Python 크롤러는 어렵나요?

인터넷의 데이터는 폭발적으로 증가하고 있으며 Python 크롤러를 사용하면 많은 양의 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다.

1 데이터 크롤링, 시장 조사 및 비즈니스 분석 수행

다음에서 고품질 답변을 크롤링합니다. Zhihu, 부동산 웹사이트 매매 정보를 크롤링하고, 주택 가격 동향을 분석하고, 채용 웹사이트에서 채용 정보를 크롤링하고, 다양한 분야의 인재 수요 및 급여 수준을 분석합니다. 산업.

2. 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 원시 데이터

예를 들어 추천 시스템을 만들고 싶다면 더 많은 차원의 데이터를 크롤링하여 더 나은 모델을 만들 수 있습니다.

3. 고품질 리소스 크롤링: 사진, 텍스트, 동영상

제품(스토어) 리뷰 및 다양한 사진 웹사이트를 크롤링하여 사진 리소스와 댓글 텍스트 데이터를 얻습니다.

올바른 방법을 익히고 단시간에 주류 웹사이트에서 데이터를 크롤링하는 것은 실제로 매우 쉽습니다.

하지만 처음부터 구체적인 목표를 갖고 시작하는 것이 좋습니다. 목표에 따라 학습하면 더욱 정확하고 효율적이 됩니다. 다음은 원활한 제로 기반 빠른 학습 경로입니다.

1. 크롤러의 기본 원리 및 프로세스 이해

2. 범용 크롤러 루틴 구현을 위한 요청+Xpath

3 구조화되지 않은 데이터의 저장 이해 4. 특수 웹사이트에 대한 크롤러 방지 조치

5. Scrapy 및 MongoDB, 고급 배포

01 크롤러의 기본 원리 및 프로세스 이해

대부분의 크롤러는 "요청 보내기 - 페이지 가져오기 - 페이지 구문 분석"을 누릅니다. ——콘텐츠 추출 및 저장 " 이 프로세스는 실제로 브라우저를 사용하여 웹 페이지 정보를 얻는 프로세스를 시뮬레이션합니다.

간단히 말하면 서버에 요청을 보낸 후 반환된 페이지를 가져옵니다. 페이지를 구문 분석한 후 원하는 정보 부분을 추출하여 지정된 문서나 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

이 부분에서는 POSTGET, HTML, CSS, JS 등 HTTP 프로토콜과 웹 페이지에 대한 기본 지식을 간단히 이해할 수 있으며 체계적으로 공부할 필요가 없습니다.

02 Python 패키지 학습 및 기본 크롤러 프로세스 구현

Python에는 urllib, 요청, bs4, scrapy, pyspider 등 크롤러 관련 패키지가 많이 있습니다. 요청을 담당하는 Xpath로 시작하는 것이 좋습니다. 웹 사이트에 연결하고 웹 페이지를 반환하는 Xpath 데이터 추출을 용이하게 하기 위해 웹 페이지를 구문 분석하는 데 사용됩니다.

BeautifulSoup을 사용했다면 Xpath를 사용하면 레이어별로 요소 코드를 확인하는 모든 작업이 생략된다는 것을 알 수 있습니다. 마스터하고 나면 크롤러의 기본 루틴이 유사하다는 것을 알게 될 것입니다. 일반적인 정적 웹사이트는 전혀 문제가 되지 않습니다. 기본적으로 Xiaozhu, Douban, Embarrassing Encyclopedia, Tencent News 등을 시작할 수 있습니다.

위 내용은 Python 크롤러는 어렵나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!