Python培训
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最开始接触爬虫的时候,简直就是惊为天人,看别人十几行python代码就能把无数网页上的信息爬取下来。对于这些数据,利用的好可以发挥很多价值,比如:市场调研、用户调研等等。互联网发展到今天,这种技能不掌握真是太浪费了,于是果断开始学习爬虫。
01并没想象的那么容易
因为自己本身对python了解的也不是很多,于是马上着手开始学习python,但是在没人指导的情况下确实很迷茫。通过网上查的一些资料,以及参考别人的学习过程,于是看了一些书籍,了解数据结构,然后是列、表、字典、函数、控制语句等(常用的条件语句、循环语句)。学了一段时间后,回过头来看,其实自己并没接触到真正的爬虫,而且学习纯理论的东西长时间不用就会忘记,只能回头继续复习,确实很浪费时间。
02直接进行python培训
清晰的思路一学就懂,这才是我应该学习的爬虫。于是决定自己先搭建一个环境试试,看看能玩成什么样子。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,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。代码就不展示了,最终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。
03走上正轨
有了第一步的实践,就需要继续往下学习、尝试,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。
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。
04反爬是道坎儿
在爬取一些网站的时候,可能是涉及到了敏感信息,发现很多内容根本无法爬取,而且IP经常被封禁。简单的可以通过 time.sleep() 控制爬取频率的方法解决,限制比较严格或者需要保证爬取速度,就要用代理IP来解决。后来也试了一下 Selenium,这个就真的是按照真实的用户浏览行为(点击、搜索、翻页)来实现爬虫,所以对于那些反爬虫特别厉害的网站,又没有办法解决。但是Selenium 确实非常好用易上手,虽然速度稍微慢点。
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