一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据

转自：https://blog.csdn.net/zw0Pi8G5C1x/article/details/78956291

 

Python爬虫为什么受欢迎

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

 

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

 

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，结果入了前端的坑，瘁……

 

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

 

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

  

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

 

 

 

 - ❶ -

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

 

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

 

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

 

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

 

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

 

 

 

 - ❷ -

了解非结构化数据的存储

 

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

 

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

 

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

 

 

 

- ❸ - 

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

 

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

 

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

 

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

 

 

 

- ❹ -

学习数据库基础，应对大规模数据存储

 

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

 

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

 

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

 

 

 

- ❺ -

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

 

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

 

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

 

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

 

 

 

 - ❻ -

分布式爬虫，实现大规模并发采集

 

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

 

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

 

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

 

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

 

 

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

 

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

 

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

 

不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。

 

 

这门课已经开课一个月，已经有2000+同学加入。不少同学都取得了从0到1的进步，能够写出自己的爬虫，爬取大规模数据。下面是几位同学的作业合集分享：

 

 

爬LOL英雄皮肤高清图片

@沉默小熊猫

 

爬取了当前比较火的游戏壁纸，MOBA游戏《英雄联盟》，手游《王者荣耀》、《阴阳师》，FPS游戏《绝地求生》，其中《英雄联盟》的壁纸最难爬取，这里展示爬取《英雄联盟》全部英雄壁纸的过程。

 

先看一下最终爬取的效果，每个英雄的壁纸都被爬取下来了：

 

139个英雄壁纸文件夹

 

“黑暗之女 安妮”的12张壁纸：

小红帽 安妮  高清大图

 

 

1.爬虫流程图

 

至此对我要爬取的对象已经有了一定的了解，对于具体爬取方法也有了想法，可以设计如下爬虫流程图：

 

 

 

2.设计代码整体框架

 

根据爬虫流程图，我设计了如下代码框架：

 

 

这个代码框架非常容易读懂，主要就是run()函数，run()函数完成了这样一套工作：创建LOL文件夹——获得键盘输入的信息——若信息为“All”则爬取全部英雄壁纸，否则爬取单个英雄壁纸。

 

 

3.爬取所有英雄信息

 

首先我们要解析champion.js文件，得到英雄英文名与id的一一对应关系。

 

对于官网网站上的所有英雄信息页面，由于是用 JavaScript 加载出来的，普通方法并不好爬取，我使用了 Selenium+PhantomJS 的方法来动态加载英雄信息。

 

解析的英雄信息

 

 

4.爬取英雄壁纸

 

得到每一个英雄的信息后，我们就可以开始愉快的爬取它们的壁纸啦~定义get_image(heroid,heroframe) 函数，用于爬取单个英雄的全部壁纸。

 

 

运行代码时注意保持网络畅通，如果网速太慢可能会爬取失败。在3兆有线网的网速下爬取全部139个英雄的全部高清壁纸（约一千张图）大概要3-4分钟。

 

《王者荣耀》、《阴阳师》、《绝地求生》等其他游戏的壁纸也是同样道理就可以爬取了，据我实践，《英雄联盟》的爬取难度是最高的，因此将上述过程弄懂了，自己再编写代码爬其他游戏就易如反掌了。

卡片里面内容可以滑动

 

 

美团网餐饮商家的信息爬取

@Chenchen

 

本次对【常州美食】全部美食推荐 进行一次爬虫实践，主要想爬取的信息有：餐厅的名称、餐厅的评分、餐厅评论数、餐厅的地址、人均消费价格……

 

最终爬下来的数据保存为CSV如下：

 

 

 

美团使用了反爬虫机制，要模拟浏览器来进行爬取。经过几次尝试，发现只对 Cookie 和 User-Agent 进行校验。

 

爬到第一组数据

 

爬到第一组数据之后，接着就是想翻页的事情。翻页特别简单，于是又爬取了商家电话、营业时间等信息。

 

打包写个函数

 

成功地爬到了相应的信息

 

但好景不长，爬到一半的时候被403了。

 

 

因为被封了，我们只能用无痕方式来访问了?。看了下，决定采用多个 Cookie 然后随机调用的方式来避免被封了。最终使用了17个cookie，经过测试，可以高速爬取不被封。

 

 

这次的爬取在这里结束了，但是爬回来的数据可以做很多分析，比如在不同的地段外卖的情况，商家的分布等等。

 

 

爬当当网各分类所有五星图书

@ZhuNewNew

 

这次作业选择爬取的网站是当当网，当当有比较多的图书数据，特别是五星图书，包含了各个领域最受欢迎的图书信息，对于寻找有价值的图书、分析好书的销售情况具有一定的价值。

 

最终爬取的数据如下，总共10000+行数据：

 

 

 

我想爬取的数据是各分类（小说、中小学教辅、文学、成功/励志……）下面的五星图书信息（书名、评论数、作者、出版社、出版时间、五星评分次数、价格、电子书价格等等）。

 

为了抓各分类下的图书信息，首先看看点击各分类的时候，链接是否发生变化。经过测试，在不同的分类，链接都是不一样的，事实证明不是JS加载。

 

打印之后正常返回数据

 

到这里基本可以知道，当当网的反爬确实不严格，我甚至还没有设置Headers的信息，竟然也可以爬取到想要的数据。但最后在完整的代码中，还是把headers加上了，保险起见吧。

 

接下来就是分别爬取每个分类下的图书信息，以“小说”为例，其实翻页特别简单，给几个比较如下：

 

 

翻页也非常简单，只不过有一点点坑的是，爬回来的链接在代码中，需要对其翻页，就需要把链接构造出来。对返回来的链接进行分析，发现仅仅是中间有四个数字不一样。于是我把这几个数据取出来，在连接中传进去，这样可以构造通用的链接。

 

构造的翻页链接

 

接下来就是去抓取不同页面的信息，没有异步加载，所以直接用xpath定位就OK。当然中间有一些小地方需要注意的是，每本书所包含的信息是不一样的，所以用xpath去获取的时候不一定能获取到，就会出错。于是用到try……except语句。

 

 

最后总共爬到10000多行数据，对应不同领域的10000多本高评分的书籍，当然会有一些重复计算，比如小说和文学，就有不少书是同时在这两个类目的。

 

当当网本身没有什么反爬机制，所以爬取也比较顺利。唯一的小麻烦就是抓回来的链接继续翻页和其中一些书籍中部分信息缺失的处理。

 

 

爬拉勾网职位信息

@楠生

 

本来就想从事“数据分析师”这个岗位，所以就想了解这个岗位的薪资、要求、以及在我所生活城市的主要分布点，而拉勾网是权威的互联网行业招聘平台，所以爬取拉勾网上的“数据分析师”职位信息有很好的代表性。

 

最终爬到的数据存在MongoDB中如下：

 

 

学习翻页的时候把引号添上运行时报了JSONDecodeError的错，本人被引号折腾了许久，分享出来希望大家引以为戒。

踩了两个坑之后，就开始做课后作业了，没想到对于一个新手来说困难一茬茬。开始我的思路是找连接，但是采集的数据里没有连接，所以就点击进入详情页面，看有什么规律没？然后就尝试着多次点击各详情页面，发现页面的数字和采集的某个数据能匹配。例如：

某个详情页面

 

找到突破口就开始行动：

 

DOC

request url\request method

 

多次尝试（还是费了一些时间）：request url和网址是一样的，那突破口就算找到，数据是DOC格式，request method :get,那就是又回到了熟悉的战场了。

思路：遍历positionId，用format,如：

详情网页

xpath方法获取数据

部分数据：

一次次尝试，优化后的代码，这个主要是学习和创作的过程（爬取详情页面是我的杰作)。

 

 

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- 高效的学习路径 -

 

 

 

一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，我们会直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径，让你不再面对零散的知识点。

 

说点具体的，比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，多种工具都能完成的，我们会给你最简单的方法，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。

 

 

《Python爬虫：入门+进阶》大纲

 

第一章：Python 爬虫入门

 

1、什么是爬虫

网址构成和翻页机制

网页源码结构及网页请求过程

爬虫的应用及基本原理

 

2、初识Python爬虫

Python爬虫环境搭建

创建第一个爬虫：爬取百度首页

爬虫三步骤：获取数据、解析数据、保存数据

 

3、使用Requests爬取豆瓣短评

Requests的安装和基本用法

用Requests 爬取豆瓣短评信息

一定要知道的爬虫协议

 

4、使用Xpath解析豆瓣短评

解析神器Xpath的安装及介绍

Xpath的使用：浏览器复制和手写

实战：用 Xpath 解析豆瓣短评信息

 

5、使用pandas保存豆瓣短评数据

pandas 的基本用法介绍

pandas文件保存、数据处理

实战：使用pandas保存豆瓣短评数据

 

6、浏览器抓包及headers设置（案例一：爬取知乎）

爬虫的一般思路：抓取、解析、存储

浏览器抓包获取Ajax加载的数据

设置headers 突破反爬虫限制

实战：爬取知乎用户数据

 

7、数据入库之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安装和使用

设置等待时间和修改信息头

实战：爬取拉勾职位数据

将数据存储在MongoDB中

补充实战：爬取微博移动端数据

 

8、Selenium爬取动态网页（案例三：爬取淘宝）

动态网页爬取神器Selenium搭建与使用

分析淘宝商品页面动态信息

实战：用Selenium 爬取淘宝网页信息

 

 

第二章：Python爬虫之Scrapy框架

 

1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥

html、css、js、数据库、http协议、前后台联动

爬虫进阶的工作流程

Scrapy组件：引擎、调度器、下载中间件、项目管道等

常用的爬虫工具：各种数据库、抓包工具等

 

2、Scrapy安装及基本使用

Scrapy安装

Scrapy的基本方法和属性

开始第一个Scrapy项目

 

3、Scrapy选择器的用法

常用选择器：css、xpath、re、pyquery

css的使用方法

xpath的使用方法

re的使用方法

pyquery的使用方法

 

4、Scrapy的项目管道

Item Pipeline的介绍和作用

Item Pipeline的主要函数

实战举例：将数据写入文件

实战举例：在管道里过滤数据

 

5、Scrapy的中间件

下载中间件和蜘蛛中间件

下载中间件的三大函数

系统默认提供的中间件

 

6、Scrapy的Request和Response详解

Request对象基础参数和高级参数

Request对象方法

Response对象参数和方法

Response对象方法的综合利用详解

 

 

第三章：Python爬虫进阶操作

 

1、网络进阶之谷歌浏览器抓包分析

http请求详细分析

网络面板结构

过滤请求的关键字方法

复制、保存和清除网络信息

查看资源发起者和依赖关系

 

2、数据入库之去重与数据库

数据去重

数据入库MongoDB

 

 

第四章：分布式爬虫及实训项目

 

1、大规模并发采集——分布式爬虫的编写

分布式爬虫介绍

Scrapy分布式爬取原理

Scrapy-Redis的使用

Scrapy分布式部署详解

 

2、实训项目（一）——58同城二手房监控

 

3、实训项目（二）——去哪儿网模拟登陆

 

4、实训项目（三）——京东商品数据抓取

 

 

 

- 每课都有学习资料 -

 

你可能收集了以G计的的学习资源，但保存后从来没打开过？我们已经帮你找到了最有用的那部分，并且用最简单的形式描述出来，帮助你学习，你可以把更多的时间用于练习和实践。

 

考虑到各种各样的问题，我们在每一节都准备了课后资料，包含四个部分：

 

1.课程重点笔记，详细阐述重点知识，帮助你理解和后续快速复习；

2.默认你是小白，补充所有基础知识，哪怕是软件的安装与基本操作；

3.课内外案例提供参考代码学习，让你轻松应对主流网站爬虫；

4.超多延伸知识点和更多问题的解决思路，让你有能力去解决实际中遇到的一些特殊问题。

 

某节部分课后资料

 

 

- 超多案例，覆盖主流网站 -

 

课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例：豆瓣、百度、知乎、淘宝、京东、微博……每个案例在课程视频中都有详细分析，老师带你完成每一步操作。

 

另外，我们还会补充比如小猪、链家、58同城、网易云音乐、微信好友等案例，提供思路与代码。

 

多次的模仿和练习之后，你可以很轻松地写出自己的爬虫代码，并能够轻松爬取这些主流网站的数据。

 

 

 

 

- 技能拓展：反爬虫及数据存储、处理 -

 

懂得基本的爬虫是远远不够的，所以我们会用实际的案例，带你了解一些网站的反爬虫措施，并且用具体的技术绕过限制。比如异步加载、IP限制、headers限制、验证码等等，这些比较常见的反爬虫手段，你都可以很好地规避。

 

工程化的爬虫、及分布式爬虫技术，让你有获取大规模数据的可能。除了爬虫的内容，你还将了解数据库（Mongodb）、pandas 的基本知识，帮你存储爬取的数据，同时可以对数据进行管理和清洗，你可以获得更干净的数据，以便后续的分析和处理。

 

 

用 Scrapy 爬取租房信息

 

爬取拉勾招聘数据并用 MongoDB 存储