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python编程遇到的几个坑
1. 爬个别特定网站,不一定得用python写爬虫,多数情况wget一条命令多数网站就能爬的不错,真的玩到自己写爬虫了,最终遇到的无非是如何做大做壮,怎么做分布式爬虫。scrapy这种价值接近0,异步或者多线程搞抓取,选一个成熟的基于磁盘的队列库,kafka之类的,scrapy帮了啥?
2. http库众多,还有gevent库monkey patch以后coroutine的玩这一选择,规模千万的话urllib3很好。
3. 对付网站的诸如登录、ajax,这种不过是体力民工活,不展开了。
4. 速度很重要,放ec2或者国内的云上跑,很重要的指标是你每一亿网页爬下来成本多少,爬的时候比如4核一个虚拟机节点,你能inbound贷款用足100mbps吗。
5. beautifulsoup太慢,全网的爬,encoding的分析也要要快,c实现的chardet还行
最关键的,永远是爬下来以后的信息的提取、分析、使用,就是另外一个话题了。
1.学会使用chrome浏览器查看通信以及查看元素格式
2.增加User-Agent, 这是最简单的反爬措施了
3.写爬虫最好使用Ipython,在交互式的环境下,可以时刻了解自己问题具体出在哪里
4.使用requests
5.用get或者post下好html之后,要确认你需要的东西html里面有,而不是之后用ajax或者javascript加载的。
6.解析的话,BeautifulSoup不错。对于少数非常特殊的,可以考虑用re。
7,需要大量采集数据的话,学会使用框架,比如scrapy。
进阶:
加入网站需要模拟登陆,里面使用了很多ajax或者javascript,或者反爬虫厉害,用requests的session,注意F12查看到底发送了什么数据。
实在不会,就使用模拟浏览器吧,推荐selenium,虽然速度慢点,内存多点,但是真的很省力,而且基本查不出来。
最后,爬虫速度不要太快,加上time.sleep(1),尽量少用多线程,别人建站也不容易,(尤其是小站)你不给别人带来很大的麻烦,别人也就睁一只眼闭一只眼了,否则封IP不是好玩的。
有些页面喜欢使用redirect,然而requests的get和post方法中默认是直接跳转的!很可能你就带着错误的cookies和headers跳转了,所以务必将allow_redirects参数设为false
精通Python网络爬虫之网络爬虫学习路线
欲精通Python网络爬虫,必先了解网络爬虫学习路线,本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。
作者:韦玮
转载请注明出处
随着大数据时代的到来,人们对数据资源的需求越来越多,而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。
那么,如何才能精通Python网络爬虫呢?学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢?在此为大家具体进行介绍。
1、选择一款合适的编程语言
事实上,Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫,你首先需要选择一款合适的编程语言,这些编程语言各有优势,可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写,其优点是:简洁、掌握难度低。
2、掌握Python的一些基础爬虫模块
当然,在进行这一步之前,你应当先掌握Python的一些简单语法基础,然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。
在掌握了Python的语法基础之后,你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择,比如urllib、requests等等,只需要精通一个基础模块即可,不必要都精通,因为都是大同小异的,在此推荐的是掌握urllib,当然你可以根据你的习惯进行选择。
3、深入掌握一款合适的表达式
学会了如何爬取网页内容之后,你还需要学会进行信息的提取。事实上,信息的提取你可以通过表达式进行实现,同样,有很多表达式可以供你选择使用,常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等,这些表达式你没有必要都精通,同样,精通1-2个,其他的掌握即可,在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式,其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大,简言之,就是能力比较强,XPath只能处理XML格式的数据,有些形式的数据不能处理,但XPath处理数据会比较快。
4、深入掌握抓包分析技术
事实上,很多网站都会做一些反爬措施,即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理,这个时候,你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方,如果需要在这种情况下获取数据,那么你需要对相应的数据进行抓包分析,然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler,当然你也可以用其他的抓包分析工具,没有特别的要求。
5、精通一款爬虫框架
事实上,当你学习到这一步的时候,你已经入门了。
这个时候,你可能需要深入掌握一款爬虫框架,因为采用框架开发爬虫项目,效率会更加高,并且项目也会更加完善。
同样,你可以有很多爬虫框架进行选择,比如Scrapy、pySpider等等,一样的,你没必要每一种框架都精通,只需要精通一种框架即可,其他框架都是大同小异的,当你深入精通一款框架的时候,其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用,在此推荐掌握Scrapy框架,当然你可以根据习惯进行选择。
6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略
反爬,是相对于网站方来说的,对方不想给你爬他站点的数据,所以进行了一些限制,这就是反爬。
反爬处理,是相对于爬虫方来说的,在对方进行了反爬策略之后,你还想爬相应的数据,就需要有相应的攻克手段,这个时候,就需要进行反爬处理。
事实上,反爬以及反爬处理都有一些基本的套路,万变不离其宗,这些后面作者会具体提到,感兴趣的可以关注。
常见的反爬策略主要有:
IP限制
UA限制
Cookie限制
资源随机化存储
动态加载技术
……
对应的反爬处理手段主要有:
IP代理池技术
用户代理池技术
Cookie保存与处理
自动触发技术
抓包分析技术+自动触发技术
……
这些大家在此先有一个基本的思路印象即可,后面都会具体通过实战案例去介绍。
7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用
有一些站点,通过常规的爬虫很难去进行爬取,这个时候,你需要借助一些工具模块进行,比如PhantomJS、Selenium等,所以,你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。
8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术
如果你已经学习或者研究到到了这里,那么恭喜你,相信现在你爬任何网站都已经不是问题了,反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。
但是,如果要爬取的资源非常非常多,靠一个单机爬虫去跑,仍然无法达到你的目的,因为太慢了。
所以,这个时候,你还应当掌握一种技术,就是分布式爬虫技术,分布式爬虫的架构手段有很多,你可以依据真实的服务器集群进行,也可以依据虚拟化的多台服务器进行,你可以采用urllib+redis分布式架构手段,也可以采用Scrapy+redis架构手段,都没关系,关键是,你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。
至于数据去重技术,简单来说,目的就是要去除重复数据,如果数据量小,直接采用数据库的数据约束进行实现,如果数据量很大,建议采用布隆过滤器实现数据去重即可,布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。
以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线,按照这些步骤学习下去,可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。
至于有些朋友问到,使用Windows系统还是Linux系统,其实,没关系的,一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行,比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据,但是在实际运行爬虫任务的时候,把爬虫部署到Linux系统中运行,这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好,所以你在不同的平台中运行一个爬虫,代码基本上不用进行什么修改,只需要学会部署到Linux中即可。所以,这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。
本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫,但是又不知道从何学起,怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章,可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解,这样,本篇文章的目的就达到了,加油!
本文章由作者韦玮原创,转载请注明出处。
python网络爬虫怎么学习
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第二周:学会爬取大规模数据
第三周:数据统计与分析
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