鏈家python爬蟲,python 鏈家

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爬蟲python能做什麼?

能用來做:1、收集數據;由於爬蟲程序是一個程序,程序運行得非常快,因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。2、刷流量和秒殺;當爬蟲訪問一個網站時,如果網站無法識別訪問來自爬蟲,那麼它可能將被視為正常訪問,進而刷了網站的流量。

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python爬蟲可以用來做什麼?

1、收集數據

python爬蟲程序可用於收集數據。這也是最直接和最常用的方法。由於爬蟲程序是一個程序,程序運行得非常快,不會因為重複的事情而感到疲倦,因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。

由於99%以上的網站是基於模板開發的,使用模板可以快速生成大量布局相同、內容不同的頁面。因此,只要為一個頁面開發了爬蟲程序,爬蟲程序也可以對基於同一模板生成的不同頁面進行爬取內容。

2、調研

比如要調研一家電商公司,想知道他們的商品銷售情況。這家公司聲稱每月銷售額達數億元。如果你使用爬蟲來抓取公司網站上所有產品的銷售情況,那麼你就可以計算出公司的實際總銷售額。此外,如果你抓取所有的評論並對其進行分析,你還可以發現網站是否出現了刷單的情況。數據是不會說謊的,特別是海量的數據,人工造假總是會與自然產生的不同。過去,用大量的數據來收集數據是非常困難的,但是現在在爬蟲的幫助下,許多欺騙行為會赤裸裸地暴露在陽光下。

3、刷流量和秒殺

刷流量是python爬蟲的自帶的功能。當一個爬蟲訪問一個網站時,如果爬蟲隱藏得很好,網站無法識別訪問來自爬蟲,那麼它將被視為正常訪問。結果,爬蟲「不小心」刷了網站的流量。

除了刷流量外,還可以參與各種秒殺活動,包括但不限於在各種電商網站上搶商品,優惠券,搶機票和火車票。目前,網路上很多人專門使用爬蟲來參與各種活動並從中賺錢。這種行為一般稱為「薅羊毛」,這種人被稱為「羊毛黨」。不過使用爬蟲來「薅羊毛」進行盈利的行為實際上遊走在法律的灰色地帶,希望大家不要嘗試。

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如何利用python爬蟲獲取數據

python是一款應用非常廣泛的腳本程序語言,谷歌公司的網頁就是用python編寫。python在生物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl一樣,都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料python;CMD命令行;windows操作系統方法/步驟1、首先下載安裝python,建議安裝2.7版本以上,3.0版本以下,由於3.0版本以上不向下兼容,體驗較差。2、打開文本編輯器,推薦editplus,notepad等,將文件保存成.py格式,editplus和notepad支持識別python語法。腳本第一行一定要寫上#!usr/bin/python表示該腳本文件是可執行python腳本如果python目錄不在usr/bin目錄下,則替換成當前python執行程序的目錄。3、編寫完腳本之後注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行百度。腳本寫完之後,打開CMD命令行,前提是python已經被加入到環境變數中,如果沒有加入到環境變數,請百度4、在CMD命令行中,輸入「python」+「空格」,即」python「;將已經寫好的腳本文件拖拽到當前游標位置,然後敲回車運行即可。

如何用python寫出爬蟲?

先檢查是否有API

API是網站官方提供的數據介面,如果通過調用API採集數據,則相當於在網站允許的範圍內採集,這樣既不會有道德法律風險,也沒有網站故意設置的障礙;不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中,網站可以用來收費,可以用來限制訪問上限等。整體來看,如果數據採集的需求並不是很獨特,那麼有API則應優先採用調用API的方式。

數據結構分析和數據存儲

爬蟲需求要十分清晰,具體表現為需要哪些欄位,這些欄位可以是網頁上現有的,也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的,這些欄位如何構建表,多張表如何連接等。值得一提的是,確定欄位環節,不要只看少量的網頁,因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位,這既有可能是由於網站的問題,也可能是用戶行為的差異,只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鐘看幾個網頁就可以決定的簡單事情,如果遇上了那種臃腫、混亂的網站,可能坑非常多。

對於大規模爬蟲,除了本身要採集的數據外,其他重要的中間數據(比如頁面Id或者url)也建議存儲下來,這樣可以不必每次重新爬取id。

資料庫並沒有固定的選擇,本質仍是將Python里的數據寫到庫里,可以選擇關係型資料庫MySQL等,也可以選擇非關係型資料庫MongoDB等;對於普通的結構化數據一般存在關係型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架,其引擎可與Pandas配套使用,把數據處理和數據存儲連接起來,一氣呵成。

數據流分析

對於要批量爬取的網頁,往上一層,看它的入口在哪裡;這個是根據採集範圍來確定入口,比如若只想爬一個地區的數據,那從該地區的主頁切入即可;但若想爬全國數據,則應更往上一層,從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主,找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。

值得注意的一點是,一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據,比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房,但是它只給100頁,每頁30個,如果直接這麼切入只能訪問3000個,遠遠低於真實數據量;因此先切片,再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定,只要超過300個就只顯示100頁,因此可以通過其他的篩選條件不斷細分,只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏;最後把各種條件下的篩選結果集合在一起,就能夠儘可能地還原真實數據量。

明確了大規模爬蟲的數據流動機制,下一步就是針對單個網頁進行解析,然後把這個模式複製到整體。對於單個網頁,採用抓包工具可以查看它的請求方式,是get還是post,有沒有提交表單,欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。

同樣的道理,不能只看一個頁面,要觀察多個頁面,因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律,以便可以自動構造;有的網站的url以及關鍵參數是加密的,這樣就悲劇了,不能靠著明顯的邏輯直接構造,這種情況下要批量爬蟲,要麼找到它加密的js代碼,在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程;要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。

數據採集

之前用R做爬蟲,不要笑,R的確可以做爬蟲工作;但在爬蟲方面,Python顯然優勢更明顯,受眾更廣,這得益於其成熟的爬蟲框架,以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架,直接往裡套用就好,比較適合新手學習;requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包,適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能,把網頁的源代碼給download下來。一般而言,只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數,就可以正常訪問,status_code為200,並成功得到網頁源代碼;但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站,這麼直接訪問會被禁止;或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼,而是要求寫驗證碼的js腳本等。

下載到了源碼之後,如果數據就在源碼中,這種情況是最簡單的,這就表示已經成功獲取到了數據,剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有,然而源代碼里沒有的,就表示數據寫在其他地方,一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據,從XHR中找即可找到;如果這樣還找不到,那就需要去解析js腳本了。

解析工具

源碼下載後,就是解析數據了,常用的有兩種方法,一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析,另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。

BeautifulSoup比較簡單,支持Xpath和CSSSelector兩種途徑,而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了,直接複製即可。以CSSSelector為例,可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇,如果有id建議選id,因為根據HTML語法,一個id只能綁定一個標籤。

正則表達式很強大,但構造起來有點複雜,需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串,所以正則表達式可以大顯身手,而且處理速度很快。

對於HTML結構固定,即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同,採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案,但有的網站混亂,同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同,這種情況下BeautifulSoup就不太好使;如果數據本身格式固定,則用正則表達式更方便。比如以下的例子,這兩個都是深圳地區某個地方的經度,但一個頁面的class是long,一個頁面的class是longitude,根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個,但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數,就可以通過正則表達式”11[3-4].\d+”來使兩個都滿足。

數據整理

一般而言,爬下來的原始數據都不是清潔的,所以在入庫前要先整理;由於大部分都是字元串,所以主要也就是字元串的處理方式了。

字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求,比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等,replace可以將指定部分替換成需要的部分,split可以在指定部分分割然後截取一部分。

如果字元串處理的需求太複雜以致常規的字元串處理方法不好解決,那就要請出正則表達式這個大殺器。

Pandas是Python中常用的數據處理模塊,雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算,還能夠整合成DataFrame,將採集的數據整合成一張表,呈現最終的存儲效果。

寫入資料庫

如果只是中小規模的爬蟲,可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表,最後導出成一張表格以便後續使用;但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲,再導出成一堆零散的表就不合適了,肯定還是要放在資料庫中,既方便存儲,也方便進一步整理。

寫入資料庫有兩種方法,一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法,好處是自動建表,對於對錶結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式,不過值得一提的是,如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引,但若只有一行就要加索引否則報錯,雖然這個認為不太合理;另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句,這種情況下要先自己建表,雖然多了一步,但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據,結合起來使用效率更高。

有哪些足不出戶,能用十天掌握的新技能?

不少人都看過馬爾科姆・格拉德威爾的《異類》,書中最著名的是 「 1 萬小時定律」 :要達到世界頂級水平,需要 1 萬小時的刻意練習,一般最少要花上 10 年時間。

但問題在於,在這個時代,我們每個人都有太多想學、需要學的技能:工作中需要學外語、學軟體、學彙報;生活中需要學烹飪、學樂器、學健身,我們不可能每樣都付出 1 萬小時……

快速掌握一項技能,對現代人的生存和發展極其重要,喬希・考夫曼有一個經典的 Ted 演講,他總結了一個快速學習的框架, 只需要 20 小時的練習(每天學習 90 分鐘),就可以學會大多數技能,換句話就是通過 20 小時就可以入門了。

下面,我們幫你總結了一些非常實用和裝逼的小技能,10 天左右就能學會。疫情期間宅在家中,不妨嘗試一下~

爬蟲其實就是對網路數據的批量採集,它可以做很多事,比如幫你在 12306 搶票、下載小說、圖片、收集抖音上好看的小姐姐的視頻……在大數據時代,爬蟲早已不是程序員的專屬技能,越來越多的職業都需要用到爬蟲,比如產品經理、運營、市場人員,都經常需要使用到這個技能。

爬蟲程序一般使用 Python 語言製作,有很多現成的 Python 框架,可以讓你很方便地寫出爬蟲程序。除此之外,你還需要對網頁結構有簡單的了解。

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爬蟲需要用到 Python ,如果你還不會的話,那有必要先學習一下了。現在編程越來越火,程序員也成了高薪的代名詞,不管寫不寫代碼,學習一下編程也是有必要的。Python 是目前最火熱的語言之一,上至老奶奶、下到小學生都在學習。

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Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多,Python爬蟲怎麼學?簡單的分析下:

如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:

知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。Python有很多應用的方向,比如後台開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說,爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……

但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

6.分散式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用於解析網頁,便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup,會發現 Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多,一般的靜態網站根本不在話下,豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是乾淨的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更乾淨的數據。

學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常複雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎,應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這裡要用到的資料庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。

掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊,比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網站已經難不到你了.

分散式爬蟲,實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分散式爬蟲。

分散式這個東西,聽起來很恐怖,但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了,用於做基本的頁面爬取,MongoDB 用於存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠寫分散式的爬蟲的時候,那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現一些更加自動化的數據獲取。

你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。所以在一開始的時候,盡量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。

因為爬蟲這種技術,既不需要你系統地精通一門語言,也不需要多麼高深的資料庫技術,高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是,在具體的問題中,如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別,是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答,希望對你有所幫助,望採納。

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/252237.html

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