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pythonrequest爬蟲

發布時間: 2022-09-27 10:00:24

python網路爬蟲怎麼學習

現行環境下,大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集,類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據,而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件,想從事這方面的工作,需掌握以下知識:
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,我們可以按照requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用於解析網頁,便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西,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 這三種工具就可以了。

❷ python 爬蟲裡面什麼叫request

request對象是從客戶端向伺服器發出請求,包括用戶提交的信息以及客戶端的一些信息。客戶端可通過HTML表單或在網頁地址後面提供參數的方法提交
數據,然後通過request對象的相關方法來獲取這些數據。request的各種方法主要用來處理客戶端瀏覽器提交的請求中的各項參數和選項。
而python爬蟲中的request其實就是通過python向伺服器發出request請求,得到其返回的信息

❸ 如何學習python爬蟲

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復雜、技術門檻很高的事情。比如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。 這里給你一

條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

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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、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。

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。

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,但是在遇到非常復雜的情況,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。

因為這里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。

分布式爬蟲,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: 分布

式爬蟲 。

分布式這個東西,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。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,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 。

❹ 如何一個月入門Python爬蟲,輕松爬取大規模數據

鏈接:https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

提取碼:2b6c

課程簡介

畢業不知如何就業?工作效率低經常挨罵?很多次想學編程都沒有學會?

Python 實戰:四周實現爬蟲系統,無需編程基礎,二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據,如何處理海量大數據,數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前,魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周:學會爬取網頁信息

第二周:學會爬取大規模數據

第三周:數據統計與分析

第四周:搭建 Django 數據可視化網站

......

❺ python分布式爬蟲是什麼意思

一、分布式爬蟲架構

在了解分布式爬蟲架構之前,首先回顧一下Scrapy的架構,如下圖所示。

我們需要做的就是在多台主機上同時運行爬蟲任務協同爬取,而協同爬取的前提就是共享爬取隊列。這樣各台主機就不需要各自維護爬取隊列,而是從共享爬取隊列存取Request。但是各台主機還是有各自的Scheler和Downloader,所以調度和下載功能分別完成。如果不考慮隊列存取性能消耗,爬取效率還是會成倍提高。

二、維護爬取隊列

那麼這個隊列用什麼來維護?首先需要考慮的就是性能問題。我們自然想到的是基於內存存儲的Redis,它支持多種數據結構,例如列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)等,存取的操作也非常簡單。

Redis支持的這幾種數據結構存儲各有優點。

  • 列表有lpush()、lpop()、rpush()、rpop()方法,我們可以用它來實現先進先出式爬取隊列,也可以實現先進後出棧式爬取隊列。

  • 集合的元素是無序的且不重復的,這樣我們可以非常方便地實現隨機排序且不重復的爬取隊列。

  • 有序集合帶有分數表示,而Scrapy的Request也有優先順序的控制,我們可以用它來實現帶優先順序調度的隊列。

  • 我們需要根據具體爬蟲的需求來靈活選擇不同的隊列。

    三、如何去重

    Scrapy有自動去重,它的去重使用了Python中的集合。這個集合記錄了Scrapy中每個Request的指紋,這個指紋實際上就是Request的散列值。我們可以看看Scrapy的源代碼,如下所示:


    importhashlib
    defrequest_fingerprint(request, include_headers=None):
    ifinclude_headers:
    include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
    forhinsorted(include_headers))
    cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
    ifinclude_headersnotincache:
    fp = hashlib.sha1()
    fp.update(to_bytes(request.method))
    fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
    fp.update(request.bodyorb'')
    ifinclude_headers:
    forhdrininclude_headers:
    ifhdrinrequest.headers:
    fp.update(hdr)
    forvinrequest.headers.getlist(hdr):
    fp.update(v)
    cache[include_headers] = fp.hexdigest()
    returncache[include_headers]

    request_fingerprint()就是計算Request指紋的方法,其方法內部使用的是hashlib的sha1()方法。計算的欄位包括Request的Method、URL、Body、Headers這幾部分內容,這里只要有一點不同,那麼計算的結果就不同。計算得到的結果是加密後的字元串,也就是指紋。每個Request都有獨有的指紋,指紋就是一個字元串,判定字元串是否重復比判定Request對象是否重復容易得多,所以指紋可以作為判定Request是否重復的依據。

    那麼我們如何判定重復呢?Scrapy是這樣實現的,如下所示:


    def__init__(self):
    self.fingerprints = set()

    defrequest_seen(self, request):
    fp = self.request_fingerprint(request)
    iffpinself.fingerprints:
    returnTrue
    self.fingerprints.add(fp)

    在去重的類RFPDupeFilter中,有一個request_seen()方法,這個方法有一個參數request,它的作用就是檢測該Request對象是否重復。這個方法調用request_fingerprint()獲取該Request的指紋,檢測這個指紋是否存在於fingerprints變數中,而fingerprints是一個集合,集合的元素都是不重復的。如果指紋存在,那麼就返回True,說明該Request是重復的,否則這個指紋加入到集合中。如果下次還有相同的Request傳遞過來,指紋也是相同的,那麼這時指紋就已經存在於集合中,Request對象就會直接判定為重復。這樣去重的目的就實現了。

    Scrapy的去重過程就是,利用集合元素的不重復特性來實現Request的去重。

    對於分布式爬蟲來說,我們肯定不能再用每個爬蟲各自的集合來去重了。因為這樣還是每個主機單獨維護自己的集合,不能做到共享。多台主機如果生成了相同的Request,只能各自去重,各個主機之間就無法做到去重了。

    那麼要實現去重,這個指紋集合也需要是共享的,Redis正好有集合的存儲數據結構,我們可以利用Redis的集合作為指紋集合,那麼這樣去重集合也是利用Redis共享的。每台主機新生成Request之後,把該Request的指紋與集合比對,如果指紋已經存在,說明該Request是重復的,否則將Request的指紋加入到這個集合中即可。利用同樣的原理不同的存儲結構我們也實現了分布式Reqeust的去重。

    四、防止中斷

    在Scrapy中,爬蟲運行時的Request隊列放在內存中。爬蟲運行中斷後,這個隊列的空間就被釋放,此隊列就被銷毀了。所以一旦爬蟲運行中斷,爬蟲再次運行就相當於全新的爬取過程。

    要做到中斷後繼續爬取,我們可以將隊列中的Request保存起來,下次爬取直接讀取保存數據即可獲取上次爬取的隊列。我們在Scrapy中指定一個爬取隊列的存儲路徑即可,這個路徑使用JOB_DIR變數來標識,我們可以用如下命令來實現:


    scrapy crawl spider -s JOB_DIR=crawls/spider

    更加詳細的使用方法可以參見官方文檔,鏈接為:https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/jobs.html。

    在Scrapy中,我們實際是把爬取隊列保存到本地,第二次爬取直接讀取並恢復隊列即可。那麼在分布式架構中我們還用擔心這個問題嗎?不需要。因為爬取隊列本身就是用資料庫保存的,如果爬蟲中斷了,資料庫中的Request依然是存在的,下次啟動就會接著上次中斷的地方繼續爬取。

    所以,當Redis的隊列為空時,爬蟲會重新爬取;當Redis的隊列不為空時,爬蟲便會接著上次中斷之處繼續爬取。

    五、架構實現

    我們接下來就需要在程序中實現這個架構了。首先實現一個共享的爬取隊列,還要實現去重的功能。另外,重寫一個Scheer的實現,使之可以從共享的爬取隊列存取Request。

    幸運的是,已經有人實現了這些邏輯和架構,並發布成叫Scrapy-Redis的Python包。接下來,我們看看Scrapy-Redis的源碼實現,以及它的詳細工作原理

❻ Python的request爬蟲填寫post請求能幹什麼,用什麼作用

最典型的,提交表單模擬登陸,get只是單純的通過URL構造請求,POST可以攜帶更多的元素

❼ 如何用Python做爬蟲

1)首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛,現在你被放到了互聯「網」上。那麼,你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢?沒問題呀,你就隨便從某個地方開始,比如說人民日報的首頁,這個叫initial pages,用$表示吧。

在人民日報的首頁,你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了,這樣你就已經爬完了倆頁面(首頁和國內新聞)!暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的,你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現, 在國內新聞這個頁面上,有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因為你已經看過了啊。所以,你需要用你的腦子,存下你已經看過的頁面地址。這樣,每次看到一個可能需要爬的新鏈接,你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過,那就別去了。

好的,理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話,那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢?
很簡單

import Queue

initial_page = "初始化頁"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里,下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2)效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話,你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢?需要爬的網頁實在太多太多了,而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站,那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N),因為所有網頁要遍歷一次,而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK,OK,我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了,至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢?Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法,但是它的特點是,它可以使用固定的內存(不隨url的數量而增長)以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐,它的唯一問題在於,如果這個url不在set中,BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中,它會告訴你:這個url應該已經出現過,不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候,可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點,url如果被看過,那麼可能以小概率重復看一看(沒關系,多看看不會累死)。但是如果沒被看過,一定會被看一下(這個很重要,不然我們就要漏掉一些網頁了!)。 [IMPORTANT: 此段有問題,請暫時略過]

好,現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大,只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話,那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧!當然,我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程(python的話,多進程吧)。

3)集群化抓取
爬取豆瓣的時候,我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼,假設你現在有100台機器可以用,怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢?

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave,另外一台較大的機器叫作master,那麼回顧上面代碼中的url_queue,如果我們能把這個queue放到這台master機器上,所有的slave都可以通過網路跟master聯通,每當一個slave完成下載一個網頁,就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁,就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣,bloom filter也放到master上,但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里,而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里,這樣保證所有操作都是O(1)。(至少平攤是O(1),Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現:
在各台slave上裝好scrapy,那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave,在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的,其實你能想到,有人已經給你寫好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub

4)展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」,但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理,比如

有效地存儲(資料庫應該怎樣安排)

有效地判重(這里指網頁判重,咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍)

有效地信息抽取(比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來,「朝陽區奮進路中華道」),搜索引擎通常不需要存儲所有的信息,比如圖片我存來幹嘛...

及時更新(預測這個網頁多久會更新一次)

如你所想,這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此,
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以,不要問怎麼入門,直接上路就好了:)

❽ python爬蟲用什麼框架

python爬蟲框架概述
爬蟲框架中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更簡單,操作更加簡便,因為它增加了 WEB 界面,寫爬蟲迅速,集成了phantomjs,可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高,比 PySpider更底層一些,適合學習研究,需要學習的相關知識多,不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是:
抓取、更新調度多站點的特定的頁面
需要對頁面進行結構化信息提取
靈活可擴展,穩定可監控
pyspider的設計基礎是:以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
通過python腳本進行結構化信息的提取,follow鏈接調度抓取控制,實現最大的靈活性
通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
抓取環模型成熟穩定,模塊間相互獨立,通過消息隊列連接,從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider的架構主要分為 scheler(調度器), fetcher(抓取器), processor(腳本執行):
各個組件間使用消息隊列連接,除了scheler是單點的,fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制
任務由 scheler 發起調度,fetcher 抓取網頁內容, processor 執行預先編寫的python腳本,輸出結果或產生新的提鏈任務(發往 scheler),形成閉環。
每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析,使用框架API控制下一步抓取動作,通過設置回調控制解析動作。
Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據,提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘,信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的, 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛,可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy主要包括了以下組件:
引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL(抓取網頁的網址或者說是鏈接)的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體,主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後,將被發送到項目管道,並經過幾個特定的次序處理數據。
下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架,主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架,主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件,從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下:
首先,引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器,下載器把資源下載下來,並封裝成應答包(Response)
然後,爬蟲解析Response
若是解析出實體(Item),則交給實體管道進行進一步的處理。
若是解析出的是鏈接(URL),則把URL交給Scheler等待抓取

❾ python爬蟲一般都爬什麼信息

python爬蟲一般都爬什麼信息?
一般說爬蟲的時候,大部分程序員潛意識里都會聯想為Python爬蟲,為什麼會這樣,我覺得有兩個原因:
1.Python生態極其豐富,諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實在強大
2.Python語法簡潔易上手,分分鍾就能寫出一個爬蟲(有人吐槽Python慢,但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大)
爬蟲是一個程序,這個程序的目的就是為了抓取萬維網信息資源,比如你日常使用的谷歌等搜索引擎,搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果,除了wiki相關介紹外,爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python,前人說Python爬蟲,現在看來果然誠不欺我~
爬蟲的目標對象也很豐富,不論是文字、圖片、視頻,任何結構化非結構化的數據爬蟲都可以爬取,爬蟲經過發展,也衍生出了各種爬蟲類型:
● 通用網路爬蟲:爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web,搜索引擎乾的就是這些事
● 垂直網路爬蟲:針對特定領域主題進行爬取,比如專門爬取小說目錄以及章節的垂直爬蟲
● 增量網路爬蟲:對已經抓取的網頁進行實時更新
● 深層網路爬蟲:爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念,讓我們以一個獲取網頁內容為例,從爬蟲技術本身出發,來說說網頁爬蟲,步驟如下:
模擬請求網頁資源
從HTML提取目標元素
數據持久化
相關推薦:《Python教程》以上就是小編分享的關於python爬蟲一般都爬什麼信息的詳細內容希望對大家有所幫助,更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章!

❿ python爬蟲是什麼

Python爬蟲是指在某種原因進行互聯網請求獲取信息

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