Python数据爬虫实战

在当今社交网络和互联网极度发达的时代，无论是企业还是个人都需要从海量数据中获取关键信息来指导决策。但是获取这些关键信息的过程通常需要大量的人力和时间成本，因此数据爬虫技术在这个时代显得尤为重要。Python作为一种流行的程序语言具有着领先的数据爬取与处理功能，在企业和个人应用中得到了很广泛的应用。

一、Python数据爬虫的应用场景

Python作为流行的程序语言，广泛应用于各行各业的数据爬取与处理。以下是Python数据爬虫的几种实际应用场景：

1、商业情报：企业中常常需要获取优秀竞争对手的情报信息，以便对市场的变化做更准确的预测。

2、搜索引擎优化：搜索引擎根据网站内容对网站进行排名，大量的优质内容和网站链接能够使得网站排名变得更好。此时Python数据爬虫技术就能够用来快速收集大量网站信息，以便进行分析和处理。

3、数据采集：企业通常需要从各个网站收集各种数据信息，此时数据爬虫技术也能够用来进行快速的数据采集。

4、舆情监测：在现代社会中，监测公众对企业或个人的品牌态度变得尤为重要。Python数据爬虫技术可以用来收集公众在社交媒体等网站上的对企业或个人的评价。

5、内容聚合：通过使用Python数据爬虫技术，企业或机构可以快速地对海量的内容进行聚合，从而提供更有针对性的内容信息。

二、Python爬虫的开发流程

Python爬虫的开发流程通常包括以下几个步骤：

1、确定爬取的目标网站：确定目标网站的域名，建立与目标网站的连接。


import requests
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
url = "http://www.example.com"
response = requests.get(url, headers=headers)

2、获取页面数据：使用requests或者urllib获取目标页面的HTML源代码。


from urllib import request
url = 'http://www.example.com'
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
req = request.Request(url, headers={'User-Agent': user_agent})
res = request.urlopen(req)
html = res.read()

3、解析页面：分析HTML源代码，提取需要的数据。可以使用Python中的BeautifulSoup或者lxml等库进行解析。


from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 通过使用标签名和属性名来获取标签
print(soup.select('div[class="wrapper"]')[0].get_text())

4、保存数据：将提取的数据以所需格式进行保存，例如保存为CSV或Excel文件。


import pandas as pd
header = ['column1','column2']
data = [['row1_data1', 'row1_data2'], ['row2_data1', 'row2_data2']]
df = pd.DataFrame(data,columns = header)
df.to_csv('data.csv')