python爬虫能做啥

Posted 2023-04-06

世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。什么是爬虫？（推荐学习：P

世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。什么是爬虫？（推荐学习：Python视频教程）
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据
爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
爬虫的本质是什么？
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据
浏览器打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址后，经过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括html,js,css等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果
所以用户看到的浏览器的结果就是由HTML代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤html代码，从中获取我们想要资源。
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Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。

Python爬虫架构组成:

1. URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;

2. 网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;

3. 网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。

Python爬虫工作原理:

Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。

爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。

Python爬虫常用框架有：

grab：网络爬虫框架;

scrapy：网络爬虫框架，不支持Python3;

pyspider：一个强大的爬虫系统;

cola：一个分布式爬虫框架;

portia：基于Scrapy的可视化爬虫;

restkit：Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象。

demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。

参考技术B 1、收集数据
python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。
由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。
2、调研
比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。
3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫“不小心”刷了网站的流量。
除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为“薅羊毛”，这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，希望大家不要尝试。

用 Python 可以来做啥?

Web 和 Internet开发；科学计算和统计；人工智能；桌面界面开发；软件开发；后端开发；网络接口：能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python标准库的主要功能有：

1、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能

2、文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能

3、操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

4、网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能

5、网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

6、W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理

7、其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

参考技术A

用Python可以算n的阶乘。

def factorial(n):

    result = n

    for i in range(1,n):

        result *= i

    return result

def main():

　　print factorial(4)

if __name__ == '__main__':

　　main()

阶乘介绍：

基斯顿·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年发明的运算符号，是数学术语。

一个正整数的阶乘（factorial）是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。1808年，基斯顿·卡曼引进这个表示法。

亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。阶乘亦可以递归方式定义：0!=1，n!=(n-1)!×n。

参考技术B

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

2、网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。

3、人工智能

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。

在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

5、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

参考技术C

Python 的用途

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

2、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。

3、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现。

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。

在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

参考技术D

Python 的用途

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

2、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。

3、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现。

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。

在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。