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Python爬虫超详细讲解(零基础入门,老年人都看的懂)

python爬虫

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:

1.爬取数据,进行市场调研和商业分析。

爬取知乎优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。爬取招聘网站各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据。

比如你要做一个推荐系统,那么你可以去爬取更多维度的数据,做出更好的模型。

3.爬取优质的资源:

图片、文本、视频爬取知乎钓鱼贴\图片网站,获得福利图片。

这些事情,原本我们也是可以手动完成的,但如果是单纯地复制粘贴,非常耗费时间,比如你想获取100万行的数据,大约需忘寝废食重复工作两年。而爬虫可以在一天之内帮你完成,而且完全不需要任何干预。

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。比如有的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,你要爬取哪个网站的哪些数据,达到什么量级。

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.了解爬虫的基本原理及过程
2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路
3.了解非结构化数据的存储
4.学习scrapy,搭建工程化爬虫
5.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取
6.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施
7.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

1.了解爬虫的基本原理及过程

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。

简单来说,我们向服务器发送请求后,会得到返回的页面,通过解析页面之后,我们可以抽取我们想要的那部分信息,并存储在指定的文档或数据库中。

在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识,比如 POST\GET、HTML、CSS、JS,简单了解即可,不需要系统学习。

2.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议你从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。掌握之后,你会发现爬虫的基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

来看一个爬取豆瓣短评的例子:
在这里插入图片描述
选中第一条短评,右键-“检查”,即可查看源代码
在这里插入图片描述
我们通过定位,得到了第一条短评的XPath信息:

//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p
  • 1

但是通常我们会想爬取很多条短评,那么我们会想获取很多这样的XPath信息:

//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p
//*[@id="comments"]/ul/li[2]/div[2]/p
//*[@id="comments"]/ul/li[3]/div[2]/p
………………………………
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观察1、2、2条短评的XPath信息,你会发现规律,只有

  • 后面的序号不一样,恰好与短评的序号相对应。那如果我们想爬取这个页面所有的短评信息,那么不要这个序号就好了呀。
  • 通过XPath信息,我们就可以用简单的代码将其爬取下来了:

    import requests
    from lxml import etree
    
    #我们邀抓取的页面链接
    url='https://book.douban.com/subject/1084336/comments/'
    
    #用requests库的get方法下载网页
    r=requests.get(url).text
    
    #解析网页并且定位短评
    s=etree.HTML(r)
    file=s.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li/div[2]/p/text()')
    
    #打印抓取的信息
    print(file)
    
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    在这里插入图片描述
    爬取的该页面所有的短评信息

    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基本没问题了。

    这个过程中你还需要了解一些Python的基础知识:

    文件读写操作:用来读取参数、保存爬下来的内容

    list(列表)、dict(字典):用来序列化爬取的数据

    条件判断(if/else):解决爬虫中的判断是否执行

    循环和迭代(for ……while):用来循环爬虫步骤

    3.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text、csv这样的文件。还是延续上面的例子:

    用Python的基础语言实现存储:

    with open('pinglun.text','w',encoding='utf-8') as f:
        for i in file:
            print(i)
            f.write(i)
    
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    用pandas的语言来存储:

    #import pandas as pd
    #df = pd.DataFrame(file)
    #df.to_excel('pinglun.xlsx')
    
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    这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来,把代码贴在爬取代码后面即可。
    在这里插入图片描述
    存储的该页的短评数据

    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。以下知识点掌握就好:

    • 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充
    • 重复值处理:重复值的判断与删除
    • 空格和异常值处理:清楚不必要的空格和极端、异常数据
    • 分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

    4.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

    爬取一个页面的的数据是没问题了,但是我们通常是想爬取多个页面啊。
    这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了,还是以短评的页面为例,我们来看多个页面的url有什么不同:

    https://book.douban.com/subject/1084336/comments/
    https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=2
    https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=3
    https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=4
    ……………………
    
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    通过前四个页面,我们就能够发现规律了,不同的页面,只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例,写一个循环更新页面地址就好了。

    for a in range(5):
        url="http://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p={}".format(a)
    
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    • 2

    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。

    比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化,这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息,通常能够得到意外的收获。
    在这里插入图片描述
    通过开发者工具分析加载的信息

    比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问,可以尝试加入userAgent 信息。
    在这里插入图片描述
    浏览器中的userAgent信息
    在这里插入图片描述
    在代码中加入userAgent信息

    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。

    5.学习爬虫框架,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。

    6.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。

    7.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,听起来非常吓人,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。

    所以不要被有些看起来很高深的东西吓到了。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。

    当然唯一困难的是,刚开始没有经验的时候,在寻找资源、搜索解决问题的方法时总会遇到一些困难,因为往往在最开始,我们去描述清楚具体的问题都很难。如果有大神帮忙指出学习的路径和解答疑问,效率会高不少。

    关于Python技术储备

    学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

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    一、Python学习大纲

    Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
    在这里插入图片描述

    二、Python必备开发工具

    在这里插入图片描述

    三、入门学习视频

    四、实战案例

    光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。在这里插入图片描述

    五、python副业兼职与全职路线

    在这里插入图片描述

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