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python爬虫是什么?

本文作者: 2018 /4/14 14:12

爬虫,这是一个现在做程序员都会听到词语,爬虫数据时代收集数据的利器,也是因为大数据时代,让很多的人越来越重视爬虫,而python语言正是开发爬虫程序最为适合的一门编程语言,下面就详细的说说这两者的关系和概念,python爬虫是什么?

python爬虫是什么?

什么是爬虫?

网络爬虫(web spider),简单来说就是采集网络上的数据,打开一个网页,里面有网页内容,想象一下,有个工具,可以把网页上的内容获取下来,存到你想要的地方,这个工具就是我们今天的主角:爬虫。这样是不是更清晰了呢?

网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,我们会看到几张的图片以及百度搜索框,这个过程其实就是用户输入网址之后,经过DNS服务器,找到服务器主机,向服务器发出一个请求,服务器经过解析之后,发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件,浏览器解析出来,用户便可以看到形形色色的图片了。

因此,用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的,爬虫爬来的便是这些内容,通过分析和过滤这些 HTML 代码,实现对图片、文字等资源的获取。所以学习爬虫需要具备html/css/javascript这些的基础知识。爬虫可以帮助你精准的下载小说、视频、图片。在互联网的海洋里,万物皆可爬。包括你懂的那些东西!(详细案例:实战用Python构建一个简单的爬虫系统:爬取美女图片

最常见的就是互联网搜索引擎,它们利用网络爬虫自动采集所有能够访问到的页面内容,以获取或更新这些网站的内容和检索方式。在网络爬虫的系统框架中,主过程由控制器、解析器、资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载信息,将信息中对用户没有意义的内容(比如网页代码)处理掉。资源库是用来存放下载到的数据资源,并对其建立索引。

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假如你想要每小时抓取一次网易新闻,那么你就要访问网易并做一个数据请求,得到html格式的网页,然后通过网络爬虫的解析器进行过滤,最后保存入库。

爬虫的分类和工作流程

网络爬虫可以分为通用网络爬虫(General Purpose Web Crawler)、聚焦网络爬虫(Focused Web Crawler)、增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler)和深层网络爬虫(Deep Web Crawler)。通用网络爬虫又称全网爬虫(Scalable Web Crawler),爬行对象从一些种子 URL(网络上每一个文件都有一个地址,即URL) 扩充到整个 Web,主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因,它们的技术细节很少公布出来。

聚焦网络爬虫(Focused Crawler),又称主题网络爬虫(Topical Crawler),是只爬行与主题相关网络资源的爬虫。它极大地节省了硬件和网络资源,保存的数据也由于数量少而更新快,还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler)是指只爬行新产生的或者已经发生变化数据的爬虫,它能够在一定程度上保证所爬行的数据是尽可能新的,并不重新下载没有发生变化的数据,可有效减少数据下载量,及时更新已爬行的数据,减小时间和空间上的耗费。

深层网络爬虫(Deep Web Crawler)则可以抓取到深层网页的数据。一般网络页面分为表层网页和深层网页。 表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面,而深层页面是只有用户提交一些关键词才能获得的页面,例如那些用户注册后内容才可见的网页就属于深层网页。

网络爬虫的基本工作流程

1.首先选取一部分精心挑选的种子URL;

2.将这些URL放入待抓取URL队列;

3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL,解析DNS,并且得到主机的ip,并将URL对应的网页下载下来,存储进已下载网页库中。此外,将这些URL放进已抓取URL队列。

4.分析已抓取URL队列中的URL,分析其中的其他URL,并且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环。

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python为什么被说成最适合写爬虫?

任何语言,原则上都可以写爬虫程序,原理就是利用好正则表达式。区别不大,只不过是平台问题。那python的优势在哪里呢?

1.抓取网页本身的接口

相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。

此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests,mechanize。

2..网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理,比如过滤html标签,提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做,比如Node.js、php、java等等,但是用python写的比较多,网上的资源也比较多,python能够干得最快、最干净。Life is short, u need python.

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总结:学习爬虫技术势在必行:在现在竞争的信息化社会中,如何利用数据分析让自己站在信息不对称的一方,保持竞争优势,是数字工作者的必备技能。不过想飞之前总得先学会跑步,分析数据之前先首要学会爬数据与处理数据,才有有事半功倍之效。

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