女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

Python爬蟲 你真的會(huì)寫爬蟲嗎?

馬哥Linux運(yùn)維 ? 來(lái)源:工程師李察 ? 2019-05-02 17:02 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

咱們直接進(jìn)入今天的主題---你真的會(huì)寫爬蟲嗎?為啥標(biāo)題是這樣,因?yàn)槲覀內(nèi)粘懶∨老x都是一個(gè)py文件加上幾個(gè)請(qǐng)求,但是如果你去寫一個(gè)正式的項(xiàng)目時(shí),你必須考慮到很多種情況,所以我們需要把這些功能全部模塊化,這樣也使我們的爬蟲更加的健全。

2基礎(chǔ)爬蟲的架構(gòu)以及運(yùn)行流程

首先,給大家來(lái)講講基礎(chǔ)爬蟲的架構(gòu)到底是啥樣子的?JAP君給大家畫了張粗糙的圖:

Python爬蟲 你真的會(huì)寫爬蟲嗎?

從圖上可以看到,整個(gè)基礎(chǔ)爬蟲架構(gòu)分為5大類:爬蟲調(diào)度器、URL管理器、HTML下載器、HTML解析器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。

下面給大家依次來(lái)介紹一下這5個(gè)大類的功能:

爬蟲調(diào)度器,主要是配合調(diào)用其他四個(gè)模塊,所謂調(diào)度就是取調(diào)用其他的模板

URL管理器,就是負(fù)責(zé)管理URL鏈接的,URL鏈接分為已經(jīng)爬取的和未爬取的,這就需要URL管理器來(lái)管理它們,同時(shí)它也為獲取新URL鏈接提供接口

HTML下載器,就是將要爬取的頁(yè)面的HTML下載下來(lái)

HTML解析器,就是將要爬取的數(shù)據(jù)從HTML源碼中獲取出來(lái),同時(shí)也將新的URL鏈接發(fā)送給URL管理器以及將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器,就是將HTML下載器發(fā)送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到本地

3實(shí)戰(zhàn)爬取菜鳥筆記信息

差不多就介紹這么些東西,相信大家對(duì)整體的架構(gòu)有了初步的認(rèn)識(shí),下面我簡(jiǎn)單找了個(gè)網(wǎng)站給大家演示一遍用爬蟲架構(gòu)來(lái)爬取信息:

Python爬蟲 你真的會(huì)寫爬蟲嗎?

(目標(biāo)站點(diǎn))

我們來(lái)獲取上面列表中的信息,這里我就省略了分析網(wǎng)站的一步,如果大家不會(huì)分析,可以去看我之前寫的爬蟲項(xiàng)目。

首先,我們來(lái)寫一下URL管理器(URLManage.py)

class URLManager(object): def __init__(self): self.new_urls = set() self.old_urls = set() def has_new_url(self): # 判斷是否有未爬取的url return self.new_url_size()!=0 def get_new_url(self): # 獲取一個(gè)未爬取的鏈接 new_url = self.new_urls.pop() # 提取之后,將其添加到已爬取的鏈接中 self.old_urls.add(new_url) return new_url def add_new_url(self, url): # 將新鏈接添加到未爬取的集合中(單個(gè)鏈接) if url is None: return if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls: self.new_urls.add(url) def add_new_urls(self,urls): # 將新鏈接添加到未爬取的集合中(集合) if urls is None or len(urls)==0: return for url in urls: self.add_new_url(url) def new_url_size(self): # 獲取未爬取的url大小 return len(self.new_urls) def old_url_size(self): # 獲取已爬取的url大小 return len(self.old_urls)

在這里主要就是兩個(gè)集合,一個(gè)是已爬取URL的集合,另一個(gè)是未爬取URL的集合。這里我使用的是set類型,因?yàn)閟et自帶去重的功能。

接下來(lái),HTML下載器(HTMLDownload.py)

importrequestsclassHTMLDownload(object): def download(self, url): if url is None: return s = requests.Session() s.headers['User-Agent'] ='Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 63.0.3239.132Safari / 537.36' res = s.get(url) # 判斷是否正常獲取 if res.status_code == 200: res.encoding='utf-8' res = res.text return resreturnNone

可以看到這里我們只是簡(jiǎn)單的獲取了,url中的html源碼

接著看HTML解析器(HTMLParser.py)

import refrombs4importBeautifulSoupclass HTMLParser(object): def parser(self, page_url, html_cont): ''' 用于解析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容,抽取URL和數(shù)據(jù) :param page_url: 下載頁(yè)面的URL :param html_cont: 下載的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容 :return: 返回URL和數(shù)據(jù) ''' if page_url is None or html_cont is None: return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup) new_data = self._get_new_data(page_url, soup) return new_urls, new_data def _get_new_urls(self,page_url,soup): ''' 抽取新的URL集合 :param page_url:下載頁(yè)面的URL :param soup: soup數(shù)據(jù) :return: 返回新的URL集合 ''' new_urls = set() for link in range(1,100): # 添加新的urlnew_url="http://www.runoob.com/w3cnote/page/"+str(link) new_urls.add(new_url) print(new_urls) return new_urls def _get_new_data(self,page_url,soup): ''' 抽取有效數(shù)據(jù) :param page_url:下載頁(yè)面的url :param soup: :return: 返回有效數(shù)據(jù) ''' data={} data['url'] = page_url title = soup.find('div', class_='post-intro').find('h2') print(title) data['title'] = title.get_text() summary = soup.find('div', class_='post-intro').find('p') data['summary'] = summary.get_text()returndata

在這里,我們將HTML下載器的源碼進(jìn)行了分析和解析,從而得到了我們想要拿到的數(shù)據(jù),如果BeautifulSoup不懂的可以去看一下我之前寫的文章。

繼續(xù)看,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器(DataOutput.py)

importcodecsclass DataOutput(object): def __init__(self): self.datas = [] def store_data(self,data): if data is None: return self.datas.append(data) def output_html(self): fout = codecs.open('baike.html', 'a', encoding='utf-8') fout.write("") fout.write("") fout.write("") fout.write("

") for data in self.datas: fout.write("") fout.write(""%data['url']) fout.write("" % data['title']) fout.write("" % data['summary']) fout.write("") self.datas.remove(data) fout.write("
%s《%s》[%s]
") fout.write("") fout.write("") fout.close()

大家可能發(fā)現(xiàn)我這里是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)html的文件當(dāng)中,在這里你當(dāng)然也可以存在Mysql或者csv等文件當(dāng)中,這個(gè)看自己的選擇,我這里只是為了演示所以就放在了html當(dāng)中。

最后一個(gè),爬蟲調(diào)度器(SpiderMan.py)

from base.DataOutput import DataOutputfrom base.HTMLParser import HTMLParserfrom base.HTMLDownload import HTMLDownloadfrom base.URLManager import URLManagerclass SpiderMan(object): def __init__(self): self.manager = URLManager() self.downloader = HTMLDownload() self.parser = HTMLParser() self.output = DataOutput() def crawl(self, root_url): # 添加入口URL self.manager.add_new_url(root_url) # 判斷url管理器中是否有新的url,同時(shí)判斷抓取多少個(gè)url while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<100): try: # 從URL管理器獲取新的URL new_url = self.manager.get_new_url() print(new_url) # HTML下載器下載網(wǎng)頁(yè) html = self.downloader.download(new_url) # HTML解析器抽取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù) new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html) print(new_urls) # 將抽取的url添加到URL管理器中 self.manager.add_new_urls(new_urls) # 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器存儲(chǔ)文件 self.output.store_data(data) print("已經(jīng)抓取%s個(gè)鏈接" % self.manager.old_url_size()) except Exception as e: print("failed") print(e) # 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器將文件輸出成指定的格式 self.output.output_html()if __name__ == '__main__': spider_man = SpiderMan()????spider_man.crawl("http://www.runoob.com/w3cnote/page/1")

相信這里大家都能看懂,我就是將前面我們寫的四個(gè)模板在這里把它們調(diào)用了一下,我們運(yùn)行后的結(jié)果:

4總結(jié)

我們這里簡(jiǎn)單的講解了一下,爬蟲架構(gòu)的五個(gè)模板,無(wú)論是大型爬蟲項(xiàng)目還是小型的爬蟲項(xiàng)目都離不開這五個(gè)模板,希望大家能夠照著這些代碼寫一遍,這樣有利于大家的理解,大家以后寫爬蟲項(xiàng)目也要按照這種架構(gòu)去寫,這樣你的爬蟲看起來(lái)就會(huì)更加的規(guī)范、健全。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • URL
    URL
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    140

    瀏覽量

    15829
  • python
    +關(guān)注

    關(guān)注

    56

    文章

    4825

    瀏覽量

    86465
  • 爬蟲
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    83

    瀏覽量

    7438

原文標(biāo)題:Python爬蟲|你真的會(huì)寫爬蟲嗎?

文章出處:【微信號(hào):magedu-Linux,微信公眾號(hào):馬哥Linux運(yùn)維】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    ?如何在虛擬環(huán)境中使用 Python,提升的開發(fā)體驗(yàn)~

    RaspberryPiOS預(yù)裝了Python需要使用其虛擬環(huán)境來(lái)安裝包。今天出版的最新一期《TheMagPi》雜志刊登了我們文檔負(fù)責(zé)人NateContino撰寫的一篇實(shí)用教程,幫助你入門
    的頭像 發(fā)表于 03-25 09:34 ?292次閱讀
    ?如何在虛擬環(huán)境中使用 <b class='flag-5'>Python</b>,提升<b class='flag-5'>你</b>的開發(fā)體驗(yàn)~

    爬蟲數(shù)據(jù)獲取實(shí)戰(zhàn)指南:從入門到高效采集

    爬蟲數(shù)據(jù)獲取實(shí)戰(zhàn)指南:從入門到高效采集 ? ? 在數(shù)字化浪潮中,數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)商業(yè)增長(zhǎng)的核心引擎。無(wú)論是市場(chǎng)趨勢(shì)洞察、競(jìng)品動(dòng)態(tài)追蹤,還是用戶行為分析,爬蟲技術(shù)都能助你快速捕獲目標(biāo)信息。然而,如何既
    的頭像 發(fā)表于 03-24 14:08 ?558次閱讀

    使用Python實(shí)現(xiàn)xgboost教程

    使用Python實(shí)現(xiàn)XGBoost模型通常涉及以下幾個(gè)步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型預(yù)測(cè)。以下是一個(gè)詳細(xì)的教程,指導(dǎo)如何在Python中使用XGBoost。 1. 安裝XGBoost
    的頭像 發(fā)表于 01-19 11:21 ?1284次閱讀

    javascript:void(0) 是否影響SEO優(yōu)化

    使用 javascript:void(0) 確實(shí)可能對(duì)SEO優(yōu)化產(chǎn)生負(fù)面影響 。以下是關(guān)于 javascript:void(0) 對(duì)SEO影響的具體分析: 搜索引擎爬蟲的理解問(wèn)題 搜索引擎爬蟲(如
    的頭像 發(fā)表于 12-31 16:08 ?533次閱讀

    IP地址數(shù)據(jù)信息和爬蟲攔截的關(guān)聯(lián)

    IP地址數(shù)據(jù)信息和爬蟲攔截的關(guān)聯(lián)主要涉及到兩方面的內(nèi)容,也就是數(shù)據(jù)信息和爬蟲。IP 地址數(shù)據(jù)信息的內(nèi)容豐富,包括所屬地域、所屬網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商、訪問(wèn)時(shí)間序列、訪問(wèn)頻率等。 從IP地址信息中可以窺見(jiàn)
    的頭像 發(fā)表于 12-23 10:13 ?349次閱讀

    SSR的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)分析

    SSR(Server-Side Rendering,服務(wù)器端渲染)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)分析如下: SSR的優(yōu)勢(shì) SEO友好 : 由于搜索引擎爬蟲的性質(zhì),更容易識(shí)別和抓取服務(wù)端渲染的頁(yè)面內(nèi)容,因此提升了網(wǎng)站
    的頭像 發(fā)表于 11-18 11:27 ?1658次閱讀

    全球視野下的海外爬蟲IP:趨勢(shì)、機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)

    在全球視野下,海外爬蟲IP的使用呈現(xiàn)出一系列趨勢(shì),同時(shí)也伴隨著機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)。
    的頭像 發(fā)表于 10-15 07:54 ?517次閱讀

    海外爬蟲IP的合法邊界:合規(guī)性探討與實(shí)踐

    海外爬蟲IP的合法邊界主要涉及合規(guī)性探討與實(shí)踐。
    的頭像 發(fā)表于 10-12 07:56 ?568次閱讀

    如何利用海外爬蟲IP進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取

    利用海外爬蟲IP進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取需要綜合考慮多個(gè)方面。
    的頭像 發(fā)表于 10-12 07:54 ?569次閱讀

    詳細(xì)解讀爬蟲多開代理IP的用途,以及如何配置!

    爬蟲多開代理IP是一種在爬蟲開發(fā)中常用的技術(shù)策略,主要用于提高數(shù)據(jù)采集效率、避免IP被封禁以及獲取地域特定的數(shù)據(jù)。
    的頭像 發(fā)表于 09-14 07:55 ?781次閱讀

    如何實(shí)現(xiàn)Python復(fù)制文件操作

    Python 中有許多“開蓋即食”的模塊(比如 os,subprocess 和 shutil)以支持文件 I/O 操作。在這篇文章中,將會(huì)看到一些用 Python 實(shí)現(xiàn)文件復(fù)制的特殊方法。下面我們開始學(xué)習(xí)這九種不同的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 07-18 14:53 ?750次閱讀

    網(wǎng)絡(luò)爬蟲,Python和數(shù)據(jù)分析

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《網(wǎng)絡(luò)爬蟲,Python和數(shù)據(jù)分析.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 07-13 09:27 ?2次下載

    用pycharm進(jìn)行python爬蟲的步驟

    以下是使用PyCharm進(jìn)行Python爬蟲的步驟: 安裝PyCharm和Python 首先,您需要安裝PyCharm和Python。PyCharm是一個(gè)流行的
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:11 ?1407次閱讀

    數(shù)據(jù)采集方法有哪些?工具有哪些?

    數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ),它涉及到從各種來(lái)源收集、整理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的過(guò)程。以下是一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方法和工具,以及它們的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動(dòng)化的程序,用于從互聯(lián)網(wǎng)
    的頭像 發(fā)表于 07-01 15:35 ?2505次閱讀

    常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集工具的介紹

    Scraping) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動(dòng)化的程序,用于從互聯(lián)網(wǎng)上提取信息。它們可以訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè),解析HTML內(nèi)容,并從中提取所需的數(shù)據(jù)。 Scrapy : 一個(gè)快速且強(qiáng)大的Python框架,用于抓取網(wǎng)站數(shù)據(jù)。 Beautiful Soup : 一個(gè)
    的頭像 發(fā)表于 07-01 14:51 ?1740次閱讀