爬虫数据分析群里上周都聊了些什么?

上周我把简书上写Python爬虫、数据分析的文章的作者聚集在一起,详见文章《来简书,看看数据分析多有趣》,看看他们在群里都聊了些啥。


1. 如何防止爬虫被Ban

@向右奔跑:昨天在lagou爬数据时被Ban,设置了浏览器请求头,有什么好办法?

@博客虫大数据:之前爬京东的,没有频率限制。

@LEONYao:用scrapy 爬,加个随机请求头基本不会被ban

@向右奔跑:我用的scrapy ,伪装了请求头

@博客虫大数据:如果做IP频率限制 伪装请求头 没什么用

@LEONYao:我这有好多个爬虫在同时运行,都爬了好多天了,没事。
只是多个请求头,我有用过代理ip 池,速度不稳定,就没再用了

@博客虫大数据:代理的IP,很多都上了黑名单。
难找到 好的 都是被用烂的了

@LEONYao:买了个scrapy cloud 的代理,很贵,用起来也慢

@向右奔跑:明白,今天准备试代理IP, 后来设了下载延迟设成1秒就好了


2. 大数据交流分享准备

@博客虫大数据:群里有多少 是搞大数据的 可以深入交流一下 哈哈

@向右奔跑:之前看过一段时间,没有搞过

@博客虫大数据:其实我感觉 爬虫应该也算大数据的一环 哈哈,数据源侧重要的一环,处于大数据链路的最前端。

@向右奔跑:没有找到具体应用场景,自己很难搞下去

@博客虫大数据http://www.mite8.com 这个网站,所有流程,从爬取 到最终的可视化 都是自己折腾出来的。

@向右奔跑:太棒了
能不能搞一个专题分享

@博客虫大数据:近期 自己业余时间 在爬虫和数据可视化这块 搞的比较多。

@博客虫大数据:怎么搞

@向右奔跑:就从介绍你这个网站开始,你是怎么折腾的

@博客虫大数据:可以呀 有时间梳理一下

@LEONYao:太吊了这个
大神快分享教程啊

@程鑫垚:看着就很棒 膜拜


3. 用户画像和分词的方法

@龙潇
问个问题,爬取了大量产品经理的招聘要求,如何进行数据分析呢?
我想到的一个办法是自己先看十几条,找出一些关键词来,然后去看这些关键词在这里面出现的频率是多少

@向右奔跑:先要一定的词库,可以是自己熟悉的。也可以直接分词后统计高频词

@龙潇:分词你是自己写代码分词还是借助第三方工具?

@向右奔跑:代码调用分词工具或API

@强尼:可以这样,你可以先爬取好词,如果你有nlp,过一遍NLP,给打标签,然后聚类分析一下就好了

比如,简书编辑需要会打篮球的人; 标签:篮球简书编辑的人,需要来自于NBA的职业球队,并且必须是球员; 标签:篮球

@罗攀:很厉害~@强尼 有python的jieba库可以么

@向右奔跑:可以,jieba分词不足的是词库不太行,新词、专业词上差一点


4. 密文的爬取解析

@LEONYao:帮看看这种数据怎么爬

@向右奔跑:亿 字也是显示出来的吗
奇怪,没有遇到过

@LEONYao:我百度了一下,得到了一些思路
https://jizhi.im/blog/post/maoyan-anti-crawler
是密文

@LEONYao
这篇教程里。。写个爬虫都用上了机器学习了

@Jaquez
这个网站还挺有意思的

@张宏伦:美团的数字是图片加偏移……

@志明:对 要熟悉各种反爬虫


5. Ajax数据构造URL爬取

@翁永鑫:请问有哪位爬过这种网页吗?https://www.kuaidi100.com/courier/?searchText=金蝶大厦

@翁永鑫:这个是关键的数据编码

@LEONYao:但碰巧我在源码里找到了电话号码

@翁永鑫:有了编码可以构造这个url,这个是数据所在

@LEONYao:那你构造URL吧

@罗攀:异步加载就是找包

@LEONYao:有手机端的话可以尝试下
爬手机端比爬pc 容易


本周推荐文章

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,242评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,769评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,484评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,133评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,007评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,080评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,496评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,190评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,464评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,549评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,330评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,205评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,567评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,889评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,160评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,475评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,650评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容