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不踩坑的Python爬虫:如何在一个月内学会爬取大规模数据

归档日期:11-29       文本归类:防爬      文章编辑:爱尚语录

  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:

  淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

  安居客、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

  淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

  安居客、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

  爬虫是入门Python最好的方式,没有之一。Python有很多应用的方向,比如后台开发、web开发、科学计算等等,但爬虫对于初学者而言更友好,原理简单,几行代码就能实现基本的爬虫,学习的过程更加平滑,你能体会更大的成就感。

  掌握基本的爬虫后,你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习,都会更得心应手。因为这个过程中,Python基本语法、库的使用,以及如何查找文档你都非常熟悉了。

  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 HTMLCSS,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。

  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。

  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。

  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。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

  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可以迎刃而解。

  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csv这样的文件。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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,听起来很恐怖,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。

  所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。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。

  当然唯一麻烦的是,在具体的问题中,如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别,是很多初学者面临的一个大问题。

  不过不用担心,我们准备了一门非常系统的爬虫课程,除了为你提供一条清晰的学习路径,我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习,你就能够很好地掌握爬虫这个技能,获取你想得到的数据。

  经过短时间的学习,不少同学都取得了从0到1的进步,能够写出自己的爬虫,爬取大规模数据。下面是几位同学的作业合集分享:

  爬取了当前比较火的游戏壁纸,MOBA游戏《英雄联盟》,手游《王者荣耀》、《阴阳师》,FPS游戏《绝地求生》,其中《英雄联盟》的壁纸最难爬取,这里展示爬取《英雄联盟》全部英雄壁纸的过程。

  至此对我要爬取的对象已经有了一定的了解,对于具体爬取方法也有了想法,可以设计如下爬虫流程图:

  这个代码框架非常容易读懂,主要就是run()函数,run()函数完成了这样一套工作:创建LOL文件夹——获得键盘输入的信息——若信息为“All”则爬取全部英雄壁纸,否则爬取单个英雄壁纸。

  首先我们要解析champion.js文件,得到英雄英文名与id的一一对应关系。

  对于官网网站上的所有英雄信息页面,由于是用 Java 加载出来的,普通方法并不好爬取,我使用了 Selenium+PhantomJS 的方法来动态加载英雄信息。

  得到每一个英雄的信息后,我们就可以开始愉快的爬取它们的壁纸啦~定义get_image(heroid,heroframe) 函数,用于爬取单个英雄的全部壁纸。

  运行代码时注意保持网络畅通,如果网速太慢可能会爬取失败。在3兆有线个英雄的全部高清壁纸(约一千张图)大概要3-4分钟。

  《王者荣耀》、《阴阳师》、《绝地求生》等其他游戏的壁纸也是同样道理就可以爬取了,据我实践,《英雄联盟》的爬取难度是最高的,因此将上述过程弄懂了,自己再编写代码爬其他游戏就易如反掌了。

  本次对【常州美食】全部美食推荐 进行一次爬虫实践,主要想爬取的信息有:餐厅的名称、餐厅的评分、餐厅评论数、餐厅的地址、人均消费价格……

  美团使用了反爬虫机制,要模拟浏览器来进行爬取。经过几次尝试,发现只对 Cookie 和 User-Agent 进行校验。

  爬到第一组数据之后,接着就是想翻页的事情。翻页特别简单,于是又爬取了商家电话、营业时间等信息。

  因为被封了,我们只能用无痕方式来访问了😂。看了下,决定采用多个 Cookie 然后随机调用的方式来避免被封了。最终使用了17个cookie,经过测试,可以高速爬取不被封。

  这次的爬取在这里结束了,但是爬回来的数据可以做很多分析,比如在不同的地段外卖的情况,商家的分布等等。

  这次作业选择爬取的网站是当当网,当当有比较多的图书数据,特别是五星图书,包含了各个领域最受欢迎的图书信息,对于寻找有价值的图书、分析好书的销售情况具有一定的价值。

  我想爬取的数据是各分类(小说、中小学教辅、文学、成功/励志……)下面的五星图书信息(书名、评论数、作者、出版社、出版时间、五星评分次数、价格、电子书价格等等)。

  为了抓各分类下的图书信息,首先看看点击各分类的时候,链接是否发生变化。经过测试,在不同的分类,链接都是不一样的,事实证明不是JS加载。

  到这里基本可以知道,当当网的反爬确实不严格,我甚至还没有设置Headers的信息,竟然也可以爬取到想要的数据。但最后在完整的代码中,还是把headers加上了,保险起见吧。

  接下来就是分别爬取每个分类下的图书信息,以“小说”为例,其实翻页特别简单,给几个比较如下:

  翻页也非常简单,只不过有一点点坑的是,爬回来的链接在代码中,需要对其翻页,就需要把链接构造出来。对返回来的链接进行分析,发现仅仅是中间有四个数字不一样。于是我把这几个数据取出来,在连接中传进去,这样可以构造通用的链接。

  接下来就是去抓取不同页面的信息,没有异步加载,所以直接用xpath定位就OK。当然中间有一些小地方需要注意的是,每本书所包含的信息是不一样的,所以用xpath去获取的时候不一定能获取到,就会出错。于是用到try……except语句。

  最后总共爬到10000多行数据,对应不同领域的10000多本高评分的书籍,当然会有一些重复计算,比如小说和文学,就有不少书是同时在这两个类目的。

  当当网本身没有什么反爬机制,所以爬取也比较顺利。唯一的小麻烦就是抓回来的链接继续翻页和其中一些书籍中部分信息缺失的处理。

  本来就想从事“数据分析师”这个岗位,所以就想了解这个岗位的薪资、要求、以及在我所生活城市的主要分布点,而拉勾网是权威的互联网行业招聘平台,所以爬取拉勾网上的“数据分析师”职位信息有很好的代表性。

  学习翻页的时候把引号添上运行时报了JSONDecodeError的错,本人被引号折腾了许久,分享出来希望大家引以为戒。

  踩了两个坑之后,就开始做课后作业了,没想到对于一个新手来说困难一茬茬。开始我的思路是找连接,但是采集的数据里没有连接,所以就点击进入详情页面,看有什么规律没?然后就尝试着多次点击各详情页面,发现页面的数字和采集的某个数据能匹配。例如:

  多次尝试(还是费了一些时间):request url和网址是一样的,那突破口就算找到,数据是DOC格式,request method :get,那就是又回到了熟悉的战场了。

  一次次尝试,优化后的代码,这个主要是学习和创作的过程(爬取详情页面是我的杰作)。

  一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的,我们会直接从具体的案例入手,通过实际的操作,学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径,让你不再面对零散的知识点。

  说点具体的,比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析,减少你不必要的检查网页元素的操作,多种工具都能完成的,我们会给你最简单的方法,这些看似细节,但可能是很多人都会踩的坑。

  你可能收集了以G计的的学习资源,但保存后从来没打开过?我们已经帮你找到了最有用的那部分,并且用最简单的形式描述出来,帮助你学习,你可以把更多的时间用于练习和实践。

  4.超多延伸知识点和更多问题的解决思路,让你有能力去解决实际中遇到的一些特殊问题。

  课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例:豆瓣、百度、知乎、淘宝、京东、微博……每个案例在课程视频中都有详细分析,老师带你完成每一步操作。

  另外,我们还会补充比如小猪、链家、58同城、网易云音乐、微信好友等案例,提供思路与代码。

  多次的模仿和练习之后,你可以很轻松地写出自己的爬虫代码,并能够轻松爬取这些主流网站的数据。

  懂得基本的爬虫是远远不够的,所以我们会用实际的案例,带你了解一些网站的反爬虫措施,并且用具体的技术绕过限制。比如异步加载、IP限制、headers限制、验证码等等,这些比较常见的反爬虫手段,你都可以很好地规避。

  工程化的爬虫、及分布式爬虫技术,让你有获取大规模数据的可能。除了爬虫的内容,你还将了解数据库(Mongodb)、pandas 的基本知识,帮你存储爬取的数据,同时可以对数据进行管理和清洗,你可以获得更干净的数据,以便后续的分析和处理。

  创立的造数科技是一家新一代智能云数据采集服务提供商,帮助企业和个人轻松获取并分析、利用外部数据,帮助其完成市场分析、竞品监控、舆情监控、商机发现等。造数上线多个企业和个人客户,分布在零售、电商、金融、资询、大数据等行业。造数新一代智能云爬虫产品已编入人教版高中信息技术教材(2018年9月出版)。

  创立的造数科技是一家新一代智能云数据采集服务提供商,帮助企业和个人轻松获取并分析、利用外部数据,帮助其完成市场分析、竞品监控、舆情监控、商机发现等。造数上线多个企业和个人客户,分布在零售、电商、金融、资询、大数据等行业。造数新一代智能云爬虫产品已编入人教版高中信息技术教材(2018年9月出版)。

  造数爬虫项目组主要负责人, CPO(首席爬虫工程师),因常年对淘宝,京东,58,高德,美团,等互联网独角兽企业进行反爬策略分析并抓取,而被各大互联网公司成为头号“害虫”,见之必杀(程序员何苦为难程序员),目前造数构建大型分布式爬虫,和开发日IP过十万的高效代理池系统。

  造数爬虫项目组主要负责人, CPO(首席爬虫工程师),因常年对淘宝,京东,58,高德,美团,等互联网独角兽企业进行反爬策略分析并抓取,而被各大互联网公司成为头号“害虫”,见之必杀(程序员何苦为难程序员),目前造数构建大型分布式爬虫,和开发日IP过十万的高效代理池系统。

  学习者:爱学习的“萌新”,自学成长为爬虫工程师,深谙自学之道,愿分享所有能量带大家入门。

  学习者:爱学习的“萌新”,自学成长为爬虫工程师,深谙自学之道,愿分享所有能量带大家入门。

  除了经验丰富、带你一步步实操的课程老师之外,DC学院还建立了提升效率的学习群,助教老师会在群里及时解答学员每一个疑问。同时,你还可以跟一群未来优秀的爬虫工程师,分享经验、代码、数据,探讨爬虫和数据分析技术。

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