摘要：
学习python之前需要学习什么现行环境下,大数据与人工智能的重要依托还是afee5aeb庞大的数据和分析采集,类似于182京东百度腾讯级别的企业能够通过数据可观的用户群体获取需要...
学习python之前需要学习什么
现行环境下,大数据与人工智能的重要依托还是afee5aeb庞大的数据和分析采集,类似于182 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据,而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件,想从事这方面的工作,需掌握以下知识:
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的.这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程.
Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,我们可以按照requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据.
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用.我们前期推荐使用MongoDB 就可以.
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略.
4.了解分布式存储
分布式这个东西,听起来很恐怖,但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了.
python 爬虫自学要多久
现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术,无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情,比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等,以Python为例,Python爬虫可以用于数据分析,在数据抓取方面发挥巨大的作用.
但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言,就对爬虫技术触类旁通,要学习的知识和规范还有喜很多,包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识,常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等.而且涉及到大规模爬虫,还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存,甚至还包括机器学习的应用,大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的.
零基础如何学爬虫技术?对于迷茫的初学者来说,爬虫技术起步学习阶段,最重要的就是明确学习路径,找准学习方法,唯有如此,在良好的学习习惯督促下,后期的系统学习才会事半功倍,游刃有余.
用Python写爬虫,首先需要会Python,把基础语法搞懂,知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门.作为入门爬虫来说,需要了解 HTTP协议的基本原理,虽然 HTTP 规范用一本书都写不完,但深入的内容可以放以后慢慢去看,理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松.关于爬虫学习的具体步骤,我大概罗列了以下几大部分,大家可以参考:
网络爬虫基础知识:
爬虫的定义
爬虫的作用
Http协议
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模块实现爬虫:
urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解
使用requests模块 get 方式获取静态页面数据
使用requests模块 post 方式获取静态页面数据
使用requests模块获取
ajax 动态页面数据
使用requests模块模拟登录网站
使用Tesseract进行验证码识别
Scrapy框架与Scrapy-Redis:
Scrapy 爬虫框架大体说明
Scrapy spider 类
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 类
通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫
借助自动化测试工具和浏览器爬取数据:
Selenium + PhantomJS 说明及简单实例
Selenium + PhantomJS 实现网站登录
Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取
爬虫项目实战:
分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎
Python什么爬虫库好用?
1、requests 做请求的时候用到.
requests.get("url")
2、selenium 自动化会用到.
3、lxml
4、beautifulsoup
5、pyquery 网页解析库 说是比beautiful 好用,语法和jquery非常像.
6、pymysql 存储库.203作mysql数据的.
7、pymongo 203作MongoDB 数据库.
8、redis 非关系型数据库.
9、jupyter 在线记事本.
二、什么是Urllib
Python内置的Http请求库
urllib.request 请求模块 模拟浏览器
urllib.error 异常处理模块
urllib.parse url解析模块 工具模块,如:拆分、合并
urllib.robotparser robots.txt 解析模块
如何编译Python程序
如果你曾经很熟悉visual studio的工作方式.可能对python不习惯. 工程通常只与你使用的IDLE有关系.这些工具习惯将文档,编译,测试集成一体.所以就存在工程的概念.不过如果你就是想编程.其实并不需要工程. python每个脚本,或者是一组脚本都可以直接运行. eric4, wingide, komodo, eclipse+pydev, vs通常都会要求你建立一个工程.当然你不建立也一样可以使用. django生成的那个也算是工程,不过它没有工程配置,只有程序框架配置.应该更象是程序框架. webpy相对简单只有一个文件就解决,bottle更简单. eclipse+pydev有些体积大.不过它的语法检查和提示还是很不错的.可以提高效率.我更喜欢sublime text.偶尔用python自己的IDLE和vi
