Python爬虫入门篇!

什么是网络爬虫 又称为网页蜘蛛,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。网络爬虫可以根据指定的规则,从互联网上下载网页、图片、视频等内容,并抽取其中的有用信息进行处理。网络爬虫的工作流程包括获取网页源代码、解析网页内容、存储数据等步骤。根据其目的和工作方式的不同,网络爬虫可以分为多种类型。常见的网络爬虫包括通用爬虫、聚焦爬虫、增量式爬虫等。 阅读详情

毕设是做爬虫相关的,本来想的是用java写,也写了几个爬虫,其中一个是爬网易云音乐的用户信息,爬了大概100多万,效果不是太满意。之前听说Python这方面比较强,就想用Python试试,之前也没用过Python。所以,边爬边学,边学边爬。废话不多说,进入正题。

1.首先是获取目标页面,这个对用python来说,很简单

#encoding=utf8  
import urllib

res \= urllib.urlopen("http://www.baidu.com")
print res.read()

运行结果和打开百度页面,查看源代码一样。这里针对python的语法有几点说明。

a).import 就是引入的意思,java也用import,C/C++用的是include,作用一样

b).urllib 这个是python自带的模块,在以后开发的时候,如果遇到自己需要的功能,python自带的模块中没有的时候,可以试着去网上找一找,比如需要操作MySql数据  库,这个时候python是没有自带的,就可以在网上找到MySQLdb,然后安装引入就行了。

c).res是一个变量,不用像java,C语言那样声明。用的时候直接写就行了

d).标点符号。像java,C这些语言,每行代码后面都要用分号或者别的符号,作为结束标志,python不用,用了反了会出错。不过有的时候,会用标点符号,比如冒号,  这个后面再说

e).关于print,在python2.7中,有print()函数,也有print 语句,作用基本差不多。

f).#注释

g).encoding=utf8代表使用utf8编码,这个在代码中有中文的时候特别有用

2.解析获取的网页中的元素,取得自己想要的,以豆瓣为例,我们想获取这个页面中的所有书籍名称(仅供学习交流)

http://www.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4/?focus=book

首先获取页面代码:

#encoding=utf8
import urllib
res \= urllib.urlopen("http://www.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4/?focus=book")
print res.read()

获取结果,通过分析页面源代码(建议用firefox浏览器,按F12,可看到源代码),可以定位到有效代码如下:

下面我们开始解析(这里用BeautifulSoup,自行下载安装),基本流程:

a).缩小范围,这里我们通过id="book"获取所有的书

b).然后通过class=“title”,遍历所有的书名。

代码如下:

#encoding=utf8
import urllib
import BeautifulSoup

res \= urllib.urlopen("http://www.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4/?focus=book")
soup \= BeautifulSoup.BeautifulSoup(res)
book\_div \= soup.find(attrs={"id":"book"})
book\_a \= book\_div.findAll(attrs={"class":"title"})
for book in book\_a:
    print book.string

代码说明:

a).book_div    通过id=book获取div标签

b).book_a    通过class="title"获取所有的book a标签

c).for循环     是遍历book_a所有的a标签

d).book.string  是输出a标签中的内容

结果如下:

3.存储获取的数据,比如写入数据库,我的数据库用的Mysql,这里就以Mysql为例(下载安装MySQLdb模块这里不做叙述),只写怎么执行一条sql语句

代码如下:

connection = MySQLdb.connect(host="\*\*\*",user="\*\*\*",passwd="\*\*\*",db="\*\*\*",port=3306,charset="utf8")
cursor \= connection.cursor()
sql \= "\*\*\*\*\*\*\*"
sql\_res \= cursor.execute(sql)
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()

说明:

a).这段代码是执行sql语句的流程,针对不同的sql语句,会有不同的处理。比如,执行select的语句,我怎么获取执行的结果,执行update语句,怎么之后成没成功。这  些就要自己动手了

b).创建数据库的时候一定要注意编码,建议使用utf8

4.至此,一个简单的爬虫就完成了。之后是针对反爬虫的一些策略,比如,用代理突破ip访问量限制
  
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包括:Python安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python!
在这里插入图片描述

Python-网络爬虫 网络爬虫(Web Spider)又称网络蜘蛛或网络机器人,是一段用来实现自动采集网站数据的程序。网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息,而且还可以作为定向信息采集器,定向采集某些网站中的特定信息。对于定向信息的爬取,网络爬虫主要采取数据抓取、数据解析、数据入库的操作流程。(1)数据抓取:发送构造的HTTP请求,获得包含所需数据的HTTP响应;(2)数据解析:对HTTP响应的原始数据进行分析、清洗,以提取出所需要的数据;(3)数据入库:将数据进一步保存到数据库(或文本文件)中,用于构建知识库。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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