迅速入门爬虫数据清洗与可视化

数据爬取与分析

1. 基础知识

1.1 数据分析的基础知识

数据分析的一般流程:

明确目标-》采集数据-》数据清洗与分析-》绘制图表并且可视化-》得出结论

1.2 具有python特色的程序

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1.3 字符串切片

1 循环打印嵌套列表:movies=[“the holy”,1975,“terry jones”,91,[“graham”,
[“michael”,“john”,“gilliam”,“idle”,“haha”]]],实现以下形式的输出:

The holy

1975

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2、字典值操作

有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90],将所有大于66的值保存至字典的第一个key中,将小于66的值保存至第二个key的值中。即:{‘k1’:大于66的所有值,‘k2’:小于66的所有值}

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2. 数据采集-爬虫的设计与实现

2.1 两条技术路线:

  1. 爬虫框架:scrapy 、selenium

  2. request库,urlib原生爬虫

2.2 爬虫概念:

  1. 网络爬虫

    网络爬虫是一种按照一定规则,自动抓取互联信息的程序或者脚本。

    由于互联网数据的多样性,资源的有限性,现在根据用户需求定向抓取相关网页并分析,已经成为当今主流爬取策略

  2. 爬虫的本质

    模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的部分数据

  3. 爬虫工作流程

    • 观察页面特征:使用Ctrl+u查看网页源码,选中某元素,进行审查
    • 请求目标网页并获得相应
    • 定义信息提取规则,使用re(正则)第三方网页解析器,beautiful soup xpath bs4
    • 提取网页数据并保存
  4. 数据通常需要通过解析,解析方式:

    定义信息提取规则,使用re(正则)第三方网页解析器,beautiful soup xpath bs4

2.4 Scrapy 爬虫

2.4.1 Scrapy 爬虫的主要部件以及作用

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pHCwfals-1634735959385)(C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20211019203520100.png)]

  1. Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯,信号、数据传递等。
  2. Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎。
  3. Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理
  4. Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器)
  5. Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方.
  6. Downloader Middlewares(下载中间件):可以自定义扩展下载功能的组件(代理、cokies等)。
  7. Spider Middlewares(Spider中间件):可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)

2.4.2 Scrapy 爬虫的工作流程

  1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
  2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
  3. 下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
  4. 爬虫解析Response
  5. 解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理
  6. 解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取

2.4.3 与传统的request爬虫对比

  1. scrapy是封装起来的框架,他包含了下载器,解析器,日志及异常处理,基于多线程, twisted的方式处理,对于固定单个网站的爬取开发,有优势,但是对于多网站爬取 100个网站,并发及分布式处理方面,不够灵活,不便调整与括展。
  2. request 是一个HTTP库, 它只是用来,进行请求,对于HTTP请求,他是一个强大的库,下载,解析全部自己处理,灵活性更高,高并发与分布式部署也非常灵活,对于功能可以更好实现

2.4.4 scrapy创建爬虫的流程

  1. 手动创建scrapy项目夹 p (mkdir p)

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  2. 启动命令行,进入到该项目如 cd 到p夹下

    image-20211019205502933

  3. scrapy startproject 项目名称

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    image-20211019210219992

    cd E:/p/项目名称进入到该项目夹后,然后执行 scrapy genspider XXX XXXimage-20211019210734763

  4. 配置信息,配置itempiplines等的设置

    后面就是修改配置文件settings.py部分的配置,定义item存数据

  5. 编写爬虫逻辑

    在我们的ptest里面编写爬虫逻辑

2.5 Selenium 爬虫框架

2.5.1 适用场景

爬取动态页面,用于web应用测试的工具,selenium测试直接在浏览器运行,可以模仿人的操作,可以有效应对反爬机制

2.5.2 安装与配置

  1. pip install
  2. 用anaconda环境
  3. pycharm 直接下载库

2.5.3 定位元素方式

有很多种元素定位的方法,比如基于id、name、xpath、css selector等方式来定位

  1. 返回单个元素:

    • find_element_by_id()
    • find_element_by_name()
    • find_element_by_xpath()
    • find_element_by_link_text()
    • find_element_by_partial_link_text()
    • find_element_by_tag_name()
    • find_element_by_class_name()
    • find_element_by_css_selector()
  2. 返回列表:

    • find_elements_by_name()

    • find_elements_by_xpath()

    • find_elements_by_link_text()

    • find_elements_by_partial_link_text()

    • find_elements_by_tag_name()

    • find_elements_by_class_name()

    • find_elements_by_css_selector()

      因为id是唯一的所以我觉得不能返回列表

3 . 数据库连接与查询

3.1 Mysql数据库

3.1.1安装与配置

  1. 安装mysql
  2. 最好再安装一个mysql用户图形化管理界面比如navicate
  3. 配置环境变量
  4. 下载pymysql库

3.1.2 python操作mysql数据库

操作步骤:

  1. 新建数据库
  2. 新建表
  3. 连接数据库
  4. 向当前数据库中的表插入数据

3.2 MongoDB 数据库

3.2.1安装与配置

  1. 安装MongoDB
  2. 最好再安装一个MongoDB用户图形化管理界面比如navicate
  3. 配置环境变量
  4. 下载pymongo库

3.2.2 python操作mysql数据库

操作步骤:

  1. 新建连接
  2. 新建数据库
  3. 连接数据集
  4. 向当前数据集下插入数据

4. 数据分析

4.1 numpy

4.1.1 数组的创建

import numpy as np
np.ones(5)

image-20211019222142508

A=np.array([[1,2],[3,4]])

image-20211019222211990

np.zeros((2,3))

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4.1.2 数组的变形

a2=np.arange(8).reshape(2,4)

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4.1.3 数组的计算

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4.2 pandas

4.2.1 数据读写、选择、整理和描述

  1. 从csv中读取数据

    import pandas as pd

    df =pd.read_csv("./数据阿巴巴巴.csv")

    其实还可以读取html、txt

    高级操作:

    df=pd.read_csv("./shujv.cvs",delimiter=",",encoding="utf-8",header=0)

    #delimiter以怎么样的方式来分割;解码方式utf-8;设置0行为头部

  2. 向csv中写入数据

    df.to_csv("./ababab.csv",columns=["寶貝","价格"],index=False,header=True)

    不要索引,以列头这两行导入

  3. 数据选取

    • 行的选取

      rows =df[0:3]

      选择第0行到第2行数据

      r=df.head()

      选取前五行

    • 列的选取

      cols =df[['宝贝','价格']]

    • 取0到3行的宝贝和价格

      df.loc[0:3,['宝贝','价格']]

    • 操作行和块

      从已有的列中创建一个新列

      df['销售额']=df['价格']*df['成交量']

      df.head()#查看一下前五行数据

    • 根据条件过滤行

      df1=[(df["价格"]<100)&(df["成交量"]>1000)]

      筛选出,价格小于100,成交量大于1000的数据

  4. 数据整理

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  5. 数据描述

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4.2.2 数据分组、分割、合并和变形

  1. 分组

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EzhROGsp-1634735959479)(C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20211019232946860.png)]

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  1. 分割

    前闭后开

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  2. 合并

    • dataframe合并

      pd.merge(df1,df2,how='left',on="卖家")#左连接

      pd.merge(df1,df2,how='outer',on="卖家")#外连接

      pd.merge(df1,df2,how='right',on="卖家")#右

      不指定on那个列就默认相同的选择列名相同的一列

    • 索引合并

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    • 轴向连接

    按axis=1列拼接,axis为0就是按行,默认就是行。

    pd.contact([col1,col2,col3],axis=1)

  3. 变形

    • 重塑层次化

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      • 数据透视表:

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4.2.3 缺失值

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5. 数据可视化

5.1 matplotlib绘图操作:

  1. 初始化,导库,乱码,设定背景

    import matplotlib

    import matplotlit.pylot

  2. 生成一个画布(规定画布大小,坐标系)

    fig,axes =plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))

  3. 绘图(形状)

    axes[0].hit(df,bins=20)

  4. 自动调整样式

    fig.tight_layout()

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5.2 案例

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