Python爬虫的结构通常包括以下部分:
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请求模块:用于发送HTTP请求,常用的库包括requests、urllib、selenium等。
解析模块:用于解析网页内容,常用的方法包括正则表达式、BeautifulSoup、XPath等。
存储模块:用于存储爬取的数据,常用的方式包括文件存储、数据库存储、Redis等。
调度模块:用于控制爬虫的执行时间和频率,常用的方法包括时间戳、队列等。
分布式爬虫:当数据量较大时,需要使用分布式爬虫来提高数据爬取的效率,常用的框架包括Scrapy、PySpider等。
数据清洗模块:用于对爬取的数据进行清洗和过滤,常用的方法包括正则表达式、BeautifulSoup、pandas等。
日志模块:用于记录爬虫的运行情况和错误信息,常用的库包括logging等。
反爬虫处理:当网站设置了反爬虫机制时,需要对爬虫进行相应的处理,常用的方法包括设置代理IP、设置随机延时、加密cookie等。
Python不是爬虫。Python只是一个常见的高级程序语言,你可以使用它来开发你想要的程序。在网上很多人说可以用python来开发爬虫,但是这不是python的主要功能。
你可以用python来开发图形界面,或者没有图形界面的软件,它既可以在linux上面运行,也可以在WINDOWS上面运行。
爬虫使用Python的原因有以下几个:
1、抓取网页的接口简洁:相比其他动态脚本语言,Python提供了较为完整的访问网页文档的API,相比与其他静态编程语言,Python抓取网页文档的接口更简洁。
2、强大的第三方库: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。这时我们需要模拟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或Mechanize。
3、数据处理快速方便: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Beautiful Soup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,但是用Python能够干得最快、最干净。
4、开发效率高:因为爬虫的具体代码需要根据网站不同而修改,而Python这种灵活脚本语言特别适合这种任务。
5、上手快:网络上Python的教学资源很多,便于大家学习,出现问题也很容易找到关资料。
6、强大的成熟爬虫框架的支持:如Scrapy。一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
总之,Python对于爬虫开发非常友好,具有以上的优势和特点。
1、收集数据
python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序,程序运行得非常快,不会因为重复的事情而感到疲倦,因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。
由于99%以上的网站是基于模板开发的,使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此,只要为一个页面开发了爬虫程序,爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。
2、调研
比如要调研一家电商公司,想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况,那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外,如果你抓取所有的评论并对其进行分析,你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的,特别是海量的数据,人工造假总是会与自然产生的不同。过去,用大量的数据来收集数据是非常困难的,但是现在在爬虫的帮助下,许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。
3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时,如果爬虫隐藏得很好,网站无法识别访问来自爬虫,那么它将被视为正常访问。结果,爬虫“不小心”刷了网站的流量。
除了刷流量外,还可以参与各种秒杀活动,包括但不限于在各种电商网站上抢商品,优惠券,抢机票和火车票。目前,网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为“薅羊毛”,这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带,希望大家不要尝试。
到此,以上就是小编对于python爬虫有哪些的问题就介绍到这了,希望这3点解答对大家有用。
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