Python爬虫類のいくつかの提案を学びます。
爬虫類はみんなの公認の入門Pythonの最も良い方式で、一つもありません。Pythonは多くの応用の方向がありますが、爬虫類は初心者の白にとってより友好的で、原理も簡単です。何行かのコードで基本的な爬虫類が実現できます。ゼロの基礎も早く入門できます。そこで、初心者の白さんが必ず見るべきPython爬虫学コースを整理しました。
1.Pythonパッケージを学び、基本的な爬虫類過程を実現する
ほとんどの爬虫類は「要求を送信する――ページを得る――コンテンツを抽出して保存する」という流れで行われていますが、これもブラウザを使ってウェブページの情報を取得する過程をシミュレーションしたものです。Pythonには爬虫類関連のカバンがたくさんあります。urllib、requests、bs 4、scrapy、pyspiderなど、requests+Xpathから、requestsは接続サイトを担当して、ホームページに戻ります。Xpathはホームページを解析するのに使います。データを抽出するのに便利です。
Beautiful Soupを使ったことがあると、Xpathはかなり手間が省けています。要素コードをチェックする作業は1階ごとに省略されています。このように基本的なコースはほとんど同じです。普通の静的なウェブサイトは何も言いません。もちろん、もしあなたが他のステップでロードされたウェブサイトに登る必要があれば、ブラウザのトラッキングを学んで真実の要求を分析したり、Seleniumを学んで自動化を実現します。
2.非構造化データの保存を理解する
登ってきたデータは直接文書形式でローカルに存在してもいいし、データベースに保存してもいいです。データ量が少ない場合は、直接にPythonの文法またはpandsの方法でデータをcsvのようなファイルに保存することができます。もちろん、登ってきたデータはきれいではないことがわかります。紛失やエラーなどがあるかもしれません。データをきれいに洗う必要があります。パニーズバッグの基本的な使い方を勉強して、データの前処理をして、もっと綺麗なデータを得ることができます。
3.scrapyを勉強して、工程化爬虫類を構築する。
前の技術レベルのデータとコードを把握するのは基本的に問題ないですが、非常に複雑な状況に遭遇しても力が足りないかもしれません。scrapyは非常に強力な爬虫枠組であり、簡単にrequestを構築できるだけでなく、強力なselectorでも簡単にrespnseを解析できます。scrapyをマスターして、自分でいくつかの爬虫の枠组みを作り上げることができて、あなたは基本的にPython爬虫师の思惟を备えました。
4.データベースの知識を学び、大規模なデータの保存と抽出に対応する
登ってきたデータの量が小さい時は、ドキュメントで保存してもいいです。データ量が大きくなると、ちょっと無理です。一つのデータベースを身につける必要があります。現在主流のMongoDBを勉強すればいいです。MongoDBは、様々なコメントのテキストや写真のリンクなど、構造化されていないデータを保存するのに便利です。PyMongoを利用してもいいです。PythonでMongoDBを操作しやすいです。ここで使うデータベースの知識は実はとても簡単です。主にデータはどうやって入庫し、どうやって抽出しますか？必要な時に勉強すればいいです。
5.様々なテクニックを身につけ、特殊サイトのアンチアップ対策
もちろん、爬虫類過程でもいくつかの絶望を経験します。例えば、サイトにIPを封鎖されたり、各種の奇妙な検証コード、userAgentアクセス制限、各種のダイナミックローディングなどです。これらのアンチ爬虫類の手段に遭遇すると、当然ながら、アクセス頻度の制御、プロキシIPプールの使用、クローズアップ、検証コードのOCR処理など、いくつかの高度な技術が必要である。往々にしてサイトは効率的な開発と反爬虫類の間で前者に偏っています。これも爬虫類対策の空間を提供しています。これらの反爬虫類対策の技術を身につけています。ほとんどのサイトはもう難しいです。
6.分布型爬虫類は、大規模な合併採集を実現し、効率を向上させる。
基本的なデータを取るのはもう問題ではないです。ボトルネックは海のデータを取る効率に集中します。この時、あなたはとても自然に1つのとてもすごい名前に接触することができることを信じます。分散式というのは、聞いたところ怖いですが、マルチスレッドの原理を利用して複数の爬虫類を同時に働かせて、Scrrapy＋MongoDB＋Redisの三つの道具を身につけてください。Scarapy前に言ったように、基本的なページの登り取り、MongoDBは登り取りのデータを記憶するため、Redisは登り取りたいページの列、つまりジョブの列を記憶するために使用されます。だから一部のものは見たところとても恐ろしくて、しかし実は分解して、同じくただこのようにします。分散型の爬虫類を書くことができる時、基本的な爬虫類構造を作ってみて、より自動化されたデータの取得を実現します。
以上のPython爬虫学コースに沿って、一歩ずつ完成すれば、新米の白さんでもベテランドライバーになれるし、勉強すればとても楽になります。だから初心者は最初のうちに、できるだけ系統的にものを食べないでください。実際のプロジェクトを探して、直接操作を始めたらいいです。
以上はPython爬虫類のいくつかの提案の詳しい内容を学んで、更にPython爬虫類についての資料は私達のその他の関連している文章に注意して下さい！
1.Pythonパッケージを学び、基本的な爬虫類過程を実現する
ほとんどの爬虫類は「要求を送信する――ページを得る――コンテンツを抽出して保存する」という流れで行われていますが、これもブラウザを使ってウェブページの情報を取得する過程をシミュレーションしたものです。Pythonには爬虫類関連のカバンがたくさんあります。urllib、requests、bs 4、scrapy、pyspiderなど、requests+Xpathから、requestsは接続サイトを担当して、ホームページに戻ります。Xpathはホームページを解析するのに使います。データを抽出するのに便利です。
Beautiful Soupを使ったことがあると、Xpathはかなり手間が省けています。要素コードをチェックする作業は1階ごとに省略されています。このように基本的なコースはほとんど同じです。普通の静的なウェブサイトは何も言いません。もちろん、もしあなたが他のステップでロードされたウェブサイトに登る必要があれば、ブラウザのトラッキングを学んで真実の要求を分析したり、Seleniumを学んで自動化を実現します。
2.非構造化データの保存を理解する
登ってきたデータは直接文書形式でローカルに存在してもいいし、データベースに保存してもいいです。データ量が少ない場合は、直接にPythonの文法またはpandsの方法でデータをcsvのようなファイルに保存することができます。もちろん、登ってきたデータはきれいではないことがわかります。紛失やエラーなどがあるかもしれません。データをきれいに洗う必要があります。パニーズバッグの基本的な使い方を勉強して、データの前処理をして、もっと綺麗なデータを得ることができます。
3.scrapyを勉強して、工程化爬虫類を構築する。
前の技術レベルのデータとコードを把握するのは基本的に問題ないですが、非常に複雑な状況に遭遇しても力が足りないかもしれません。scrapyは非常に強力な爬虫枠組であり、簡単にrequestを構築できるだけでなく、強力なselectorでも簡単にrespnseを解析できます。scrapyをマスターして、自分でいくつかの爬虫の枠组みを作り上げることができて、あなたは基本的にPython爬虫师の思惟を备えました。
4.データベースの知識を学び、大規模なデータの保存と抽出に対応する
登ってきたデータの量が小さい時は、ドキュメントで保存してもいいです。データ量が大きくなると、ちょっと無理です。一つのデータベースを身につける必要があります。現在主流のMongoDBを勉強すればいいです。MongoDBは、様々なコメントのテキストや写真のリンクなど、構造化されていないデータを保存するのに便利です。PyMongoを利用してもいいです。PythonでMongoDBを操作しやすいです。ここで使うデータベースの知識は実はとても簡単です。主にデータはどうやって入庫し、どうやって抽出しますか？必要な時に勉強すればいいです。
5.様々なテクニックを身につけ、特殊サイトのアンチアップ対策
もちろん、爬虫類過程でもいくつかの絶望を経験します。例えば、サイトにIPを封鎖されたり、各種の奇妙な検証コード、userAgentアクセス制限、各種のダイナミックローディングなどです。これらのアンチ爬虫類の手段に遭遇すると、当然ながら、アクセス頻度の制御、プロキシIPプールの使用、クローズアップ、検証コードのOCR処理など、いくつかの高度な技術が必要である。往々にしてサイトは効率的な開発と反爬虫類の間で前者に偏っています。これも爬虫類対策の空間を提供しています。これらの反爬虫類対策の技術を身につけています。ほとんどのサイトはもう難しいです。
6.分布型爬虫類は、大規模な合併採集を実現し、効率を向上させる。
基本的なデータを取るのはもう問題ではないです。ボトルネックは海のデータを取る効率に集中します。この時、あなたはとても自然に1つのとてもすごい名前に接触することができることを信じます。分散式というのは、聞いたところ怖いですが、マルチスレッドの原理を利用して複数の爬虫類を同時に働かせて、Scrrapy＋MongoDB＋Redisの三つの道具を身につけてください。Scarapy前に言ったように、基本的なページの登り取り、MongoDBは登り取りのデータを記憶するため、Redisは登り取りたいページの列、つまりジョブの列を記憶するために使用されます。だから一部のものは見たところとても恐ろしくて、しかし実は分解して、同じくただこのようにします。分散型の爬虫類を書くことができる時、基本的な爬虫類構造を作ってみて、より自動化されたデータの取得を実現します。
以上のPython爬虫学コースに沿って、一歩ずつ完成すれば、新米の白さんでもベテランドライバーになれるし、勉強すればとても楽になります。だから初心者は最初のうちに、できるだけ系統的にものを食べないでください。実際のプロジェクトを探して、直接操作を始めたらいいです。
以上はPython爬虫類のいくつかの提案の詳しい内容を学んで、更にPython爬虫類についての資料は私達のその他の関連している文章に注意して下さい！