从零起步系统入门Python爬虫工程师(一)-慕课实战

环境搭建

  1. ide: pycharm
  2. 数据库:mysql
  3. 数据库可视化ide:navicat
  4. 虚拟环境(可以支持不同python版本):virtualenvwrapper
mkdir virtualenvs
pip3.6 install virtualenvwrapper
vim ~/.bash_profile
#.bash_profile
export WORKON_HOME='/Users/tangminglong/virtualenvs'
 export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON='/usr/local/bin/python3.7'
 
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
创建虚拟环境
mkvirtualenv (-p python路径) test 可以指定python版本
列出所有虚拟环境
workon 
#进入虚拟环境
 workon test
#退出
deactivate
目前虚拟环境存放的目录是~/virtualenvs
#删除虚拟环境
删除目录及可以了
#安装依赖 
在对应的虚拟环境下 pip install requests

爬虫作用

  1. 采集网站数据
  2. 自动化测试
  3. 灰色产业

学习爬虫需要知识

  1. 计算机网络(http/https tcp/ip socket)
  2. 前端知识
  3. 正则表达式
  4. 数据存储(分布式存储)
  5. 并发处理(多进程、多线程、线程池、协程)
  6. 图像识别(处理反爬、验证码) 机器学习算法(验证码、数据解析)

解决问题

  1. 爬虫的采集和更新策略
  2. 数据解析
  3. 数据存储
  4. 模拟登录(验证码识别)
  5. 爬虫的监控和部署
  6. 解决反爬
  7. 数据去重(url去重 内容去重)

基础知识

  1. 网络
    • 七层协议:应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、 数据链路层、物理层
    • 五层协议:应用层(http https ftp dns pop3)、传输层、网络层(tcp ip IGMP)、数据链路层 (ARP RARP 交换机)、物理层(双绞线、集线器)
  • socket聊天
  • socket多人聊天
  • socket模拟http
  • http协议(换行 传输的数据)
  1. 前端
requests库(github)
encoding 编码(自动识别)
json 转为json
  1. 正则表达式
# .匹配任意字符
# ^ 以某个字符开始
# $ 以某个字符结束
# * 某个字符零到多次(匹配最长)
# + 一到多次
# ? 0到1次
# {m,n} m到n次
# [] 括号里面只要出现一个都可以(中括号里面的短横线-,表示区间 ) [a-z]
# \s 空格换行 \S
# \d 匹配一个数字 \D
# \w 字母数字下划线 \W
# \b 单词开始或者结束位置的空字符串 \B
# | 或
# \\ 转移字符
.*匹配最长 贪婪匹配
.*?取消贪婪匹配
分组 :()
eg info="姓名:tmlong 生日:1987年10月11日 本科2016年9月1日"
result = re.match('.*生日.*?(\d{4})',info)     1987
match从字符串开始找 search不是
ps:match 匹配一行 如果换行就匹配不到 re.DOTALL
  1. 元素筛选
  • BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup
html =‘<html>aads</html>’
bs = BeautifulSoup(html,’html.parser’)
bs.find(‘div’)
div_tag = bs.find(‘div’,id="info”) 选择所有id为info的div
children = div_tag.contents 提取所有子元素 descendant遍历
next_siblings(是否加s)兄弟节点 previous_siblings
div_tag.get(“class”) 获取属性
  • Scrapy Selector Xpath
//div[@lang] 所有拥有属性为lang的div
//div[@lang=‘eng] 所有拥有属性lang等于eng的div
/div/div[last()] div 下面的div数组的最后一个
/div/* 选取div下的所有子节点
//div/div[contains(@class,'hello’)]
import scrapy from Selector
sel = Selector(text=html)
girl_friend_name_class=“/html/body/div[1]/p/@class”
sel.xpath(girl_friend_name_class).extract()
more_than_class1 = "//div/div[contains(@class,'hello')]”
ps
浏览器源码选择元素 右键 可以提取表达式
contains  内置了很多方法
  • Css选择器
div > p 获取div下的第一个p元素
div p 获取div下所有p元素
#name 获取id为name
.name  获取class为name
ul + p 获取ul下第一个p元素
ul ~ p ul所有相邻的p元素
a[hrep=‘https://baidu.com'] 获取href等于‘https://baidu.com的a元素
href$ href^ href*
import scrapy from Selector
 sel = Selector(text=html)
name_tag = sel.css(".name1 > p::text").extract()[0]
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