python爬虫简单事例-python新手关于爬虫的简单例子《python爬虫实例分布式案例教程》...

麓上学教育Python爬虫技术授课质量怎么样？

不吹不从客观的角度，以自己习体验来回答一下。

首先对习方属于视屏类教学，和传统不一样的是，每个视屏都属于一个关卡，学习完成一关之后，会有对应的课后作业，完成之后再进入到下一关学习，整体来讲解模式还是不错的。

其次就是关于课程内容部分，爬虫方面的内容基本上都已经有讲到包括爬虫基础、框架、分布式爬虫以及反爬虫js解密，唯一有遗憾的地方就是关于移动端爬虫的内容基本没有涉及，(ps：他们说后面会更新这方面的内容，可以继续免费学习)。

加上比较好的售后服务，整体课程质量还是可以算中上的。

至于值不值得报名学习，就看大家自己的判断了

仅代表个人观点

写出python爬虫的人编码能力怎么样？

能力一般般，就是懂得分析网页结构、懂正则表达式或XPATH表达式，仅此而已。

python如何搭建分布式爬虫呀

爬虫本质上不需布式。因为你要爬一个网常5-10个线程足够了，再多对网站压力测试了。

你只需要将分配到不同的机器上，然后各运行各自己的，结果合并一下就可以。 这个与nutch人map, reduse也没有什么差别。只是手工分，手工合并。当然也可以用脚本分，脚本合并，脚本远程启动。有一个远程控制模块，似乎叫rpy。很简单，很容易上手。可以远程控制一个模块。

数据库用postgresql不是很好。因为爬行结果放在关系型数据库里太吃力。特别是网页内容。通常是URL放在redis里。 内容放在文件系统里，你可以用hadoop hdfs thrift方案放在hadoop里。

如果使用了hadoop，就干脆模仿nutch的流程，把python脚本也交给hadoop去管理好了。

至于控制与通信这个都让hadoop来处理好了。

当然我个人觉着rpy方式更简单。 里面控制与通信都是现成的。10分钟就学会了。

还是回到原来的说法，大部分情况下，单机多线程跑爬虫足够用了。 不需要分布式。而且效率甚至比分布式更高。

python新手关于爬虫的简单例子

# coding:utf-8

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

import os

url = "http://www.baidu.com"

r = requests.get(url)

demo = r.text # 服返回响应

soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")

"""

demo 表示被的html格式的内容

html.parser表示解析用的解析器

"""

# 输出响应的html对象

ab = list()

with open("D:\temp\mii.txt","w ",encoding="utf-8") as xxx:

for mi in soup.find_all("a"):

# ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化输出

xxx.writelines(str(mi))

xxx.write(" ")

xxx.close()

执行完毕 D盘下 temp 目录的 mii.txt文件会得到爬取到的所有链接。

如何使用python爬虫如何爬取米思米案例库？请大神来帮忙1

背景：首先对于登面作为普通人类，是怎要输入账号和密码，才录后，查看到页面的。

用selenium：那么就是让selenium去定位到对应的账号输入框和密码输入框，分别输入账号和密码，再定位到登录按钮，点击登录。即可模拟人类去登录，登录后页面刷新，看到你要的内容。

你要处理的内容，属于爬虫领域。

所以你最好先去了解背景知识：

先去搞懂爬虫基础：

前言 · 爬取你要的数据：爬虫技术

再去了解如何用Python写：

如何用Python写爬虫

最后再参考

心得和总结 · Selenium知识总结

估计会用到find_element_by_id或find_element_by_xpath等方面的函数去定义你的输入框或按钮。

python爬虫什么教程最好

现在之所以有这么多伙伴热衷于爬虫技无是因为爬虫可以帮我们做很多事情，比如引擎、采集数据、广告过滤等，以Python为例，Python爬虫可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥巨大的作用。

但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言，就对爬虫技术触类旁通，要学习的知识和规范还有喜很多，包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。

零基础如何学爬虫技术？对于迷茫的初学者来说，爬虫技术起步学习阶段，最重要的就是明确学习路径，找准学习方法，唯有如此，在良好的学习习惯督促下，后期的系统学习才会事半功倍，游刃有余。

用Python写爬虫，首先需要会Python，把基础语法搞懂，知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说，需要了解 HTTP协议的基本原理，虽然 HTTP 规范用一本书都写不完，但深入的内容可以放以后慢慢去看，理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤，我大概罗列了以下几大部分，大家可以参考：

网络爬虫基础知识:

爬虫的定义

爬虫的作用

Http协议

基本抓包工具(Fiddler)使用

Python模块实现爬虫：

urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解

使用requests模块 get 方式获取静态页面数据

使用requests模块 post 方式获取静态页面数据

使用requests模块获取 ajax 动态页面数据

使用requests模块模拟登录网站

使用Tesseract进行验证码识别

Scrapy框架与Scrapy-Redis：

Scrapy 爬虫框架大体说明

Scrapy spider 类

Scrapy item 及 pipeline

Scrapy CrawlSpider 类

通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫

借助自动化测试工具和浏览器爬取数据：

Selenium PhantomJS 说明及简单实例

Selenium PhantomJS 实现网站登录

Selenium PhantomJS 实现动态页面数据爬取

爬虫项目实战：

分布式爬虫 Elasticsearch 打造搜索引擎

如何用 Python 构建一个简单的分布式系统

分布式概览

分布式爬虫？

通俗的讲，分布式爬虫就是多台机器多个 spider 对多个 url 的处理问题布式的方式可以极大提高程序的抓取效率。

构建分布式爬虫通畅需要考虑的问题

（1）如何能保证多台机器同时抓取同一个URL？

（2）如果某个节点挂掉，会不会影响其它节点，任务如何继续？

（3）既然是分布式，如何保证架构的可伸缩性和可扩展性？不同优先级的抓取任务如何进行资源分配和调度？

基于上述问题，我选择使用celery作为分布式任务调度工具，是分布式爬虫中任务和资源调度的核心模块。它会把所有任务都通过消息队列发送给各个分布式节点进行执行，所以可以很好的保证url不会被重复抓取；它在检测到worker挂掉的情况下，会尝试向其他的worker重新发送这个任务信息，这样第二个问题也可以得到解决；celery自带任务路由，我们可以根据实际情况在不同的节点上运行不同的抓取任务（在实战篇我会讲到）。本文主要就是带大家了解一下celery的方方面面(有celery相关经验的同学和大牛可以直接跳过了)

Celery知识储备

celery基础讲解

按celery官网的介绍来说

Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。

下面几个关于celery的核心知识点

broker：翻译过来叫做中间人。它是一个消息传输的中间件，可以理解为一个邮箱。每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，执行相应程序。这其实就是消费者和生产者之间的桥梁。

backend: 通常程序发送的消息，发完就完了，可能都不知道对方时候接受了。为此，celery实现了一个backend，用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。

worker: Celery类的实例，作用就是执行各种任务。注意在celery3.1.25后windows是不支持celery worker的！

producer: 发送任务，将其传递给broker

beat: celery实现的定时任务。可以将其理解为一个producer，因为它也是通过网络调用定时将任务发送给worker执行。注意在windows上celery是不支持定时任务的！

下面是关于celery的架构示意图，结合上面文字的话应该会更好理解

由于celery只是任务队列，而不是真正意义上的消息队列，它自身不具有存储数据的功能，所以broker和backend需要通过第三方工具来存储信息，celery官方推荐的是 RabbitMQ和Redis，另外mongodb等也可以作为broker或者backend，可能不会很稳定，我们这里选择Redis作为broker兼backend。

实际例子

先安装celery

pip install celery

我们以官网给出的例子来做说明，并对其进行扩展。首先在项目根目录下，这里我新建一个项目叫做celerystudy，然后切换到该项目目录下，新建文件tasks.py，然后在其中输入下面代码

这里我详细讲一下代码：我们先通过app=Celery()来实例化一个celery对象，在这个过程中，我们指定了它的broker，是redis的db 2,也指定了它的backend,是redis的db3, broker和backend的连接形式大概是这样

redis://:password@hostname:port/db_number

然后定义了一个add函数，重点是@app.task，它的作用在我看来就是将add()

注册为一个类似服务的东西，本来只能通过本地调用的函数被它装饰后，就可以通过网络来调用。这个tasks.py中的app就是一个worker。它可以有很多任务，比如这里的任务函数add。我们再通过在命令行切换到项目根目录，执行

celery -A tasks worker -l info

启动成功后就是下图所示的样子

这里我说一下各个参数的意思，-A指定的是app(即Celery实例)所在的文件模块，我们的app是放在tasks.py中，所以这里是 tasks；worker表示当前以worker的方式运行，难道还有别的方式？对的，比如运行定时任务就不用指定worker这个关键字; -l info表示该worker节点的日志等级是info，更多关于启动worker的参数(比如-c、-Q等常用的)请使用

celery worker --help

进行查看

将worker启动起来后，我们就可以通过网络来调用add函数了。我们在后面的分布式爬虫构建中也是采用这种方式分发和消费url的。在命令行先切换到项目根目录，然后打开python交互端

from tasks import addrs = add.delay(2, 2)

这里的add.delay就是通过网络调用将任务发送给add所在的worker执行，这个时候我们可以在worker的界面看到接收的任务和计算的结果。

这里是异步调用，如果我们需要返回的结果，那么要等rs的ready状态true才行。这里add看不出效果，不过试想一下，如果我们是调用的比较占时间的io任务，那么异步任务就比较有价值了

上面讲的是从Python交互终端中调用add函数，如果我们要从另外一个py文件调用呢？除了通过import然后add.delay()这种方式，我们还可以通过send_task()这种方式，我们在项目根目录另外新建一个py文件叫做 excute_tasks.py，在其中写下如下的代码

from tasks import addif __name__ == "__main__": add.delay(5, 10)

这时候可以在celery的worker界面看到执行的结果

此外，我们还可以通过send_task()来调用，将excute_tasks.py改成这样

这种方式也是可以的。send_task()还可能接收到为注册（即通过@app.task装饰）的任务，这个时候worker会忽略这个消息

定时任务

上面部分讲了怎么启动worker和调用worker的相关函数，这里再讲一下celery的定时任务。

爬虫由于其特殊性，可能需要定时做增量抓取，也可能需要定时做模拟登陆，以防止cookie过期，而celery恰恰就实现了定时任务的功能。在上述基础上，我们将tasks.py文件改成如下内容

然后先通过ctrl c停掉前一个worker，因为我们代码改了，需要重启worker才会生效。我们再次以celery -A tasks worker -l info这个命令开启worker。

这个时候我们只是开启了worker，如果要让worker执行任务，那么还需要通过beat给它定时发送，我们再开一个命令行，切换到项目根目录，通过

这样就表示定时任务已经开始运行了。

眼尖的同学可能看到我这里celery的版本是3.1.25，这是因为celery支持的windows最高版本是3.1.25。由于我的分布式微博爬虫的worker也同时部署在了windows上，所以我选择了使用 3.1.25。如果全是linux系统，建议使用celery4。

此外，还有一点需要注意，在celery4后，定时任务（通过schedule调度的会这样，通过crontab调度的会马上执行）会在当前时间再过定时间隔执行第一次任务，比如我这里设置的是60秒的间隔，那么第一次执行add会在我们通过celery beat -A tasks -l info启动定时任务后60秒才执行；celery3.1.25则会马上执行该任务

版权声明：本站所有文章皆为原创，欢迎转载或转发，请保留网站地址和作者信息。