Cómo aprender el rastreador de Python
Crawler es la mejor manera de comenzar con Python, sin excepción. Python tiene muchas direcciones de aplicaciones, como desarrollo backend, desarrollo web, informática científica, etc., pero los rastreadores son más amigables para los principiantes. El principio es simple y los rastreadores básicos se pueden implementar con unas pocas líneas de código. y podrás experimentar una mayor sensación de logro.
Después de dominar los rastreadores básicos, se sentirá más cómodo aprendiendo el análisis de datos de Python, el desarrollo web e incluso el aprendizaje automático. Porque en este proceso, se ha familiarizado mucho con la sintaxis básica de Python, el uso de bibliotecas y cómo buscar documentos.
Para los principiantes, los rastreadores pueden ser algo muy complejo con un alto umbral técnico. Por ejemplo, algunas personas piensan que primero deben dominar el conocimiento de las páginas web, entonces inician HTMLLCS, pero terminan cayendo en el abismo del front-end y agotados...
Pero si dominan Con el método correcto, pueden rastrear los datos del sitio web principal en poco tiempo, pero se recomienda tener un objetivo específico desde el principio.
Impulsado por objetivos, tu aprendizaje será más preciso y eficiente. Todo el conocimiento previo que crea necesario se puede aprender en el proceso de alcanzar sus objetivos. A continuación le presentamos una ruta de aprendizaje sencilla y de base cero para que pueda comenzar rápidamente.
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Aprenda los paquetes de Python e implemente procesos básicos de rastreador
La mayoría de los rastreadores siguen el proceso de "enviar una solicitud - obtener la página - analizar la página - extraer y almacenar contenido" Para llevar a cabo, En realidad, esto simula el proceso en el que utilizamos un navegador para obtener información de la página web.
Hay muchos paquetes relacionados con rastreadores en Python: urllib, request, bs4, scrapy, pyspider, etc. Se recomienda comenzar con las solicitudes. Xpath es responsable de conectarse al sitio web y regresar al mismo. Se utiliza la página web XPath Es útil para analizar páginas web y extraer datos.
Si ha utilizado BeautifulSoup, encontrará que Xpath le ahorra muchos problemas. Se omite todo el trabajo de verificar el código del elemento capa por capa. De esta manera, las rutinas básicas son casi las mismas. Los sitios web estáticos generales no son un problema en absoluto. Básicamente, puede comenzar con Douban, Embarrassing Encyclopedia, Tencent News, etc.
Domine varias técnicas para abordar las medidas anti-rastreo de sitios web especiales
Por supuesto, también experimentará cierta desesperación durante el proceso de rastreo, como ser bloqueado por el sitio web y varios códigos de verificación extraños, restricciones de acceso de userAgent, varias cargas dinámicas, etc.
Por supuesto, se necesitan algunas técnicas avanzadas para hacer frente a estos métodos anti-rastreadores, como control de frecuencia de acceso, uso de grupos de IP proxy, captura de paquetes, procesamiento OCR de códigos de verificación, etc.
A menudo los sitios web tienden a favorecer el primero entre el desarrollo eficiente y los anti-rastreadores, lo que también proporciona espacio para los rastreadores. Dominar estas habilidades anti-rastreadores no será difícil para la mayoría de los sitios web.
Aprenda scrapy y cree rastreadores diseñados
Básicamente, no es ningún problema dominar la tecnología anterior y los datos y códigos de nivel general, pero cuando se encuentre con situaciones muy complejas, es posible que aún cuando Si no puedes hacer lo que quieres, el poderoso marco scrapy?
es muy útil.
Scrapy es un marco de rastreo muy poderoso. No solo puede construir solicitudes fácilmente, sino que también tiene un selector poderoso que puede analizar respuestas fácilmente. Sin embargo, lo más sorprendente es.
O su. El rendimiento ultraalto le permite diseñar y modularizar su rastreador.
Aprenda scrapy, puede crear algunos marcos de rastreo usted mismo y básicamente tendrá la idea de un ingeniero de rastreo.
Aprenda los conceptos básicos de las bases de datos y haga frente al almacenamiento de datos a gran escala
Cuando la cantidad de datos rastreados es pequeña, puede almacenarlos en forma de documentos una vez que la cantidad. La cantidad de datos es grande, esto es un poco. Ya no funciona. Por lo tanto, es necesario dominar una base de datos. Está bien aprender MongoDB, que actualmente es más común.
MongoDB puede facilitarle el almacenamiento de algunos datos no estructurados, como el texto de varios comentarios, enlaces a imágenes, etc. También puede utilizar PyMongo para operar MongoDB en Python de forma más cómoda.
Porque el conocimiento de la base de datos que se utilizará aquí es realmente muy simple, principalmente cómo almacenar datos y cómo extraerlos.
Rastreadores distribuidos para lograr una recopilación concurrente a gran escala
El rastreo de datos básicos ya no es un problema, su cuello de botella se centrará en la eficiencia del rastreo de datos masivos. En este momento, creo que, naturalmente, entrará en contacto con un nombre muy poderoso: rastreador distribuido.
La distribución suena aterradora, pero en realidad utiliza el principio de subprocesos múltiples para permitir que varios rastreadores funcionen al mismo tiempo. Necesitas dominar las tres herramientas Scrapy MongoDB Redis.
Como dijimos antes, Scrapy se usa para el rastreo básico de páginas, MongoDB se usa para almacenar datos rastreados y Redis se usa para almacenar la cola de páginas web a rastrear, es decir, tareas.
Cola.
Algunas cosas parecen aterradoras, pero en realidad no son más que eso cuando se descomponen. Cuando pueda escribir un rastreador distribuido, podrá intentar crear una arquitectura de rastreador básica para lograr una adquisición de datos más automatizada.
Verás, después de seguir este camino de aprendizaje, ya puedes convertirte en un conductor experimentado, es muy sencillo. Entonces, al principio, trate de no mordisquear algo sistemáticamente, busque un proyecto práctico (puede comenzar con proyectos simples como Douban y Xiaozhu) y comience directamente.