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爬虫大全:从零开始学习爬虫的基础知识,小白也能学
2024-12-28 04:15

爬虫的实现原理其实很简单,就是模拟浏览器发送请求、获取响应、解析HTML代码、保存数据的过程。具体来说,可以分为以下几个步骤

爬虫大全:从零开始学习爬虫的基础知识,小白也能学

我们在浏览器里输入网址访问网页时,其实就是在向服务器发送一条请求。在爬虫中,我们也需要发送类似的请求,只不过不是手动输入网址,而是通过编写代码实现。请求可以包含各种参数,比如GET请求和POST请求的区别就在于参数的传递方式不同。

 
 

发送完请求之后,服务器会返回一个HTML文档,里面包含了很多数据。在爬虫中,我们需要获取这个响应,并对其进行解析。

 
 

HTML文档中包含了很多标签和属性,我们需要用代码把它们提取出来,才能得到我们需要的数据。常用的HTML解析库有BeautifulSoup、lxml等。

 
 

解析好HTML之后,我们就可以提取出所需要的数据了。一般情况下,可以把数据保存到文件或数据库中,以备后续使用。

 

以上就是一个最基本的爬虫流程,当然还有很多细节需要注意,下面我们会详细讨论。

按照数据获取的目的,爬虫可以分为三种类型:通用型爬虫、聚焦型爬虫和增量型爬虫。

通用型爬虫是一种无差别抓取所有信息的爬虫,它可以从互联网上抓取尽可能多的信息,并将其存储到互联网的大型数据库中,以供其他人使用。例如,百度、Google等搜索引擎就是使用通用型爬虫实现的。

聚焦型爬虫是一种针对某个特定主题的爬虫,它只抓取与该主题相关的信息,并进行整理和归类。例如,时事新闻类网站就是使用聚焦型爬虫实现的。

增量型爬虫是一种具有记忆能力的爬虫,它可以对已经抓取过的网页进行更新检查,只抓取新的或更新的信息,减少重复抓取和数据处理的时间和资源消耗。例如,新闻类网站中的“今日头条”栏目就是使用增量型爬虫实现的。

除此之外,爬虫还可以按照结构、数据源、爬取频率等进行分类。例如,结构上可以分为静态爬虫和动态爬虫,数据源上可以分为单站点爬虫和分布式爬虫,爬取频率上可以分为一次性爬虫和定期更新爬虫等。

在进行爬虫前,我们需要对要爬取的网页进行结构分析,以确定数据的位置和提取方法。一般来说,网页结构可以通过浏览器的开发者工具进行查看。

一个网页的基础结构由HTML、CSS和JavaScript三部分组成,其中HTML负责网页内容的架构,CSS负责网页样式的设计,JavaScript则可以用来实现网页上的动态交互和事件响应。

在爬虫中,我们需要对网页上的某个元素进行定位,以抽取其中的内容。常用的网页元素包括标签、属性、class、id等,可以通过浏览器的开发者工具进行查看和定位。

XPath和CSS Selector

XPath和CSS Selector是两种常用的网页元素查找语言,它们可以指定网页元素的路径或规则,以便进行定位和抽取。例如,XPath可以通过“//标签名[@属性名=’属性值’]”的方式来定位元素,CSS Selector则可以通过“标签名.类名#id名”等方式来定位元素。

JavaScript渲染问题

有些网站使用JavaScript进行局部刷新和动态渲染,此时需要注意爬虫要能够执行JavaScript才能抓取到完整的页面内容。可以使用Selenium等工具来模拟浏览器行为,或者对网页进行网络捕捉和分析以获取完整的响应数据。

在开发爬虫时,我们需要掌握一些常用的工具和技能来提高效率和质量。

Python是爬虫开发中常用的编程语言之一,它具有简洁易读、高效快速、丰富的第三方库等优点,非常适合进行数据处理和科学计算。

Beautiful Soup是Python中的一个HTML解析库,它可以方便地处理HTML标签和属性,支持XPath和CSS Selector等常用的查找方式,提供了灵活易用的API。

Scrapy是Python中的一个爬虫框架,它提供了完整的爬虫流程和分布式架构,并支持编写爬虫中间件和管道,方便数据的处理和保存。

有些网站可能会对爬虫进行限制或封禁,此时可以使用防火墙代理来隐藏真实IP地址,以免被封禁。

爬虫获取到的数据可以保存到各种关系型或非关系型数据库中,常用的有MySQL、MongoDB等,需要掌握相应的数据库操作技能。

Requests是Python中的一个HTTP库,它非常方便地实现HTTP请求和响应的处理,可以进行GET、POST、Cookie、Session等操作。

下面是一个简单的爬虫示例,用于抓取中国地震台网上的近期地震信息,并存储到CSV文件中。

 

运行这段代码后,即可得到一个earthquakes.csv文件,里面包含了中国地震台网上从2018年到2021年11月的所有地震信息。

有些网站为了防止爬虫的访问,可能会设置反爬虫机制,例如限制访问频率、验证码认证、Cookie认证等。在爬虫开发中,我们需要采取一些措施来绕过这些限制。

  1. 伪装请求头

有些网站会根据请求头中的参数来判断访问者是否为爬虫,此时我们可以通过设置伪装请求头来隐藏自己的身份。例如,可以修改User-Agent参数、Referer参数、Cookie参数等。

 
  1. 使用代理IP

有些网站会根据IP地址来判断访问者是否为爬虫,此时我们可以使用代理IP来隐藏真实IP地址。例如,可以使用网上购买的代理IP、TOR网络、Shadowsocks等。

 
  1. 解析验证码

有些网站会设置验证码来防止爬虫的访问,此时我们可以编写脚本来解析验证码,并进行自动化识别和提交。

  1. 分布式爬虫

在一些大的爬虫任务中,单机爬虫往往会面临访问频率限制和性能瓶颈等问题。此时,可以考虑使用分布式爬虫来解决这些问题。

分布式爬虫是一种将爬虫任务分配给多个节点(通常是多台机器)进行并行处理的方式。不同节点之间可以通过网络连接进行通信和数据传输,从而实现爬虫任务的加速和效率提升。

常用的分布式爬虫框架包括Scrapy-Redis、Distributed Spider等,可以配置多个爬虫节点、任务调度器、队列管理器等组件,实现高效的爬虫任务处理。此外,还需要注意分布式环境下的数据一致性、节点故障处理等问题。

在进行爬虫开发时,需要考虑一些伦理和法律问题。爬虫的滥用可能会对网站造成损害,甚至可能触犯法律。以下是一些爬虫应遵守的基本规范。

  1. 遵守网站协议和规定

在爬取一个网站时,爬虫应遵守该网站的协议和规定,如不得以过度频繁的方式访问网站,不得大量下载网站内容等。

  1. 尊重个人隐私和版权

爬虫应尊重个人隐私和版权,如不得爬取含有个人隐私信息的网页和非公开的版权内容。

  1. 维护数据准确性和安全性

爬虫应维护数据的准确性和安全性,如不得篡改网页内容、盗取用户数据等。

  1. 不损害网站正常运行

爬虫应不损害网站的正常运行,如不得进行DDOS攻击、爬取网站资源过多等。

总之,爬虫开发需要遵守伦理规范和法律法规,尊重网站的权利和用户的隐私,以合法、合理、负责的方式进行数据抓取和处理。

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