Python爬虫培训好学吗?
好不好学要看你怎么学了。如果是自学,会难一些,毕竟有难题很难找到人帮你解答,很容易半途而废。要是你找到了一家靠谱的学校,就会容易很多。不过,这里我想教你入门Python爬虫。
一:爬虫准备(在安装好Python的前提下)
1.爬虫首先需要做的事情就是要确定好你想要爬取数据的对象,这里我将以百度主页logo图片的地址为例进行讲解。
2.首先,是打开百度主页界面,然后把鼠标移动到主页界面的百度logo图标上面,点击鼠标右键,然后点击审查元素,即可打开开发者界面。
3.然后再下面的界面里面,可以看到该logo图标在HTML里面的排版模式,这里百度我用字替换了。
二:开始爬虫
1.爬虫主要分为两个部分,**个是网页界面的获取,第二个是网页界面的解析;爬虫的原理是利用代码模拟浏览器访问网站,与浏览器不同的是,爬虫获取到的是网页的源代码,没有了浏览器的翻译效果。
2.首先,我们进行页面获取,python爬虫的话很多模块包提供给开发者直接抓取网页,urllib,urllib2,requests(urllib3)等等,这里我们使用urllib2进行网站页面的获取;首先导入urllib2模块包(该包是默认安装的):import urllib2
3.导入模块包之后,然后调用urllib2中的urlopen方法链接网站,代码如下repr = urllib2.urlopen("XXXXXX"),XXXXXX代表的是网站名称。
4.得到网站的响应之后,然后就是将页面的源代码读取出来,调用read方法,html = repr.read()
5.获取到页面的源代码之后,然后接下来的工作就是将自己想要的数据从html界面源代码中解析出来,解析界面的模块包有很多,原始的re,好用的BeautifulSoup,以及高大上的lxml等等,这里我就简单的用re介绍介绍,首先导入re模块包:import re
6.然后进行利用re进行搜索,这里我有使用正则表达式,看不懂的同学需去补充点正则表达式方面的知识。
7.然后,我这里就实现了一个简单的爬虫流程,打印url,可以看见刚好就是之前我们看见的百度主页logo的地址。
主讲内容 | 技术要点 |
---|---|
爬虫开发 |
1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用;urllib2高级与Requests模块; 2.结构化数据和非结构化数据提取;多线程爬虫 Selenium PhantomJS; 3. 定向抓取互联网中指定领域的海量信息; 4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘; |
Mongodb应用开发 |
1. 基本使用增删改查;聚合操作; 2. 备份和恢复; 3. Mongodb和python交互; |
Scrapy框架 |
1. 配置安装、入门案例; 2. Scrapy Shell; 3. item Pipline、Spider; 4. CrawlSpider; 5. Downloader Middlewares; 6. Settings; |
Scrapy-redis分布式组件 |
1. Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(这四个模块都要做相应的修改); 2. Scheduler; 3. Duplication Filter; 4. Item Pipeline; 5. Base Spider; |
实战项目:IT桔子分布式爬虫 |
1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商; 2. IT桔子致力于**信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理,帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率,以辅助其各类商业行为,包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等; 3. 需求:运用分布式爬虫,实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息 |
对Django的认识?
Django是走大而全的方向,它**出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。
应用程序必须使用Django内置的ORM,否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利;理论上可以切换掉其ORM模块,但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修,倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。
Django的卖点是超高的开发效率,其性能扩展有限;采用Django的项目,在流量达到一定规模后,都需要对其进行重构,才能满足性能的要求。
Django适用的是中小型的网站,或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。
Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离; Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。
2018年为什么要学习Python?Python还有前景吗?
近年来,Python一直是当仁不让的开发入行首选,无论是职位数量、就业广度还是使用排行都远超其他语言,而且Python语言接近自然语言,学习起来非常的 简便,因此也越来越受到人们的欢迎。进入到2018年之后,Python这个行业的前景又出现了哪些变化,还有没有学习的价值?今天我们就来了解一下。
随着近几年Python的飞速发展,应用范围逐步趋于广泛,后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据,Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲,语法较简单,就算没有任何编程基础,我们也可以学习和掌握Python编程开发,是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
Python有很多吸引程序员的功能,它易学,面向对象,字节码编译,免费且开源。还有运行时检查,完整快速的支持,可以执行各种任务的扩展。在用Python的时候,你可以非常高效。
Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C )很 地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型:
比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C 重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
Python是人工智能时代和大数据时代的首选语言,老男孩教育更新上线了python全栈 人工智能的课程,满足想加入人工智能行业,想参加Python开发人士的需求。
许多人对python的了解仅在于简单易懂,开发快,但也有很多人对python的认知有所偏差,相对来讲python易学,但精通不易。Python开发,有丰富编程经验的老师带着,为你解答遇到的各种疑点难点,会少走许多弯路、缩短学习时间、更加集中且系统的掌握python开发所需的各种知识要点。
Python爬虫怎么赚钱?Python前景怎么样?
Python的前景
1.全球前四大流行语言之一:根据TIOBE的排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C 一起成为全球前4大流行语言;
2.应用几乎无限制:Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算,图形开发等领域;
3.各方面地位超然:Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位
4.简单易学:Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。
scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库?
1) scrapy是一个Python爬虫框架,爬取效率极高,具有高度定制性,但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件,可以让scrapy支持分布式策略,Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。
2) 为什么选择redis数据库,因为redis支持主从同步,而且数据都是缓存在内存中的,所以基于redis的分布式爬虫,对请求和数据的高频读取效率非常高。
字符串的拼接–如何高效的拼接两个字符串?
我们都知道python中,拼接字符串可以用” ”来拼接,然而这个方法并不是高效的,因为如果需要拼接的字符串有很多(n个)的情况下,使用” ”的话,python解释器会申请n-1次内存空间,然后进行拷贝,因为字符串在python中是不可变的,所以当进行拼接的时候,会需要申请一个新的内存空间。所以,正确答案是,使用.join(list),因为它只使用了一次内存空间。
如何提高python的运行效率
使用生成器;关键代码使用外部功能包(Cython,pylnlne,pypy,pyrex);针对循环的优化--尽量避免在循环中访问变量的属性
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