首先爬虫是什么?
网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
根据我的经验,要学习Python爬虫,我们要学习的共有以下几点:
1.Python基础学习
首先,我们要用Python写爬虫,肯定要了解Python的基础吧,万丈高楼平地起,不能忘啦那地基,哈哈,那么我就分享一下自己曾经看过的一些Python教程,小伙伴们可以作为参考。
1) Python学习网
Python学习网上有大量免费的Python入门教程,以便大家学习。不仅有视频教程,还有相应的问答版块,帮你解决学习过程中的问题,效果还是蛮不错的,内容基本上都是最基础的,入门开始的话,就这个吧
2) 廖雪峰Python教程
后来,我发现了廖老师的Python教程,讲的那是非常通俗易懂哪,感觉也是非常不错,大家如果想进一步了解Python就看一下这个吧。
3) 简明Python教程
还有一个我看过的,简明Python教程,感觉讲的也不错
学习网址:简明Python教程(https://woodpecker.org.cn/abyteofpython_cn/chinese/pr01.html#s01)
4) 汪海的实验室
这是我的本科实验室学长,入门的时候参考的他的文章,自己重新做了总结,后来这些系列文章又在他的基础上增加了一些内容。
学习网址:汪海的实验室(https://blog.csdn.net/wxg694175346/category_1418998_1.html)
2.Python urllib和urllib2 库的用法
urllib和urllib2库是学习Python爬虫最基本的库,利用这个库我们可以得到网页的内容,并对内容用正则表达式提取分析,得到我们想要的结果。这个在学习过程中我会和大家分享的。
3.Python 正则表达式
Python正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则,凡是符合规则的字符串,我们就认为它“匹配”了,否则,该字符串就是不合法的。这个在后面的博文会分享的。
4.爬虫框架Scrapy
如果你是一个Python高手,基本的爬虫知识都已经掌握了,那么就寻觅一下Python框架吧,我选择的框架是Scrapy框架。这个框架有什么强大的功能呢?下面是它的官方介绍:
HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持
提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders),对智能处理爬取数据提供了内置支持。
通过 feed导出 提供了多格式(JSON、CSV、XML),多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持
提供了media pipeline,可以 自动下载 爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
高扩展性。您可以通过使用 signals ,设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
cookies and session 处理
HTTP 压缩
HTTP 认证
HTTP 缓存
user-agent模拟
robots.txt
爬取深度限制
针对非英语语系中不标准或者错误的编码声明, 提供了自动检测以及健壮的编码支持。
支持根据模板生成爬虫。在加速爬虫创建的同时,保持在大型项目中的代码更为一致。详细内容请参阅 genspider 命令。
针对多爬虫下性能评估、失败检测,提供了可扩展的 状态收集工具 。
提供 交互式shell终端 , 为您测试XPath表达式,编写和调试爬虫提供了极大的方便
提供 System service, 简化在生产环境的部署及运行
内置 Web service, 使您可以监视及控制您的机器
内置 Telnet终端 ,通过在Scrapy进程中钩入Python终端,使您可以查看并且调试爬虫
Logging 为您在爬取过程中捕捉错误提供了方便
支持 Sitemaps 爬取
具有缓存的DNS解析器
官方文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/
等我们掌握了基础的知识,再用这个 Scrapy 框架吧!
扯了这么多,好像没多少有用的东西额,那就不扯啦!
知识点扩展:
爬虫基本原理
爬虫是 模拟用户在浏览器或者App应用上的操作,把操作的过程、实现自动化的程序
当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入https://www.baidu.com
简单来说这段过程发生了以下四个步骤:
网络爬虫要做的,简单来说,就是实现浏览器的功能。通过指定url,直接返回给用户所需要的数据, 而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。
到此这篇关于python爬虫基础知识点整理的文章就介绍到这了,更多相关Python2爬虫入门内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!
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