java爬虫抓取动态网页( Python行业薪资如何阅读？(第1~6章) )

　　java爬虫抓取动态网页(

Python行业薪资如何阅读？(第1~6章)

)

　　

　　前言

　　爬虫是DT（Data Technology）采集

信息的基础。程序员抓取目标网站的信息后，就可以分析和构建应用程序。我们关心的是技术如何给每个人带来实际效果，进而实现目标和理想。无法应用的技术称为魔术，只能用于表演。我们非常关心读者能否掌握爬虫的概念，所以结合不同的例子来讲解相关技术，希望能够引导读者完成整个数据采集的过程。

　　Python 是一种简单而有效的语言。爬虫所需的获取、存储、组织流程可以使用Python系统地实现。另外，大部分电脑也可以直接使用Python语言或者干脆安装Python系统。相信读者能够轻松使用Python作为主要的爬虫技术。

　　动心者应有大根

　　DT的核心是从信息来源进行理解和分析，从而做出能够打动对方的行动决策。从谷歌搜索到如今的大数据时代，爬虫技术的重要性和广泛性一直都很突出。程序员了解信息获取、存储和整理的基本关系，可以系统地采集

和应用不同来源、千变万化的网站信息。

　　自我提升

　　互联网技术在不断更新和进步，网站信息也在不断变化。爬虫的乐趣在于如何高效、持续地从瞬息万变的网站中获取信息。此外，程序员必须不断学习新技术，提高自己，以便在爬取过程中了解互联网的运行和结构。最后，感谢我的朋友唐松给我机会一.开始写这本书，让我分享爬行技术和其中的乐趣。

　　

　　Python行业薪资

　　如何阅读？

　　使用Python编写网络爬虫获取互联网大数据是目前的热门话题。

　　本书内容包括基础部分、高级部分和项目实践部分三部分。

　　

　　Python爬虫过程

　　基础部分（第1~6章）主要介绍爬虫的三个步骤（获取网页、解析网页和存储数据），并通过大量实例的讲解，让读者从基础内容中系统地学习爬虫技术并实践提高Python爬虫的级别。

　　进阶部分（第7~12章）包括多线程并发并行爬虫、分布式爬虫、IP替换等，帮助读者进一步提升爬虫水平。

　　项目实践部分（第13~16章）利用本书介绍的爬虫技术爬取了几个真实的网站，让读者在阅读本书后可以根据自己的需要编写爬虫程序。不管你有没有编程基础，只要你对爬虫技术感兴趣，本书都会引导你从入门到进阶，再到实战，一步步了解爬虫，最终写出自己的爬虫程序。

　　接下来，就和小编一起进入爬虫知识的海洋吧。

　　基础部分

　　第 1 章：网络爬虫入门

　　1.1 为什么要学习爬行？

　　在数据量呈爆炸式增长的互联网时代，网站与用户的交流本质上是数据的交换：搜索引擎从数据库中提取搜索结果，展示在用户面前；电子商务在网站上展示产品描述和价格，让买家可以选择自己喜欢的产品，社交媒体在用户生态系统的自我交互下产生了大量的文字、图片和视频数据。如果能够对这些数据进行分析和利用，不仅可以帮助第一方公司（即拥有数据的公司）做出更好的决策，也有利于第三方公司。

　　上面的例子只是数据应用的冰山一角。近年来，随着大数据分析的普及，毕竟数据都可以分析，网络爬虫技术成为大数据分析领域的第一环节。

　　对于这些公开数据的应用价值，我们可以使用KYC框架来理解，即了解你的公司（Know Your Company）、了解你的竞争对手（Know Your Competitor）、了解你的客户（Know Your Customer）。这是通过理解和执行对公共数据的简单描述性分析可以带来的价值。此外，通过机器学习和统计算法分析，在营销领域，可以帮助企业做好4P（Product：产品创新，Place：智能选址，Price：动态价格，Promotion：数据驱动的营销活动） ; 在金融领域，数据驱动的征信等应用将带来越来越大的价值。

　　

　　简单的爬虫架构

　　1.2 三个过程的技术实现

　　以下技术实现方法均以Python语言实现，Java等其他语言不涉及。

　　1.获取网页

　　获取网页的基本技术：request、urllib、selenium（模拟浏览器）。

　　先进的网页获取技术：多进程多线程爬取、登录爬取、突破IP封禁、服务器爬取。

　　2.分析网页

　　解析网页的基本技术：re正则表达式、BeautifulSoup和lxml。

　　高级网页解析技术：解决中文乱码。

　　3.存储数据

　　存储数据的基本技术：保存在txt文件中，保存在csv文件中。

　　先进的数据存储技术：存储在MySQL数据库中，存储在MongoDB数据库中。

　　对以上技术不熟悉的读者也不必担心，本书将对其中的所有技术进行讲解，力求把深奥的东西讲得通俗易懂。

　　第 2 章：编写第一个网络爬虫

　　第 3 章：静态网页抓取

　　第 4 章：动态网络爬行

　　第 5 章：解析网页

　　第 6 章：数据存储

　　进阶部分

　　第七章：提高爬虫速度

　　7.1多线程爬虫

　　多线程爬虫以并发方式执行。换句话说，不能同时执行多个线程，而是通过进程的快速切换来加快网络爬虫的速度。

　　Python 本身的设计限制了多线程的执行。在 Python 设计之初，为了数据安全的决策，就设定了 GIL（Global Interpreter Lock）。在Python中，线程的执行过程包括获取GIL、执行代码直至挂起、释放GIL。

　　例如，如果一个线程要执行，它必须首先获得 GIL。我们可以将 GIL 视为“护照”，而一个 Python 进程中只有一个 GIL。不能拿到pass的线程是不允许进入CPU执行的。

　　

　　多线程执行模式

　　每次释放 GIL 锁，线程之间都会有锁竞争，切换线程会消耗资源。由于 GIL 锁的存在，Python 中的一个进程始终只能同时执行一个线程（获得 GIL 的线程可以执行）。这就是Python在多核CPU上的多线程效率不高的原因。

　　因为GIL的存在，多线程就没用了吗？在网络爬虫的情况下，网络爬虫是I0密集型的，多线程可以有效提高效率。因为单线程下有I0操作，I0等待，所以会造成不必要的时间浪费，而启用多线程可以在线程A等待的同时自动切换到线程B，从而不浪费CPU资源，从而提高程序执行的效率。

　　Python的多线程对I0密集型代码更加友好，网络爬虫可以在获取网页的过程中使用多线程来加快速度。

　　第 8 章：反爬虫问题

　　第9章：解决中文乱码

　　第10章：登录和验证码处理

　　第11章：服务器集合

　　第12章：分布式爬虫

　　项目实践部分

　　爬虫练习一：维基百科

　　维基百科是一个网络百科全书，允许用户在正常情况下编辑任何条目。目前维基百科由非营利组织维基媒体基金会运营。维基百科一词是由网站的核心技术维基和百科全书创造的一个新的混合词维基百科，意思是百科全书。

　　

　　维基百科入口页面

　　本章将给出一个爬取维基百科的实际项目。使用的爬取技术包括以下4种：

　　爬虫练习二：知乎直播

　　知乎是中国互联网上一个非常庞大的知识社交平台。在知乎上，用户可以通过问答等交流方式获取知识。与百度知乎等问答网站不同，知乎的回答往往非常深入，回答者写的也很用心。知乎汇聚了中国互联网技术、商业、文化领域最具创意的人才，将提供优质的内容，通过人类节点形成规模化生产和共享，构建高价值的人际网络。

　　

　　知乎

　　本章是爬取知乎网站的实战项目。使用的爬虫技术包括以下3种。

　　爬虫实践三：百度地图API

　　百度地图是一种网络地图搜索服务。在百度地图中，用户可以查询街道、商场、房产的地理位置，也可以找到离你最近的餐厅、学校、银行、公园等。百度地图提供了丰富的API供开发者调用，我们可以免费获取各个位置的具体信息。

　　

　　百度API

　　本章是一个使用百度API获取数据的实战项目。使用的技术包括：

　　爬虫练习四：公众点评

　　在去餐厅吃饭之前，我们总是喜欢在网上搜索餐厅评论，然后再决定去哪家餐厅。在互联网餐厅点评网站中，大众点评是知名的第三方消费者点评网站，也是当地的生活信息和交易平台。因此，大众点评上有很多商家信息和用户评论数据。

　　

　　公众意见

　　本章是一个抓取公众评论数据的实践项目。使用的技术包括：

　　总的来说，Python爬虫是一项非常实用但并不枯燥的技术。因为书中的细节太多，编者不会一一打出来。想获取《Python爬虫从入门到实践》小伙伴可以转发+关注私信编辑【学习】获取获取方式~~~