python爬蟲技術(shù)指的是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

python爬蟲技術(shù)指的是什么？這個(gè)問題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個(gè)問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

創(chuàng)新互聯(lián)擁有一支富有激情的企業(yè)網(wǎng)站制作團(tuán)隊(duì)，在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)深耕10年，專業(yè)且經(jīng)驗(yàn)豐富。10年網(wǎng)站優(yōu)化營銷經(jīng)驗(yàn)，我們已為1000+中小企業(yè)提供了成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)解決方案，按需開發(fā)，設(shè)計(jì)滿意，售后服務(wù)無憂。所有客戶皆提供一年免費(fèi)網(wǎng)站維護(hù)!

相信很多小伙伴剛接觸網(wǎng)絡(luò)爬蟲這個(gè)詞語，腦海中一點(diǎn)概念也沒有，其實(shí)從字面上我們稍微能夠揣摩到一點(diǎn)，這需要去“接觸”內(nèi)容，由此，那就可以展開本章話題。
首先將網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)分解成四個(gè)部分：
1、獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
2、解析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
3、存儲(chǔ)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
4、分析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
步驟一、獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
在python程序里面，可以通過獲取網(wǎng)頁中的源代碼實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而獲得網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)。
查看網(wǎng)址的源代碼查看方法：
使用google瀏覽器，右鍵選擇檢查，查看需要爬取的網(wǎng)址源代碼。
具體如下：
根據(jù)下圖可得知，在Network選項(xiàng)卡里面，點(diǎn)擊第三個(gè)條目，也就是http://www.baidu.com，看到源代碼。
在本圖中，第一部分是General，包括了網(wǎng)址的基本信息，比如狀態(tài) 200等，第二部分是Response Headers,包括了請(qǐng)求的應(yīng)答信息,還有body部分，比如Set-Cookie,Server等。第三部分是Request headers，包含了服務(wù)器使用的附加信息，比如Cookie,User-Agent等內(nèi)容。

上面的網(wǎng)頁源代碼，在python語言中，我們只需要使用urllib、requests等庫實(shí)現(xiàn)即可，具體如下。這里特別說明一些，requests比urllib更加方便、快捷。一旦學(xué)會(huì)requests庫，肯定會(huì)愛不釋手。

import urllib.request
import socket
from urllib import error
 
try:
    response = urllib.request.urlopen('https://www.python.org')
 
    print(response.status)
    print(response.read().decode('utf-8'))
 
except error.HTTPError as e:
    print(e.reason,e.code,e.headers,sep='\n')
except error.URLError as e:
    print(e.reason)
else:
print('Request Successfully')

步驟二、解析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
上述我們獲得了網(wǎng)頁的源代碼，也就是數(shù)據(jù)。然后就是解析里面的數(shù)據(jù)，為我們的分析使用。常見的方法有很多，比如正則表達(dá)式、xpath解析等。
在Python語言中，我們經(jīng)常使用Beautiful Soup、pyquery、lxml等庫，可以高效的從中獲取網(wǎng)頁信息，如節(jié)點(diǎn)的屬性、文本值等。
Beautiful Soup庫是解析、遍歷、維護(hù)“標(biāo)簽樹”的功能庫，對(duì)應(yīng)一個(gè)HTML/XML文檔的全部內(nèi)容。安裝方法非常簡單，如下：

#安裝方法
pips install beautifulsoup4
 
#驗(yàn)證方法
from bs4 import BeautifulSoup

步驟三、存儲(chǔ)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
解析完數(shù)據(jù)以后，就可以保存起來。如果不是很多，可以考慮保存在txt 文本、csv文本或者json文本等，如果爬取的數(shù)據(jù)條數(shù)較多，我們可以考慮將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。因此，我們需要學(xué)會(huì) MySql、MongoDB、SqlLite的用法。更加深入的，可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式。它基于ECMAScript的一個(gè)子集。 JSON采用完全獨(dú)立于語言的文本格式，但是也使用了類似于C語言家族的習(xí)慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。易于人閱讀和編寫，同時(shí)也易于機(jī)器解析和生成(一般用于提升網(wǎng)絡(luò)傳輸速率)。
具體使用方法：

with open('douban_movie_250.csv','a',encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False)+'\n')

步驟四、分析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
爬蟲的目的是分析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，進(jìn)的得到我們想要的結(jié)論。在 python數(shù)據(jù)分析中，我們可以使用使用第三步保存的數(shù)據(jù)直接分析，主要使用的庫如下：NumPy、Pandas、 Matplotlib 三個(gè)庫。

NumPy ：它是高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。
Pandas : 基于 NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。它可以算得上作弊工具。
Matplotlib：Python中最著名的繪圖系統(tǒng)Python中最著名的繪圖系統(tǒng)。它可以制作出散點(diǎn)圖，折線圖，條形圖，直方圖，餅狀圖，箱形圖散點(diǎn)圖，折線圖，條形圖，直方圖，餅狀圖，箱形圖等。

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對(duì)python爬蟲技術(shù)指的是什么大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對(duì)大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

網(wǎng)站標(biāo)題：python爬蟲技術(shù)指的是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題鏈接：http://muchs.cn/article42/djgdhc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供品牌網(wǎng)站制作、Google、手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)、服務(wù)器托管、網(wǎng)站改版、網(wǎng)站排名

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)