网页设计动画网站,wordpress下拉菜单不显示,海南新政策最新消息,东莞网站制作外包刚开始接触爬虫的时候#xff0c;简直惊为天人#xff0c;十几行代码#xff0c;就可以将无数网页的信息全部获取下来#xff0c;自动选取网页元素#xff0c;自动整理成结构化的文件。利用这些数据#xff0c;可以做很多领域的分析、市场调研#xff0c;获得很多有价值…刚开始接触爬虫的时候简直惊为天人十几行代码就可以将无数网页的信息全部获取下来自动选取网页元素自动整理成结构化的文件。利用这些数据可以做很多领域的分析、市场调研获得很多有价值的信息。这种技能不为我所用实在可惜于是果断开始学习。
- -并非开始都是最容易的
刚开始对爬虫不是很了解又没有任何的计算机、编程基础确实有点懵逼。从哪里开始哪些是最开始应该学的哪些应该等到有一定基础之后再学也没个清晰的概念。
因为是 Python 爬虫嘛Python 就是必备的咯那先从 Python 开始吧。于是看了一些教程和书籍了解基本的数据结构然后是列表、字典、元组各种函数和控制语句条件语句、循环语句。
学了一段时间才发现自己还没接触到真正的爬虫呢而且纯理论学习很快就忘了回去复习又太浪费时间简直不要太绝望。把 Python 的基础知识过了一遍之后我竟然还没装一个可以敲代码的IDE想想就哭笑不得。
- -开始直接上手
转机出现在看过一篇爬虫的技术文章后清晰的思路和通俗易懂的语言让我觉得这才是我想学的爬虫。于是决定先配一个环境试试看爬虫到底是怎么玩的。当然你可以理解为这是浮躁但确实每个小白都想去做直观、有反馈的事情
因为怕出错装了比较保险的 Anaconda用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG简直庆幸。很多时候打败你的并不是事情本身说的就是爬虫配置环境这事儿。
遇到的另一个问题是Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现应该选哪一种呢我的原则就是是简单好用写的代码少对于一个小白来说性能、效率什么的统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤BeautifulSoup因为听别人说很简单。
我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影无数人都推荐把豆瓣作为新手上路的实例因为页面简单且反爬虫不严。照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看从这些例子里面了解了一点点爬虫的基本原理下载页面、解析页面、定位并抽取数据。
当然并没有去系统看 urllib 和 BeautifulSoup 了我需要把眼前实例中的问题解决比如下载、解析页面基本都是固定的语句直接用就行我就先不去学习原理了。用 urllib 下载和解析页面的固定句式
当然 BeautifulSoup 中的基本方法是不能忽略的但也无非是 find、get_text() 之类信息量很小。就这样通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法完成了豆瓣电影的基本信息爬取。用 BeautifulSoup 爬取豆瓣电影详情
- -爬虫渐入佳境
有了一些套路和形式就会有目标可以接着往下学了。还是豆瓣自己去摸索爬取更多的信息爬取多部电影多个页面。这个时候就发现基础不足了比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理还远远不够。
再回去补充 Python 的基础知识就很有针对性而且能马上能用于解决问题也就理解得更深刻。这样直到把豆瓣的TOP250图书和电影爬下来基本算是了解了一个爬虫的基本过程了。
BeautifulSoup 还算不错但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识否则一些元素的定位和选取还是会头疼。
后来认识到 xpath 之后相见恨晚这才是入门必备利器啊直接Chrome复制就可以了指哪打哪。即便是要自己写 xpath以w3school上几页的 xpath 教程一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用但摸索总归是试错的过程试错成本就是时间。requestsxpath 爬取豆瓣TOP250图书信息
- -跟反爬虫杠上了
通过 requestsxpath我可以去爬取很多网站网站了后来自己练习了小猪的租房信息和当当的图书数据。爬拉勾的时候就发现问题了首先是自己的请求根本不会返回信息原来要将自己的爬虫伪装成浏览器终于知道别人代码中那一坨 headers 信息是干啥的了
