Python爬虫的基本概念、分类、学习路线以及爬取数据思路
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为什么要爬虫?
“大数据时代”，数据获取的方式：
1、大型企业公司有海量用户，需要收集数据来提升产品体验
【百度指数（搜索），阿里指数（网购），腾讯数据（社交）】
2、数据管理咨询公司： 通过数据团队专门提供大量数据，通过市场调研，问卷调查等
3、政府/机构提供的公开数据
- 中华人民共和国统计局
- World bank
- Nasdaq
4、第三方数据平台购买数据
- 数据堂
- 贵阳大数据交易平台
5、爬虫数据
什么是爬虫？
抓取网页数据的程序
爬虫如何抓取网页数据？
首先需要了解网页的三大特征：
- 每个网页都有自己的URL（统一资源定位符）来定位
- 网页都使用HTML(超文本标记语言)来描述页面信息
- 网页都使用HTTP/HTTPS（超文本传输协议）来传输HTML数据
爬虫的设计思路：
- 首先确定需要爬取的网URL地址
- 通过HTTP/HTTPS协议来获取对应的HTML页面
- 提取HTML页面内有用的数据：
a. 如果是需要的数据--保存
b. 如果有其他URL，继续执行第二步
Python爬虫的优势？
学习路线
抓取HTML页面：
- HTTP请求的处理： urllib, urlib2, requests
- 处理器的请求可以模拟浏览器发送请求，获取服务器响应的文件
解析服务器相应的内容:
- re, xpath, BeautifulSoup(bs4), jsonpath, pyquery等
- 使用某种描述性语言来给我们需要提取的数据定义一个匹配规则，符合这个规则的数据就会被匹配
采集动态HTML，验证码的处理
- 通用动态页面采集： Selenium + PhantomJS:模拟真实浏览器加载JS
- 验证码处理: Tesseract机器学习库，机器图像识别系统
Scrapy框架:
- 高定制性，高性能（异步网络框架twisted）->数据下载快
- 提供了数据存储，数据下载，提取规则等组件
分布式策略：
scrapy redis：在scarpy基础上添加了以redis数据库为核心的一套组件,主要在redis做请求指纹去重、请求分配、数据临时存储
爬虫、反爬虫、反反爬虫之间的斗争:
User-Agent, 代理, 验证码, 动态数据加载, 加密数据
爬虫的分类
通用爬虫:
1.定义： 搜索引擎用的爬虫系统
2.目标： 把所有互联网的网页爬取下来，放到本地服务器形成备份，在对这些网页做相关处理（提取关键字，去除广告），最后提供一个用户可以访问的借口
3.抓取流程：
a) 首先选取一部分已有的URL， 把这些URL放到带爬取队列中
b) 从队列中取出来URL，然后解析NDS得到主机IP，然后去这个IP对应的服务器里下载HTML页面，保存到搜索引擎的本地服务器里，之后把爬过的URL放入已爬取队列
c) 分析网页内容，找出网页里其他的URL连接，继续执行第二步，直到爬取结束
4.搜索引擎如何获取一个新网站的URL：
主动向搜索引擎提交网址： https://ziyuan.baidu.com/linksubmit/index
在其他网站设置网站的外链： 其他网站上面的友情链接
搜索引擎会和DNS服务商进行合作，可以快速收录新网站
5.通用爬虫注意事项
通用爬虫并不是万物皆可以爬，它必须遵守规则：
Robots协议：协议会指明通用爬虫可以爬取网页的权限
我们可以访问不同网页的Robots权限
6.通用爬虫通用流程：
7.通用爬虫缺点
只能提供和文本相关的内容(HTML,WORD,PDF)等，不能提供多媒体文件(msic,picture, video)及其他二进制文件
提供结果千篇一律，不能针对不同背景领域的人听不同的搜索结果
不能理解人类语义的检索
聚焦爬虫的优势所在
DNS 域名解析成IP: 通过在命令框中输入ping www.baidu.com，得到服务器的IP
聚焦爬虫：
爬虫程序员写的针对某种内容的爬虫-> 面向主题爬虫，面向需要爬虫