Ist der Netzwerk-Python-Crawler schwierig?

Mit dem Beginn des Zeitalters von Big Data und künstlicher Intelligenz werden Daten für uns immer wichtiger. Besonders wichtig ist die Gewinnung wertvoller Dateninformationen aus dem Internet! Die Daten im Internet nehmen explosionsartig zu und mithilfe von Python-Crawlern können wir eine große Menge wertvoller Daten erhalten:

1. Crawlen Sie Daten und führen Sie Marktforschung und Geschäftsanalysen durch

Durchsuchen der qualitativ hochwertigen Antworten von Zhihu und Durchsuchen der besten Inhalte zu jedem Thema; Durchsuchen von Immobilien-Website-Kauf- und -Verkaufsinformationen, Analysieren von Immobilienpreistrends und Analysieren von Stelleninformationen auf Vermittlungswebsites, Analysieren der Talentnachfrage in verschiedenen Regionen; Branchen und Gehaltsniveau.

2. Als Rohdaten für maschinelles Lernen und Data Mining

Wenn Sie beispielsweise ein Empfehlungssystem erstellen möchten, können Sie mehr Dimensionen von Daten crawlen Lassen Sie sich bessere Modelle einfallen.

3. Crawlen Sie hochwertige Ressourcen: Bilder, Texte, Videos

Crawlen Sie Produkt-(Shop-)Rezensionen und verschiedene Bild-Websites, um Bildressourcen zu erhalten und Textdaten zu kommentieren.

Es ist tatsächlich sehr einfach, die richtige Methode zu beherrschen und in kurzer Zeit Daten von Mainstream-Websites zu crawlen.

Aber es wird empfohlen, dass Sie von Anfang an ein bestimmtes Ziel haben. Durch das Ziel wird Ihr Lernen genauer und effizienter. Hier ist ein reibungsloser

Lernpfad für einen schnellen Einstieg ohne Grundlagen:

1. Verstehen Sie die Grundprinzipien und Prozesse von Crawlern

2.Anfragen +Xpath implementiert allgemeine Crawler-Routinen

Verstehen Sie die Speicherung unstrukturierter Daten

Anti-Crawling-Maßnahmen für spezielle Websites

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Verstehen Sie die Grundprinzipien und Prozesse von Crawlern

Die meisten Crawler folgen der Anleitung „Anfrage senden – Seite abrufen – Seite analysieren – Inhalte extrahieren und speichern“. Dieser Prozess simuliert tatsächlich den Prozess, bei dem wir einen Browser verwenden, um Webseiteninformationen abzurufen.

Um es einfach auszudrücken: Nachdem wir eine Anfrage an den Server gesendet haben, erhalten wir die zurückgegebene Seite. Nach dem Parsen der Seite können wir den gewünschten Teil der Informationen extrahieren und im angegebenen Dokument speichern Datenbank.

In diesem Teil können Sie einfach die Grundkenntnisse des HTTP-Protokolls und von Webseiten wie POSTGET, HTML, CSS und JS verstehen. Sie können es einfach verstehen und müssen es nicht systematisch lernen.

Lernen Sie Python-Pakete und implementieren Sie grundlegende Crawler-Prozesse

Es gibt viele Crawler-bezogene Pakete in Python: urllib, request, bs4, scrapy, pyspider usw. Das ist es Es wird empfohlen, mit Anfragen zu beginnen. Mit +Xpath beginnen Anfragen, die für die Verbindung mit der Website und die Rückgabe von Webseiten verantwortlich sind. Xpath wird zum Parsen von Webseiten verwendet, um die Datenextraktion zu erleichtern.

Wenn Sie BeautifulSoup verwendet haben, werden Sie feststellen, dass Xpath eine Menge Ärger erspart. Die Arbeit, den Elementcode Schicht für Schicht zu überprüfen, entfällt. Nachdem Sie es gemeistert haben, werden Sie feststellen, dass die grundlegenden Routinen von Crawlern überhaupt kein Problem darstellen. Sie können grundsätzlich mit Xiaozhu, Douban, Embarrassing Encyclopedia, Tencent News usw. beginnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst der Netzwerk-Python-Crawler schwierig?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!