Python爬虫PPT课件 - 360文档中心

《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。

Python爬虫基础课件(PPT版)

基于Scrapy框架的网站爬虫实例
Scrapy框架介绍
爬虫实例
学习使用Scrapy框架构建Python 爬虫系统的基本概念和使用方法。
分享一些使用Scrapy框架构建的实际爬虫项目的案例和经验。
数据抓取效果
展示使用Scrapy框架进行网站数据抓取的实际效果和成果。
了解常见的爬虫错误和异常，并学习如何处理和避免它们。
3 最佳实践
分享一些爬虫性能优化和错误处理的最佳实践和技巧。
持续学习与社区分享
探讨如何在Python爬虫领域持续学习和改进自己的技能，并与社区分享经验和知识。
常见爬虫面试题及解答技巧
解答一些常见的Python爬虫面试题，并分享解答技巧和策略。
数据分析案例
分享一些实践案例，如新闻抓取、价格监测和社交媒体数据分析。
展示一些实际项目中使用Python 爬虫进行数据提取的案例和应用。
介绍一些使用爬虫获取数据并进行数据分析的实践案例。
爬虫性能优化和错误处理方法
1 性能优化
学习如何优化爬虫的性能，包括并发请求、异步爬取和缓存技术。
2 错误处理
介绍如何构建分布式爬虫系统，包括任务调度、数据同步和通信机制。
数据清洗和预处理方法
数据清洗
学习如何清理和处理爬虫获取的原始数据，如去除重复项和处理缺失值。
数据预处理
介绍常见的数据预处理方法，如数据规范化和特征选择。
爬虫数据的可视化分析和展示
1 可视化工具
探索用于可视化爬虫数据的常用工具和库，如 Matplotlib和Seaborn。
2 数据on进行数据分析，包括数据聚合、统计分析和生成可视化图表。
分享一些使用可视化工具分析爬虫数据的实际案例。

python爬虫入门ppt课件

• selenium+Firefox（36版） • 抓包应对动态网页
4
引言爬虫能做什么？
微博最近有啥热门话题淘宝京东上某商品价格变动邮箱通知女/男神最新动态谁点赞最活跃 BBS抢沙发社交网络分析 ….
5
引言爬虫能做什么
一句话，只要浏览器有的，你都可以抓可以爬
6
引言爬虫好学吗？
三、网页请求
• 找规律构建url • requests库
7
四、网页解析
• 如何解析网页 • BeautifulSoup • re库的使用
六、如何应对反爬
• 控制访问频率 • 伪装装成浏览器 • 使用代理IP
五、开始采集
七、高级爬虫
• 条件、循环语句 • try。。。Except异常处理。 • 数据存储
• 爬虫工作原理 • HTML • Python基本知识
三、网页请求
• 找规律构建url • requests库
17
四、网页解析
• 如何解析网页 • BeautifulSoup • re库的使用
六、如何应对反爬
• 控制访问频率 • 伪装装成浏览器 • 使用代理IP
五、开始采集
七、高级爬虫
• 条件、循环语句 • try。。。Except异常处理。 • 数据存储
32
BeautifulSoup –遍历文档树
>>>#直接子节点 .children >>>bsObj.head.children #返回生成器，可以迭代取出来 <listiterator object at 0x7f71457f5710>
>>>for child in soup.body.children: >>> print child

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网络爬虫技术案例教程》PPT课件(共10单元)十单元项目实战京东商品信息爬取及数据分析

例如，输入“手机”，搜索京东网站中手机相关的商品信息（见图10-1），包括不同品牌不同型号的手机价格、店铺名和评价数（根据评价数可推测销量）。通过这些数据可以分析手机的价格分布、不同型号手机销量和均价、店铺销量比例等。
图10-1 京东网站搜索的手机相关商品信息
10.2 爬虫实现
初始化模块
#输入关键字
#调用search函数 #调用goods_parse函数
10.2 爬虫实现
10.2.4 主模块
运行程序后，MongoDB数据库中的内容如图10-5所示。
图10-5 MongoDB数据库中的内容（部分）
10.3 爬虫数据分析
在数据分析方面，Python有非常强大的第三方库，pandas就是其中之一，它是基于NumPy数组构建的，可以更快更简单地预处理、清洗和分析数据。
例如字符串“￥4999.00”中，将“￥”使用空字符替换；字符串“1.4万+”中，将“+”和“.”使用空字符替换，然后将“万”使用“000”替换；字符串“1万 +”中，将“+”使用空字符替换，然后将“万”使用“0000”替换。由于搜索的结果中包含了价格待发布的手机信息，所以此处筛选出标明价格的数据。
10.3.3 分析数据
（2）分析华为各型号手机的销售量和均价，如mate30、p40、荣耀30、nova7 、畅享20和麦芒9等。由于京东网站只有近6个月商品的评价信息，故此处，将评价数看作销售量进行分析。首先，根据手机型号筛选数据；然后，统计每个型号手机的销量和均价；最后，绘制柱状图（x轴表示手机型号，y轴表示该手机销量或均价），并在每个长条上方标明销量或均价的值。
pandas库不是Python内置的标准库，使用之前需要安装，安装方法与requests 库的安装类似（请参考2.3.2小节），此处不再赘述。

《Python网络爬虫技术案例教程》PPT课件(共10单元)六单元模拟登录和处理验证码

6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
使用浏览器访问/user/reg/，注册并登录网站，然后在“用户中心”的“软件ID”中生成一个软件ID以便在接口中调用，如图6-16所示。
图6-16 “超级鹰”生成一个软件ID
6.2 处理验证码
6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
6.1 模拟登录
requests库中的session对象可以模拟登录并自动更新Cookie，实现保持登录，常用的方法和属性如表6-1所示。
图2-2 HTTP请求和响应的详细信息
方法/属性 session() headers cookies
update()
说明
创建一个session对象 session对象的请求头 session对象的Cookie 设置或修改session对象的属性，如session.cookies.update({‘id’: ‘sessionID’})，如果cookies属性中的id信息不存在，则设置该信息；如果存在，则修改该信息为“sessionID”
6.2 处理验证码【参考代码】详情见P155~P156
6.2.1 处理图片验证码
【运行结果】验证码图片的原图、灰度图和二值图如图6-12所示。识别的验证码字符串和提取的验
证码如图6-13所示。
图6-12 验证码的原图、灰度图和二值图
图6-13 识别的验证码字符串和提取的验证码
6.2 处理验证码
图6-14 哔哩哔哩登录验证码
图6-15 中国铁路12306登录验证码
图6-14中是依次点击图中文字，顺序正确则验证成功；图6-15中是点击图中所有符合要求的图，所有答案都正确，验证才会成功。这两种情况都需要获取点击的位置坐标，此时，可通过第三方收费的接口（如超级鹰网站）来实现。

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'>

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
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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
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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;
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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
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xpath语法（一）