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Python爬虫与代理IP的关系

发布时间:2019年04月04日 来源:互联网

利用爬虫能够更快的抓取到大量的数据,在诸多编程语言中,Python编写爬虫是比较简单的,能够利用自学来进行爬虫爬取数据,那么作为一个入门级菜鸟,怎么可以比较顺畅的编写爬虫并能实现信息的采集呢?下面就给你们分享下对于入门菜鸟学习Python爬虫要了解的一些注意事项。


Python爬虫与代理IP的关系


一、爬取的基本流程


绝大多数爬虫全是按“发送请求——获取网页——分析页面——提取并存储内容”的步骤来实现的,这就是模仿用浏览器抓取页面数据的过程。换句话说,我们向服务器发送请求后,会得到返回的页面,根据解析页面之后,能够提取我们想要的那些数据,并储存到指定的数据库里。


对于这个能够学习掌握HTTP协议和网页基础知识,如POSTGET、HTML、CSS、JS,熟悉认识就行,没必要深入的学。


二、认识Python包


Python中爬虫涉及的包好多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等,你可以从requests+Xpath开始,requests负责连接网站,返回网页,Xpath用于解析网页,有利于提取数据。


当你用过BeautifulSoup,会知道Xpath要方便很多,一层一层检查元素代码的工作,统统省略了。了解以后,我们能够知道爬虫的基本套路是大同小异的,一般的静态网页绝对不是事儿。


三、数据的储存


爬取的信息能够用文档的方式存储到本地,也能存储到数据库里。初期数据量小的时候,直接用Python的语法或pandas的方法将数据存为text、csv的文件。不过你应该会看到爬取的数据不是干净的,或许有缺失、异常等,还要对数据进行清洗,可以学习pandas包,了解一下知识点就行:


数据分组:数据划分、分别执行函数、数据重组


缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充


空格和异常值处理:清楚不必要的空格和极端、异常数据


重复值处理:重复值的判断与删除


四、进阶分布式


了解了上面的技术,一般量级的数据和代码应该是没难度的了,可是碰到比较复杂的情况,可能依然会心有余而力不足,这种时候,强悍的scrapy框架就十分管用了。


scrapy是一个功能十分强悍的爬虫框架,它不但能快捷地构建request,还有强大的selector可以便捷地解析response,殊不知它最令人开心的还是它超高的性能,让你能将爬虫工程化、模块化。


五、应对反爬虫机制


当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网页封IP、多种多样的验证码、userAgent访问限制、各种动态载入等等。


碰上这种反爬虫的手段,当然还需要一些高级的要领来解决,常用的比如访问频率调节、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。


比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化,这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息,通常能够得到意外的收获。


今天和大家分享了入门级菜鸟学习Python爬虫要熟悉了解的一些注意事项,其实Python爬虫并不像想象中的难,不需要深入的学,通过具体的例子来自学一些碎片化有效的知识也是可以的。


六、代理IP在爬虫中的重要性


爬虫在爬取数据会遇到反爬虫,就是IP就会限制,爬虫就无法爬取到信息了,这时候该怎么办呢?代理IP就诞生了,代理IP解决IP被限制的困境,用户使用黑洞http可以随意换IP线路,这就是代理IP在爬虫工作中的重要性。


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