Python爬虫ppt课件
合集下载
《全面解读Python网络爬虫课件》
Python解释器
Python的官方网站提供最新版本的 Python解释器下载。
pip包管理工具
可以使用Python解释器中自带的pip工具 安装所需的第三方库。
其他工具
如文本编辑器、命令行终端等，都是Python开发中常用的工具。
爬虫获取数据的基本流程
爬虫获取数据的基本流程包括发送HTTP请求、解析网页获取数据、数据存储等步骤。
1
发送HTTP请求
使用库如Requests库，向目标网站发送
解析网页获取数据
2
HTTP请求。
使用库如BeautifulSoup、Scrapy等，解
析目标网页，提取所需数据。
3
数据存储
将数据存储在数据库或文件中，以备后 续使用。
爬虫如何避免被封IP
网站往往会通过IP封锁等方式防止被爬虫抓取，因此爬虫开发需要避免被封锁。
JSON格式
使用Python自带的json库，将数 据以JSON格式存储在文件中。
爬虫实战案例分析
通过实战案例，了解爬虫如何应用于实际项目中。
爬取新闻网站
使用爬虫框架爬取新闻网站， 提取头条新闻、分类新闻等。
爬取电商网站
使用爬虫获取电商网站中的 商品信息，价格、图片等。
爬取社交媒体数据
利用爬虫爬取社交媒体中用 户发布的留言、评论、转发 等内容。
2
数据筛选
筛选出符合要求的数据，如去除重复和无用数据。
3
数据去噪
去除数据中的杂乱信息， 如空格、特殊符号等。
常见的数据存储方式
爬虫获取到的数据需要进行存储，以备后续使用。
S QL数据库
使用Python自带的sqlite3库或第 三方数据库库，将数据存储在关 系数据库中。
爬虫技术优秀PPT讲义
四.从爬虫的角度对互联网进行划分
五.抓取策略
在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分.待抓取 URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问 题,因为这涉及到先抓取那个页面,后抓取哪个页面.而决 定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略.以下图为例：
五.一.深度优先遍历策略
深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始,一个链 接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个 起始页,继续跟踪链接.
五.六.大站优先策略
对于待抓取URL队列中的所有网页,根据所属的网站进 行分类.对于待下载页面数多的网站,优先下载.这个策略 也因此叫做大站优先策略.
六.网站与网络蜘蛛
网络蜘蛛需要抓取网页,不同于一般的访问,如果控制不好, 则会引起网站服务器负担过重.去年四月,淘宝 就因为雅 虎搜索引擎的网络蜘蛛抓取其数据引起淘宝网服务器的不 稳定.
得到主机的ip,并将URL对应的网页下载下来,存储进已下 载网页库中.此外,将这些URL放进已抓取URL队列. 四.分析已抓取URL队列中的URL,分析其中的其他URL,并 且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环.
四.从爬虫的角度对互联网进行划分
主要可以分为以下五部分： 一.已下载未过期网页 二.已下载已过期网页：抓取到的网页实际上是互联网内容的一个镜像与备份,
三.资源库是用来存放下载到的网页资源,一般都采用大型 的数据库存储,如Oracle数据库,并对其建立索引.
二.网络爬虫的基本结构
一个通用的网络爬虫的框架
三.网络爬虫的工作流程
一.首先选取一部分精心挑选的种子URL； 二.将这些URL放入待抓取URL队列； 三.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL,解析DNS,并且
《scrapy入门》课件
详细描述
检查Scrapy的配置文件是否正确，特 别是`settings.py`中的设置项是否符 合要求。确保所有依赖项都已正确安 装，并且版本兼容。
数据解析错误
总结词
在抓取数据时，可能会遇到数据解析 错误，导致无法正确提取所需信息。
详细描述
检查解析数据的代码是否正确，特别 是正则表达式或BeautifulSoup的使 用是否得当。确保目标网站的结构未 发生改变，以避免解析规则失效。
04
Scrapy进阶使用
使用选择器
选择器是用于从网页中提取数据的工具。在 Scrapy中，常用的选择器有CSS选择器和 XPath选择器。
CSS选择器使用"."来标识类名，使用"#"来标 识ID，使用"/"来标识标签名。例如，".title" 表示选取类名为"title"的元素，"#content" 表示选取ID为"content"的元素，"//p"表示 选取所有p标签元素。
使用Scrapy Shell
Scrapy Shell是一个交互式命令行工 具，用于在Scrapy项目中进行数据提 取和测试。通过Scrapy Shell，可以 直接在网页上查看和测试选择器的结 果，方便进行数据提取和调试。
VS
使用Scrapy Shell的方法是在命令行 中输入"scrapy shell URL"，其中 URL是要抓取的网页地址。在Scrapy Shell中，可以使用"response.css()" 或"response.xpath()"方法来提取数 据，并使用Python的print()函数来 查看结果。同时，还可以使用Scrapy Shell进行数据清洗和处理的测试，方 便进行数据预处理和提取。
检查Scrapy的配置文件是否正确，特 别是`settings.py`中的设置项是否符 合要求。确保所有依赖项都已正确安 装，并且版本兼容。
数据解析错误
总结词
在抓取数据时，可能会遇到数据解析 错误，导致无法正确提取所需信息。
详细描述
检查解析数据的代码是否正确，特别 是正则表达式或BeautifulSoup的使 用是否得当。确保目标网站的结构未 发生改变，以避免解析规则失效。
04
Scrapy进阶使用
使用选择器
选择器是用于从网页中提取数据的工具。在 Scrapy中，常用的选择器有CSS选择器和 XPath选择器。
CSS选择器使用"."来标识类名，使用"#"来标 识ID，使用"/"来标识标签名。例如，".title" 表示选取类名为"title"的元素，"#content" 表示选取ID为"content"的元素，"//p"表示 选取所有p标签元素。
使用Scrapy Shell
Scrapy Shell是一个交互式命令行工 具，用于在Scrapy项目中进行数据提 取和测试。通过Scrapy Shell，可以 直接在网页上查看和测试选择器的结 果，方便进行数据提取和调试。
VS
使用Scrapy Shell的方法是在命令行 中输入"scrapy shell URL"，其中 URL是要抓取的网页地址。在Scrapy Shell中，可以使用"response.css()" 或"response.xpath()"方法来提取数 据，并使用Python的print()函数来 查看结果。同时，还可以使用Scrapy Shell进行数据清洗和处理的测试，方 便进行数据预处理和提取。
网络爬虫课件ppt
BeautifulSoup库的使用
安装BeautifulSoup库
解析HTML文档
使用pip install beautifulsoup4命令进行 安装。
使用BeautifulSoup的解析方法，如find() 、find_all()等，查找HTML元素。
提取数据
解析XML文档
通过BeautifulSoup的extract()方法提取 HTML元素中的数据。
网络爬虫课件
目录
• 网络爬虫概述 • 网络爬虫的基本原理 • Python网络爬虫实战 • 网络爬虫的道德与法律问题 • 网络爬虫技术进阶 • 网络爬虫案例分析
01 网络爬虫概述
定义与特点
定义
网络爬虫是一种自动化的程序，用于从互联网上抓取数据。
特点
高效性、自动化、数据抓取和存储。
网络爬虫的分类
遵守法律法规和隐私保护
相关法律法规
各国政府都有相关的法律法规，规范 网络爬虫的行为。例如，欧盟的通用 数据保护条例（GDPR）规定了对个 人数据的处理和保护措施。
隐私保护的重要性
在抓取数据时，必须严格遵守隐私法 规，确保不会泄露用户的个人信息。 此外，未经授权的爬取行为可能侵犯 版权，导致法律纠纷。
监控竞争对手的网站动态，获取行业情报和 趋势分析。
02
01
个人使用
用于个人兴趣爱好，如收集特定主题的资料 、图片等。
04
03
02 网络爬虫的基本原理
HTTP协议基础
HTTP协议定义
HTTP协议是互联网的基础，用于从服务器请求和发 送网页内容。
HTTP请求方法
GET、POST、PUT、DELETE等是常见的HTTP请求 方法，用于不同的数据请求和操作。
python爬虫入门课件
• selenium+Firefox（36版） • 抓包应对动态网页
18
找规律构建url
通过点击翻看同一个目录 下的多个页面，发现规律， 定制url
19
发现规律定制url
20
发现规律定制url
这里的url规律是页码数减1后乘以20
21
构建网址
Base_url = ‘https:///tag?start={num}’ for page in range(1,94,1): Num = page - 1 url = Base_url.format(num=Num*20) print(url)
‘https:///tag?start=0’ ‘https:///tag?start=20’ ‘https:///tag?start=40’
……
Hale Waihona Puke requests库22
Requests is an elegant and simple HTTP library for Python, built for human beings.
简单的道理
>>>from math import pow >>>YouJoinUs = {‘is’:True} >>>If YouJoinUs[‘is’]: >>> result = pow(1.01,365) >>> print(result) 37.7834
目录
一、引言 二、准备知识
• 爬虫工作原理 • HTML • Python基本知识
‘<p class=“title” name=“dromouse”><b>The Dormouse‘s story</b></p>’ ‘<p class=“story”>Once upon a time there were three little sisters; and their names were’ ‘<a class=“sister” href=“/elsie” id=“link1”><!-- Elsie --></a>’ ‘<a class=“sister” href=“/lacie” id=“link2”>Lacie</a> and’ ‘<a class=“sister” href=“/tillie” id=“link3”>Tillie</a>’ ‘and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>’
Python爬虫程序设计KC ppt课件
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'> 从结果看出，在指定的字符串中找到了连续的数值，它们是"123"，span(3,6)表示开 始位置是3，结束位置是6，这正好是"123"在"abc123cd"中的位置。 Python中关于正则表达式的规则比较多，下面将介绍主要的内容，详细内容读者可 以参考相关资料。
import re reg=r"\w+" m=re.search(reg,"Python is easy") print(m) 结果匹配"Python"： <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='Python'>
5、字符"."代表任何一个字符，但是没有特别声明时不代表字符"\n"。 例如：
import re s="xaxby" m=re.search(r"a.b",s) print(m) 结果"."代表了字符"x" <_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='axb'>
import re reg=r"a\nb?" m=re.search(reg,"ca\nbcabc") print(m) 结果匹配"a\n\b": <_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='a\nb'>
import re reg=r"\w+" m=re.search(reg,"Python is easy") print(m) 结果匹配"Python"： <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='Python'>
5、字符"."代表任何一个字符，但是没有特别声明时不代表字符"\n"。 例如：
import re s="xaxby" m=re.search(r"a.b",s) print(m) 结果"."代表了字符"x" <_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='axb'>
import re reg=r"a\nb?" m=re.search(reg,"ca\nbcabc") print(m) 结果匹配"a\n\b": <_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='a\nb'>
40-Python网络爬虫(Scrapy框架)-第1章-使用第三方库实现页面抓取-PPT
Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.8
name=Professional%20Ajax&publisher=Wiley
10/45
HTTP协议的组成
客户端请求消息
请求行（request line）
请求方法、URL、协议版本
请求头部（header）
key:value形式的属性
概念
是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议） 用于从服务器传输超文本到本地的传送协议
特点
HTTP是无连接的 HTTP是无状态的 HTTP允许传输任意类型的数据对象
9/45
常用HTTP请求方法
GET
以显示的方式向服务器发送请求
POST
POST / HTTP1.1
Host:
GET /562f259800向01b指1b1定06资000源338提.jp交g H数TTP据/1.1进行Us处er-A理ge请nt:M求ozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0;
HUosesrt:-iAmgge.nmt:uMkeowzilalan/g5.c.0o表m(W单indows NT 10.0;
25/45
学员操作1—构造网页下载模块
需求说明
创建page_fetch.py模块
创建get_html_by_urllib3(url)方法，返回url页面html
使用urllib3实现页面下载
创建get_html_by_requests(url)方法，返回url页面html
使用requests实现页面下载
29/45
xpath语法（一）
python爬虫入门——邓旭东教育课件
python爬虫入门——邓旭 东PPT讲座
自我介绍
2009-2013 哈尔滨工业大学经济管理学院 2015-至今 中南大学商学院 主要研究方向为线上社群及消费者行为，
在学习研究过程中，习得了数据科学相关技术， 如数据采集、数据清理、数据规整、统计分析
熟悉R、python、MongoDB。
元组tuple
（1，2，3，4） （’1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’）
(‘a’, ’b’, ’c’, ’d’)
集合set
{‘a’, ’b’, ’c’} 集合是不重复的元素组成的一个基本数据类型。
字典dict
>>>Dict = {‘name’: ‘邓旭东’，
‘age’: 26,
浏览器显示效果
Python基本知识
基本数据类型（str,list,tuple,set,dict)
循环语句 （for循环）
条件语句 （if else while）
表达式
（如age = 20）
字符串str
字符串：单（双、三）引号及其夹住的字符 >>>String = ‘我叫邓旭东’ >>>String[2:5]
Requests是一个优雅简洁的Python HTTP库，给人类使用。
requests常用方法
最普通的访问
url = ‘/u/1562c7f164’ r = requests.get(url)
伪装成浏览器的访问
Headers = {‘User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36’} r = requests.get(url,headers = Headers)
自我介绍
2009-2013 哈尔滨工业大学经济管理学院 2015-至今 中南大学商学院 主要研究方向为线上社群及消费者行为，
在学习研究过程中，习得了数据科学相关技术， 如数据采集、数据清理、数据规整、统计分析
熟悉R、python、MongoDB。
元组tuple
（1，2，3，4） （’1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’）
(‘a’, ’b’, ’c’, ’d’)
集合set
{‘a’, ’b’, ’c’} 集合是不重复的元素组成的一个基本数据类型。
字典dict
>>>Dict = {‘name’: ‘邓旭东’，
‘age’: 26,
浏览器显示效果
Python基本知识
基本数据类型（str,list,tuple,set,dict)
循环语句 （for循环）
条件语句 （if else while）
表达式
（如age = 20）
字符串str
字符串：单（双、三）引号及其夹住的字符 >>>String = ‘我叫邓旭东’ >>>String[2:5]
Requests是一个优雅简洁的Python HTTP库，给人类使用。
requests常用方法
最普通的访问
url = ‘/u/1562c7f164’ r = requests.get(url)
伪装成浏览器的访问
Headers = {‘User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36’} r = requests.get(url,headers = Headers)