.text 方法。但是有时候通过这种 方法打印出来的页面内容时乱码，这时候我们可以通过以下两种方法来解决乱码问题。
方法一：
设置方法是给 response.encoding 设置一个正确的编码，requests 模块会自动根据设置的 编码来将服务器相应的内容按照这个编码成字符串，这时候我们通过 response.text 字段就可 以获取正确的页面内容了。
response_str = response.content.decode(encoding='utf-8')
放方二：
方法来将二进制内容按照提供的编码方式 编码成 unicode 字符串，进而正确显示
response.encoding = 'utf-8'
response.text是通过response.ecoding这个属性设置的值来进行编程字符串。
response.ecoding是通过resquests模块自动识别的。（基本识别都对的。）
（四）案例 1：爬取百度产品网页.py
版本一：（包含解析详细步骤）
点击下面链接
https://blog.csdn.net/weixin_44238683/article/details/107425790
版本二：
（五）案例 2：爬取新浪新闻.py
版本一：
（内容详细步骤）
点击下面链接
https://blog.csdn.net/weixin_44238683/article/details/107426530
版本二：
新浪新闻路由分析
输入 A 股，分析检查返回的页面，如图所示(新浪页面开发者工具截图)：
请求的是：http://search.sina.com.cn/?q=A%E8%82%A1&c=news&from=channel&ie=utf-8
请求方式是：get 请求。
携带的参数是：有四个，其中一个参数是中文，请求的时候需要编码。
（六）案例 3：批量爬取百度贴吧.py
项目需求：用户输入要搜索的贴吧名，进入贴吧，然后分页获取每一个贴吧的html保存
从需求可以知道一个问题，如果需要分页获取，那么一定要观察params，传入如第一页，第二页参数信息。
版本一：
（内含详细步骤）
点击下面链接
https://blog.csdn.net/weixin_44238683/article/details/107427995
版本二：
代码：
（七）案例 4：爬取百度
需求：之前爬取网页，都不需要headers参数，现在爬取，get，不带headers发现爬取的网页，不完整，使用headers伪装浏览器
这个案例开始往后，逐渐体会到了 user-agent的重要性
版本一：
（内含详细步骤）
点击下面链接
https://blog.csdn.net/weixin_44238683/article/details/107428312
版本二：
代码
五、Request模块 post请求
在前面的案例中，使用的非传传参式请求，get
并且知道了两种爬取方法
方法一：拼接url参数
方法二：使用params
另外就是，如果页面数据爬取不到，需要伪装浏览器headers user-agent 客户端标识
从后面开始默认都要加上这个浏览器客户标识
（一）最基本的Post请求使用方法
（1）导入request 模块
import requests
（2）发送请求，获取响应
response = requests.post(
url=请求 url 地址，
headers = 请求头字典，
data=请求数据字典，
)
（二）案例 5：重写百度翻译.py
基本分析：
版本一：
（内容详细）
点击下面链接
https://blog.csdn.net/weixin_44238683/article/details/107428530
版本二：
1、浏览器打开：fanyi.baidu.com
2、F12—Network
3、输入 job(在输入过程中会不断请求服务器)，例如输入“j”时请求，“jo”时请求， “job”时也在请求，如下图所示：
4、同时获取请求:
Url：http://fanyi.baidu.com/sug
请求方式：POST
请求数据：job
方式一：
方式二：
（三）补充案例，金山词霸翻译
import requests
import json
def translate_word(word):
# 确定路由
base_url = 'http://fy.iciba.com/ajax.php?a=fy'
# 准备参数
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36',
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
}
data = {
'f': 'auto',
't': 'auto',
'w': word,
}
# 获取响应参数
response = requests.post(base_url, headers=headers, data=data)
print(response.json())
result = ''
for data in response.json()['content']['word_mean']:
result += data
return result
def main():
# 1、确定翻译内容
word = input('请求输入单词：')
# 2、翻译
result = translate_word(word)
# 3、显示
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
六、项目总结
