我的爬虫史

本文介绍了一个简单的Python爬虫项目,旨在下载百度壁纸。通过实际操作,逐步学习爬虫技术,包括网页源代码抓取、正则表达式匹配等基础知识。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言:

曾经模仿别人的代码写过几个小爬虫,不过都是皮毛而已,下载一些图片,很简单的爬虫。
现在想系统的学习一下python网络爬虫,包括爬虫多线程、登陆、验证码、分布式、优化等方面。学习的方式是直接爬,一点点深入,遇到问题逐个解决。希望利用博客记录一下自己学习爬虫的过程,放出源代码,希望对后面学习的朋友提供个参考,同时希望通过大家的指正进行查缺补漏。

运行环境:
python2.7,Eclipse+PyDev,32位win8系统



1号小爬虫:普通的爬虫,下载百度壁纸

先写一个简单实用的爬虫,给自己的笔记本爬一些壁纸,换个桌面新鲜新鲜(网址: 传送门)。
这是最基本的爬虫,主要就两个步骤:第一步获取网页的源代码,第二步从源代码中利用正则表达式获取图片的url,并下载。



(更新中。。。)



转载请注明出处,谢谢!(原文链接:http://blog.youkuaiyun.com/bone_ace/article/details/50195839

Python 爬虫的历可以追溯到 90 年代初。从那时起,随着互联网的兴起和技术的发展,Python 成为了构建爬虫程序的理想选择,原因有以下几点: ### 初期发展 #### 1997年左右 - Python成为首选语言 Python 凭借其简洁、易读性强的特点,在软件开发领域得到了广泛采用。由于它拥有丰富的标准库和社区支持,使得开发者能够快速地编写功能强大的脚本和应用。Python 的简单语法和强大功能使其非常适合于构建爬虫程序。 #### 简单而强大的标准库 Python 标准库中包含了许多对网络通信和文件操作有用的模块,如 `urllib` 和 `requests`,这大大简化了爬虫开发过程。此外,Python 还有一系列用于处理 HTML 和 XML 数据的强大库,比如 `BeautifulSoup` 和 `lxml`。 ### 发展阶段 #### 2000年代中期 - 第一代爬虫框架的诞生 随着需求的增长,出现了像 `Scrapy` 这样的开源爬虫框架。Scrapy 提供了一种更为高级的方式来设计和管理爬取任务,包括数据提取规则、请求队列管理以及异常处理等。Scrapy 的出现极大地提高了爬虫开发的效率,并促进了更复杂和大规模数据抓取项目的实施。 #### 社区繁荣与技术成熟 随着时间推移,Python 社区不断壮大,围绕爬虫技术形成了活跃的讨论和共享资源环境。众多教程、书籍以及在线文档的发布帮助新手快速入门。同时,随着大数据分析和人工智能领域的兴起,Python 爬虫开始应用于更多高价值场景,如市场情报收集、竞争分析、内容推荐系统等。 ### 当前趋势与挑战 #### 遵守法规与伦理 随着法律法规对数据收集活动的规范越来越严格,尤其是《欧盟通用数据保护条例》(GDPR) 的实施,对爬虫开发者提出了更高的合规要求。遵守隐私政策和获取网站授权成为了重要考量因素。 #### 抗击反爬策略 网站为了防止爬虫非法采集信息,通常会采用各种反爬措施,如验证码、动态加载页面、IP限制等。因此,现代爬虫开发需要具备应对这些策略的能力,例如通过代理服务器、更换用户代理、增加延迟等方式绕过检测。 #### 结合 AI 技术 将机器学习和自然语言处理技术融入爬虫程序,不仅可以提高数据抓取的准确性和效率,还可以实现更智能的数据分析和预测,满足更复杂的业务需求。 Python 爬虫从最初的初级工具演进到了现在的成熟解决方案,不仅适应了技术发展的趋势,也为企业和个人带来了巨大的便利和价值。未来,随着人工智能、云计算等技术的进一步融合,Python 爬虫的应用将更加广泛和深入。
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