python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)，7個(gè)Python爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目教程

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)，就多了一項(xiàng)技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專業(yè)的優(yōu)勢(shì)到底體現(xiàn)在哪里：7個(gè)Python爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目教程，超牛逼！Python爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)的完整路線推薦??。

1.7個(gè)Python爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目教程

有很多小伙伴在開(kāi)始學(xué)習(xí)Python的時(shí)候，都特別期待能用Python寫一個(gè)爬蟲(chóng)腳本，實(shí)驗(yàn)樓上有不少python爬蟲(chóng)的課程，這里總結(jié)7個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，如果你想學(xué)習(xí)Python爬蟲(chóng)的話，可以挑選感興趣的學(xué)習(xí)哦；【python 網(wǎng)站信息爬蟲(chóng)】該項(xiàng)目使用 Python 語(yǔ)言及 scrapy 開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)信息爬蟲(chóng)，爬取實(shí)驗(yàn)樓的課程數(shù)據(jù)，并將爬取的課程信息保存在一個(gè)txt文件中。效果圖：【python 二手房信息爬取與數(shù)據(jù)呈現(xiàn)】該項(xiàng)目以鏈家的二手房網(wǎng)站為目標(biāo)，使用python爬取鏈家官網(wǎng)在售的二手房信息，并且使用 繪圖包對(duì)爬取的信息進(jìn)行分析，繪制簡(jiǎn)單的圖表。部分效果圖：【給Python3爬蟲(chóng)做一個(gè)界面.妹子圖網(wǎng)實(shí)戰(zhàn)】該項(xiàng)目利用PyQt給妹子圖網(wǎng)的爬蟲(chóng)做一個(gè)交互界面，從而對(duì)PyQt做界面有初步了解，同時(shí)也學(xué)習(xí)寫爬蟲(chóng)；效果圖：【Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)--Scrapy框架學(xué)習(xí)】從一個(gè)簡(jiǎn)單的Scrapy項(xiàng)目入手，剖析爬蟲(chóng)的結(jié)構(gòu)和Scrapy的運(yùn)行規(guī)則，*通過(guò)兩個(gè)兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目——「爬取實(shí)驗(yàn)樓課程信息」和「爬取電影網(wǎng)站信息」，帶領(lǐng)大家從零基礎(chǔ)入門，完全掌握使用Scrapy框架編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的技能。課程列表：【Python3 實(shí)現(xiàn)淘女郎照片爬蟲(chóng)】該項(xiàng)目使用 Python 實(shí)現(xiàn)一個(gè)淘寶女郎圖片收集爬蟲(chóng)。爬取后的目錄結(jié)構(gòu)：每個(gè)文件夾里都有一系列圖片；【高德API+Python解決租房問(wèn)題】該項(xiàng)目使用Python腳本爬取某租房網(wǎng)站的房源信息，利用高德的 js API 在地圖上標(biāo)出房源地點(diǎn)，劃出距離工作地點(diǎn)1小時(shí)內(nèi)可到達(dá)的范圍。最終效果圖：【基于 Flask 及爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)微信娛樂(lè)機(jī)器人】該項(xiàng)目基于 Flask Web 框架開(kāi)發(fā)的娛樂(lè)級(jí)別的微信公眾號(hào)后臺(tái)，其中會(huì)爬取糗百網(wǎng)站的笑話，自動(dòng)回復(fù)給用戶；效果圖：*：以上就是7個(gè)有關(guān)python爬蟲(chóng)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，你可以挑選感興趣的進(jìn)行學(xué)習(xí)哦；其他：更多實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，點(diǎn)擊這里進(jìn)行查看~12條技術(shù)學(xué)習(xí)路徑，帶你零基礎(chǔ)入門編程~

2.超牛逼！Python爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)的完整路線推薦

數(shù)據(jù)是決策的原材料，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)價(jià)值不菲，如何挖掘原材料成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的先驅(qū)，掌握信息的源頭，就能比別人更快一步。大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)成為大量信息的載體，機(jī)械的復(fù)制粘貼不再實(shí)用，不僅耗時(shí)費(fèi)力還極易出錯(cuò)，這時(shí)爬蟲(chóng)的出現(xiàn)解放了大家的雙手，以其高速爬行、定向抓取資源的能力獲得了大家的青睞。爬蟲(chóng)變得越來(lái)越流行，不僅因?yàn)樗軌蚩焖倥廊『Ａ康臄?shù)據(jù)，更因?yàn)橛衟ython這樣簡(jiǎn)單易用的語(yǔ)言使得爬蟲(chóng)能夠快速上手。對(duì)于小白來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情，但掌握正確的方法，在短時(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實(shí)非常容易實(shí)現(xiàn)，但建議你從一開(kāi)始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)。在目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，你的學(xué)習(xí)才會(huì)更加精準(zhǔn)和高效。那些所有你認(rèn)為必須的前置知識(shí)，都是可以在完成目標(biāo)的過(guò)程中學(xué)到的?；趐ython爬蟲(chóng)，我們整理了一個(gè)完整的學(xué)習(xí)框架：篩選和甄別學(xué)習(xí)哪些知識(shí)，在哪里去獲取資源是許多初學(xué)者共同面臨的問(wèn)題。接下來(lái)，我們將學(xué)習(xí)框架進(jìn)行拆解，分別對(duì)每個(gè)部分進(jìn)行詳細(xì)介紹和推薦一些相關(guān)資源，告訴你學(xué)什么、怎么學(xué)、在哪里學(xué)。爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介爬蟲(chóng)是一種按照一定的規(guī)則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本。這個(gè)定義看起來(lái)很生硬，我們換一種更好理解的解釋：我們作為用戶獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方式是瀏覽器提交請(qǐng)求->下載網(wǎng)頁(yè)代碼->解析/渲染成頁(yè)面；而爬蟲(chóng)的方式是模擬瀏覽器發(fā)送請(qǐng)求->下載網(wǎng)頁(yè)代碼->只提取有用的數(shù)據(jù)->存放于數(shù)據(jù)庫(kù)或文件中。爬蟲(chóng)與我們的區(qū)別是，爬蟲(chóng)程序只提取網(wǎng)頁(yè)代碼中對(duì)我們有用的數(shù)據(jù)，并且爬蟲(chóng)抓取速度快，量級(jí)大。隨著數(shù)據(jù)的規(guī)模化，爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù)的高效性能越來(lái)越突出，能夠做的事情越來(lái)越多：市場(chǎng)分析：電商分析、商圈分析、一二級(jí)市場(chǎng)分析等市場(chǎng)監(jiān)控：電商、新聞、房源監(jiān)控等商機(jī)發(fā)現(xiàn)：招投標(biāo)情報(bào)發(fā)現(xiàn)、客戶資料發(fā)掘、企業(yè)客戶發(fā)現(xiàn)等進(jìn)行爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)，首先要懂得是網(wǎng)頁(yè)，那些我們?nèi)庋劭梢?jiàn)的光鮮亮麗的網(wǎng)頁(yè)是由HTML、css、等網(wǎng)頁(yè)源碼所支撐起來(lái)的。這些源碼被瀏覽器所識(shí)別轉(zhuǎn)換成我們看到的網(wǎng)頁(yè)，這些源碼里面必定存在著很多規(guī)律,我們的爬蟲(chóng)就能按照這樣的規(guī)律來(lái)爬取需要的信息。無(wú)規(guī)矩不成方圓，Robots協(xié)議就是爬蟲(chóng)中的規(guī)矩，它告訴爬蟲(chóng)和搜索引擎哪些頁(yè)面可以抓取，哪些不可以抓取。通常是一個(gè)叫作robots.txt的文本文件，放在網(wǎng)站的根目錄下。輕量級(jí)爬蟲(chóng)“獲取數(shù)據(jù)——解析數(shù)據(jù)——存儲(chǔ)數(shù)據(jù)”是爬蟲(chóng)的三部曲，大部分爬蟲(chóng)都是按這樣的流程來(lái)進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)程。1、獲取數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)*步操作就是模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求，基于python，你不需要了解從數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)，HTTP、TCP、IP的網(wǎng)絡(luò)傳輸結(jié)構(gòu)，一直到服務(wù)器響應(yīng)和應(yīng)達(dá)的原理，因?yàn)閜ython提供了功能齊全的類庫(kù)來(lái)幫我們完成這些請(qǐng)求。Python自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)urllib2使用的較多，它是python內(nèi)置的HTTP請(qǐng)求庫(kù)，如果你只進(jìn)行基本的爬蟲(chóng)網(wǎng)頁(yè)抓取，那么urllib2足夠用。Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for ”，相對(duì)urllib2，requests使用起來(lái)確實(shí)簡(jiǎn)潔很多，并且自帶json解析器。如果你需要爬取異步加載的動(dòng)態(tài)網(wǎng)站，可以學(xué)習(xí)瀏覽器抓包分析真實(shí)請(qǐng)求或者學(xué)習(xí)Selenium來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。對(duì)于爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，在能夠爬取到數(shù)據(jù)地前提下當(dāng)然是越快越好，顯然傳統(tǒng)地同步代碼不能滿足我們對(duì)速度地需求。（ps：據(jù)國(guó)外數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：正常情況下我們請(qǐng)求同一個(gè)頁(yè)面 100次的話，最少也得花費(fèi) 30秒，但使用異步請(qǐng)求同一個(gè)頁(yè)面 100次的話，只需要要 3秒左右。）aiohttp是你值得擁有的一個(gè)庫(kù)，aiohttp的異步操作借助于async/await關(guān)鍵字的寫法變得更加簡(jiǎn)潔，架構(gòu)更加清晰。使用異步請(qǐng)求庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取時(shí)，會(huì)大大提高效率。你可以根據(jù)自己的需求選擇合適的請(qǐng)求庫(kù)，但建議先從python自帶的urllib開(kāi)始，當(dāng)然，你可以在學(xué)習(xí)時(shí)嘗試所有的方式，以便更了解這些庫(kù)的使用。推薦請(qǐng)求庫(kù)資源:urllib2文檔： ： 、JSON、XML等格式。解析庫(kù)的使用等價(jià)于在HTML中查找需要的信息時(shí)時(shí)使用正則，能夠更加快捷地定位到具體的元素獲取相應(yīng)的信息。Css選擇器是一種快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器進(jìn)行快速在xml和html文檔上操作，它提供了和jQuery類似的語(yǔ)法來(lái)解析HTML文檔，支持CSS選擇器，使用非常方便。Beautiful Soup是借助網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)和屬性等特性來(lái)解析網(wǎng)頁(yè)的工具，能自動(dòng)轉(zhuǎn)換編碼。支持Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的HTML解析器,還支持一些第三方的解析器。Xpath最初是用來(lái)搜尋XML文檔的，但是它同樣適用于HTML文檔的搜索。它提供了超過(guò) 100 個(gè)內(nèi)建的函數(shù)。這些函數(shù)用于字符串值、數(shù)值、日期和時(shí)間比較、節(jié)點(diǎn)和 QName 處理、序列處理、邏輯值等等，并且XQuery和XPointer都構(gòu)建于XPath基礎(chǔ)上。Re正則表達(dá)式通常被用來(lái)檢索、替換那些符合某個(gè)模式(規(guī)則)的文本。個(gè)人認(rèn)為前端基礎(chǔ)比較扎實(shí)的，用pyquery是最方便的，也不錯(cuò)，re速度比較快，但是寫正則比較麻煩。當(dāng)然了，既然用python，肯定還是自己用著方便*。推薦解析器資源：pyquery 作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的代表，擁有較為成熟的體系，成熟度很高，可以很好地去存儲(chǔ)一些數(shù)據(jù)，但在在海量數(shù)據(jù)處理的時(shí)候效率會(huì)顯著變慢，已然滿足不了某些大數(shù)據(jù)的處理要求。MongoDB已經(jīng)流行了很長(zhǎng)一段時(shí)間，相對(duì)于MySQL ，MongoDB可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如各種評(píng)論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單，主要是數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、如何進(jìn)行提取，在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。Redis是一個(gè)不折不扣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，Redis 支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)豐富，包括hash、set、list等。數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存，訪問(wèn)速度快，可以存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，一般應(yīng)用于分布式爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)當(dāng)中。推薦數(shù)據(jù)庫(kù)資源：mysql文檔 redis文檔 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲(chóng)工程化、模塊化。學(xué)會(huì)scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲(chóng)框架，你就基本具備爬蟲(chóng)工程師的思維了。*Pyspider作為人氣飆升的國(guó)內(nèi)大神開(kāi)發(fā)的框架，滿足了絕大多數(shù)Python爬蟲(chóng)的需求 —— 定向抓取，結(jié)構(gòu)化化解析。它能在瀏覽器界面上進(jìn)行腳本的編寫，功能的調(diào)度和爬取結(jié)果的實(shí)時(shí)查看，后端使用常用的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行爬取結(jié)果的存儲(chǔ)等。其功能強(qiáng)大到更像一個(gè)產(chǎn)品而不是一個(gè)框架。這是三個(gè)最有代表性的爬蟲(chóng)框架，它們都有遠(yuǎn)超別人的有點(diǎn)，比如Nutch天生的搜索引擎解決方案、Pyspider產(chǎn)品級(jí)的WebUI、Scrapy最靈活的定制化爬取。建議先從最接近爬蟲(chóng)本質(zhì)的框架scary學(xué)起，再去接觸人性化的Pyspider，為搜索引擎而生的Nutch。推薦爬蟲(chóng)框架資源：Nutch文檔 scary文檔 pyspider文檔 爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)沒(méi)有問(wèn)題，還能使用框架來(lái)面對(duì)一寫較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)，此時(shí)，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。你的瓶頸會(huì)集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率，這個(gè)時(shí)候相信你會(huì)很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字：分布式爬蟲(chóng)。分布式這個(gè)東西，聽(tīng)起來(lái)很恐怖，但其實(shí)就是利用多線程的原理將多臺(tái)主機(jī)組合起來(lái)，共同完成一個(gè)爬取任務(wù)，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery這些工具。Scrapy 前面我們說(shuō)過(guò)了，用于做基本的頁(yè)面爬取， Redis 則用來(lái)存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊(duì)列，也就是任務(wù)隊(duì)列。scarpy-redis就是用來(lái)在scrapy中實(shí)現(xiàn)分布式的組件，通過(guò)它可以快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單分布式爬蟲(chóng)程序。由于在高并發(fā)環(huán)境下，由于來(lái)不及同步處理，請(qǐng)求往往會(huì)發(fā)生堵塞，通過(guò)使用消息隊(duì)列MQ，我們可以異步處理請(qǐng)求，從而緩解系統(tǒng)的壓力。RabbitMQ本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它變的非常重量級(jí)，更適合于企業(yè)級(jí)的開(kāi)發(fā)。Scrapy-rabbitmq-link是可以讓你從RabbitMQ 消息隊(duì)列中取到URL并且分發(fā)給Scrapy spiders的組件。Celery是一個(gè)簡(jiǎn)單、靈活且可靠的，處理大量消息的分布式系統(tǒng)。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)作為其消息代理中間件， 在處理異步任務(wù)、任務(wù)調(diào)度、處理定時(shí)任務(wù)、分布式調(diào)度等場(chǎng)景表現(xiàn)良好。所以分布式爬蟲(chóng)只是聽(tīng)起來(lái)有些可怕，也不過(guò)如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x(chóng)的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲(chóng)架構(gòu)了，實(shí)現(xiàn)一些更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。推薦分布式資源：scrapy-redis文檔

就拿大數(shù)據(jù)說(shuō)話，優(yōu)勢(shì)一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。