爬虫python能做什么？-猿码集

1. 爬虫python的概念和基础知识

爬虫是指自动化地从互联网上获取大量数据的程序，其主要使用场景包括但不限于：信息的采集、分析和挖掘。而Python则在众多编程语言中凭借其简洁、易上手的特点而成为常用的爬虫编程语言之一。

1.1 基本的爬虫流程

爬虫的基础流程一般分为：发送请求、解析响应、持久化存储三个步骤。

发送请求：在Python中使用requests库向目标网址发送请求，获取相应的网页源码。

import requests
response = requests.get("http://www.example.com")
html = response.content

解析响应：使用正则表达式、BeautifulSoup等工具对获取的网页源码进行解析和提取。

import re
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") 
title = soup.title.string
links = [link.get("href") for link in soup.find_all("a")]

持久化存储：将获取的数据存储至本地或数据库，以备日后使用。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS links (id INTEGER PRIMARY KEY, link TEXT)")
for i, link in enumerate(links):
    cursor.execute("INSERT INTO links (id, link) VALUES (?, ?)", (i, link))
conn.commit()
conn.close()

2. 爬虫python的应用

爬虫应用广泛，以下是部分实际使用场景。

2.1 电商数据分析

作为人们常用的购物平台，淘宝、京东等电商网站上的商品信息数据十分巨大，爬虫可以自动化地从这些网站上获取商品信息数据，如商品、价格、销量等，进而进行数据分析与挖掘，为商家提供营销策略。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
def get_item_info(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    item_title = soup.select('.tb-main-title')[0].text 
    item_detail = soup.select('.parameter2')
    item_price = soup.select('.tm-price')[0].text.strip()  
    item_sales = soup.select('.tm-ind-item')[0].text.strip() 
    return {
        'title': item_title,
        'price': item_price,
        'sales': item_sales,
        'detail': str([i.text.strip() for i in item_detail])
    }

2.2 信息聚合

随着互联网数据的爆炸式增长，各类媒体、新闻网站的信息量也愈加庞大。爬虫可以从各个网站上获取特定分类的新闻、文章、图片等信息，进而将数据进行整合、去重、筛选，形成对特定领域的资讯服务。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_news_info(url, key_word):
    response = requests.get(url=url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    res = []
    for news in soup.find_all('li'):
        if key_word in news.a.attrs['title']:
            res.append(news.a.attrs['title'])
            res.append(news.a.attrs['href'])
    return res

2.3 人工智能

爬取大量真实数据是建立人工智能模型的重要前提。利用爬虫技术，可以自动从网络上采集并清洗大量的图像、文本、音频等数据集，进而进行无监督或有监督式的模型训练，从而为人工智能提供更好的信息支撑。

3. 爬虫python的注意事项

爬虫技术的使用需要遵守相关法律法规，同时在爬取数据时亦要注意以下事项。

3.1 设置合适的请求头

使用Python编写爬虫时，应设置合适的请求头，避免被目标网站识别出来并阻止访问。同时，也应注意不要频繁地发送请求，以免造成目标网站的负担。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36',
    'Referer': 'https://www.google.com/' 
}
response = requests.get(url, headers=headers)

3.2 数据清洗和去重

从互联网上爬取数据时，会获取到大量不规整和重复的数据，需要进行数据清洗和去重。具体的方法可包括：去除HTML标签、删除多余的空格和标点符号、进行词干提取或分词等。

import re
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    text = re.sub(r'[^\w\s]','',text)
    text = re.sub(r'\s+',' ',text)
    return text.lower().strip()

3.3 接口及源码变化的应对

由于互联网上的网站较为动态，其页面的接口或代码是经常变化的，因此在编写爬虫时需对源码进行分析，及时更新代码以保持正常运行。

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