python爬虫和数据分析区别,Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备,自学顺序是怎样的?

数据是决策的原材料,高质量的数据价值不菲,如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱,掌握信息的源头,就能比别人更快一步。

大数据时代,互联网成为大量信息的载体,机械的复制粘贴不再实用,不仅耗时费力还极易出错,这时爬虫的出现解放了大家的双手,以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。

爬虫变得越来越流行,不仅因为它能够快速爬取海量的数据,更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手

对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情,但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现,但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的。

基于python爬虫,我们整理了一个完整的学习框架:

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筛选和甄别学习哪些知识,在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。

接下来,我们将学习框架进行拆解,分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源,告诉你学什么、怎么学、在哪里学。

爬虫简介

爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

这个定义看起来很生硬,我们换一种更好理解的解释:

我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面;而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

爬虫与我们的区别是,爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据,并且爬虫抓取速度快,量级大。

随着数据的规模化,爬虫获取数据的高效性能越来越突出,能够做的事情越来越多:

  • 市场分析:电商分析、商圈分析、一二级市场分析等
  • 市场监控:电商、新闻、房源监控等
  • 商机发现:招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等

进行爬虫学习,首先要懂得是网页,那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。

这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页,这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。

无规矩不成方圆,Robots协议就是爬虫中的规矩,它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些不可以抓取。

通常是一个叫作robots.txt的文本文件,放在网站的根目录下。

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轻量级爬虫

“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲,大部分爬虫都是按这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

1、获取数据

爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求,基于python,你不需要了解从数据的实现,HTTP、TCP、IP的网络传输结构,一直到服务器响应和应达的原理,因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。

Python自带的标准库urllib2使用的较多,它是python内置的HTTP请求库,如果你只进行基本的爬虫网页抓取,那么urllib2足够用。

Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”,相对urllib2,requests使用起来确实简洁很多,并且自带json解析器。

如果你需要爬取异步加载的动态网站,可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。

对于爬虫来说,在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好,显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。

(ps:据国外数据统计:正常情况下我们请求同一个页面 100次的话,最少也得花费 30秒,但使用异步请求同一个页面 100次的话,只需要要 3秒左右。)

aiohttp是你值得拥有的一个库,aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁,架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时,会大大提高效率。

你可以根据自己的需求选择合适的请求库,但建议先从python自带的urllib开始,当然,你可以在学习时尝试所有的方式,以便更了解这些库的使用。

推荐请求库资源:

  • urllib2文档:https://dwz.cn/8hEGdsqD
  • requests文档 :http://t.cn/8Fq1aXrs
  • elenium文档:https://dwz.cn/DlL9j9hf
  • aiohttp文档:https://dwz.cn/hvndbuB4

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2、解析数据

爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值,而不是整个页面的数据,这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。

从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则,能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作,它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档,支持CSS选择器,使用非常方便。

Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具,能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。

Xpath最初是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等,并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。

Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的,用pyquery是最方便的,beautifulsoup也不错,re速度比较快,但是写正则比较麻烦。当然了,既然用python,肯定还是自己用着方便最好。

推荐解析器资源:

  • pyquery https://dwz.cn/1EwUKsEG
  • Beautifulsoup http://t.im/ddfv
  • xpath教程 http://t.im/ddg2
  • re文档 http://t.im/ddg6

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3、数据存储

当爬回来的数据量较小时,你可以使用文档的形式来储存,支持TXT、json、csv等格式。但当数据量变大,文档的储存方式就行不通了,所以掌握一种数据库是必须的。

Mysql 作为关系型数据库的代表,拥有较为成熟的体系,成熟度很高,可以很好地去存储一些数据,但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢,已然满足不了某些大数据的处理要求。

MongoDB已经流行了很长一段时间,相对于MySQL ,MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。

Redis是一个不折不扣的内存数据库,Redis 支持的数据结构丰富,包括hash、set、list等。数据全部存在内存,访问速度快,可以存储大量的数据,一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。

推荐数据库资源:

  • mysql文档 https://dev.mysql.com/doc/
  • mongoDB文档 https://docs.mongodb.com/
  • redis文档 https://redis.io/documentation/

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工程化爬虫

掌握前面的技术你就可以实现轻量级的爬虫,一般量级的数据和代码基本没有问题。

但是在面对复杂情况的时候表现不尽人意,此时,强大的爬虫框架就非常有用了。

首先是出身名门的Apache顶级项目Nutch,它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。支持分布式抓取,并有Hadoop支持,可以进行多机分布抓取,存储和索引。另外很吸引人的一点在于,它提供了一种插件框架,使得其对各种网页内容的解析、各种数据的采集、查询、集群、过滤等功能能够方便的进行扩展。

其次是GitHub上众人star的scrapy,scary是一个功能非常强大的爬虫框架。它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。学会scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。

最后Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架,满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取,结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架,它们都有远超别人的有点,比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起,再去接触人性化的Pyspider,为搜索引擎而生的Nutch。

推荐爬虫框架资源:

  • Nutch文档 http://nutch.apache.org/
  • scary文档 https://scrapy.org/
  • pyspider文档 http://t.im/ddgj

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反爬及应对措施

爬虫像一只虫子,密密麻麻地爬行到每一个角落获取数据,虫子或许无害,但总是不受欢迎的。因为爬虫技术造成的大量IP访问网站侵占带宽资源、以及用户隐私和知识产权等危害,很多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”。

你的爬虫会遭遇比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

常见的反爬虫措施有:

  • 通过Headers反爬虫
  • 基于用户行为反爬虫
  • 基于动态页面的反爬虫
  • 字体反爬.....

遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,控制访问频率尽量保证一次加载页面加载且数据请求最小化,每个页面访问增加时间间隔;

禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉我们;

根据浏览器正常访问的请求头对爬虫的请求头进行修改,尽可能和浏览器保持一致等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了

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分布式爬虫

爬取基本数据已经没有问题,还能使用框架来面对一写较为复杂的数据,此时,就算遇到反爬,你也掌握了一些反反爬技巧。

你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率,这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫

分布式这个东西,听起来很恐怖,但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来,共同完成一个爬取任务,需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具

Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取, Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。

scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件,通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。

由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,通过使用消息队列MQ,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力。

RabbitMQ本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP,STOMP,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发。

Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件, 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。

所以分布式爬虫只是听起来有些可怕,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。

推荐分布式资源:

  • scrapy-redis文档 http://t.im/ddgk
  • scrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgn
  • celery文档 http://t.im/ddgr

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你看,通过这条完整的学习路径走下来,爬虫对你来说根本不是问题。

因为爬虫这种技术,既不需要你系统地精通一门语言,也不需要多么高深的数据库技术。

解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习,走完这一条顺畅的学习之路,你就能掌握python爬虫。

以上便是本文内容,有帮助点赞喜欢支持一下吧。。

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除了网络爬虫,还有哪些方法可以采集数据?

不想花费时间,写爬虫程序。除了网络爬虫,还有哪些方法可以采集数据?

这里介绍3个非常不错的网络爬虫工具,可以自动抓取网站数据,操作简单、易学易懂,不需要编写一行代码,感兴趣的朋友可以尝试一下:

01

八爪鱼采集器

这是一个非常不错的国产网络爬虫软件,目前仅支持Windows平台,个人使用完全免费,只需简单创建任务,设置字段,就可采集大部分网页数据,内置了大量数据采集模板,可以轻松爬取天猫、京东、淘宝、大众点评等热门网站,官方自带有非常详细的入门教学文档和示例,非常适合初学者学习和掌握:

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02

后羿采集器

这是一个非常智能的网络爬虫软件,完美兼容3大操作平台,个人使用完全免费,基于人工智能技术,可以轻松识别网页中的数据,包括列表、链接、图片等,支持自动翻页和数据导出功能,对于小白使用来说,非常不错,当然,官方也自带有非常丰富的入门教程,可以帮助初学者更好的掌握和使用:

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03

火车采集器

这是一个功能强大的网络爬虫软件,在业界非常流行,也非常受欢迎,集成了数据从采集、处理、分析到挖掘的全过程,可以灵活抓取网络上任意散乱的数据(规则设置非常智能),并通过一系列准确的分析得到有价值的结果,官方自带有非常详细的使用文档和教程,初学者学习的话,很容易掌握:

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目前,就分享这3个不错的网络爬虫工具吧,对于日常爬取大部分网站来说,完全够用了,只要你熟悉一下使用过程,很快就能掌握的,当然,如果你了解Python等编程语言,也可以使用scrapy等框架,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。

Python获取股票数据?

想用python分析一下股票价格,请问下各位大神有没有什么办法获取到每一只股票近几年内的所有开盘价和收盘价?

这里推荐一个包—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据采集、清洗加工到数据存储过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据,极大的降低他们的工作量,可以获取到国内大部分的股票数据,兼容python2.x和python3.x,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:

1.下载安装tushare,tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包,所以必须要先安装这4个包,之后安装tushare,程序才能正常运行,安装命令“pip install 包名”,如下:

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2.安装成功后,我们就可以测试一下这个包的使用了,tushare可以获取和分析的数据很多,包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻事件数据等,下面我从这几个方面做一些简单地示例,主要代码和截图如下:

  • 交易数据:主要用到get_hist_data这个函数,这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据,并且将得到的数据保存到一个excel钟,之后可视化了所有开盘价和收盘价,主要代码如下:

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程序运行截图,数据已经成功保存到excel中,如下:

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可视化后,绘制的图形如下:

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注意:这里保存的文件不仅仅是excel,还可以是csv(to_csv函数),json(to_json函数),sql(to_sql函数)等任意一种。

  • 投资参考数据:这里我获取了最新的10条利润数据,将获取的分红金额(每10股)进行可视化(柱状图),代码如下:

python爬虫和数据分析区别,Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备,自学顺序是怎样的?程序运行截图如下,获取到的数据如下:

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可视化柱状图如下:

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  • 宏观经济数据:这里获取了近几年的国内生产总值,并将结果进行可视化显示,主要代码如下:

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程序运行截图如下,获取的数据:

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可视化后如下:

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就介绍这3个例子吧,更多示例可以看看tushare官网http://tushare.org/index.html,有详细的介绍和示例,包括函数参数说明和函数返回值等,我这里就不详细介绍了,至于可视化这一方面,可以结合matplotlib,seaborn,pyecharts等可视化包来进行显示,生成的图表能更好看一些,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

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