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路飞学城-Python爬⾍集训-第1章1⼼得体会沛奇⽼师讲的真⼼不错。
通过这节学习，让我能简单获取⼀些⽹站的信息了。
以前是只能获取静态⽹页，不知道获取要登录的⽹站的资源。
这次后能获奖⼀些需要登录功能⽹站的资源了，⽽且也对requests模板更加熟练了。
更重要的是，当爬⾍时，怎么去分析⽹页，这个学到了很多。
2 什么是爬⾍ 百度百科：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。
通过Python可以快速的编写爬⾍程序，来获取指定URL的资源。
python爬⾍⽤requests和bs4这两个模板就可以爬取很多资源了。
3 request request⽤到的常⽤两个⽅法为 get 和 post。
由于⽹络上，⼤多数的url访问都是这两种访问，所以通过这两个⽅法可以获取⼤多数⽹络资源。
这两个⽅法的主要参数如下： url：想要获取URL资源的链接。
headers：请求头，由于很多⽹站都做了反爬⾍。
所以伪装好headers就能让⽹站⽆法释放是机器在访问。
json：当访问需要携带json时加⼊。
data：当访问需要携带data时加⼊，⼀般登录⽹站的⽤户名和密码都在data⾥。
cookie：由于辨别⽤户⾝份，爬取静态⽹站不需要，但需要登录的⽹站就需要⽤到cookie。
parmas：参数，有些url带id=1&user=starry等等，可以写进parmas这个参数⾥。
timeout：设置访问超时时间，当超过这个时间没有获取到资源就停⽌。
allow_redirects：有些url会重定向到另外⼀个url，设置为False可以⾃⼰不让它重定向。
proxies：设置代理。
以上参数是主要⽤到的参数。
4.bs4bs4是将request获取到的内容进⾏解析，能更快的找到内容，也很⽅便。
当requests返回的text内容为html时，⽤bs4进⾏解析⽤，soup = BeautifulSoup4(html, "html.parser")soup 常⽤的⽅法有：find：根据参数查找第⼀个符合的内容，⽤⽤的有name和attrs参数find_all：查找全部的。
使用Python进行网络爬虫的设计与实现随着互联网的快速发展，网络上的信息量越来越庞大，人们需要从海量数据中获取有用信息。
而网络爬虫作为一种自动化获取网页信息的工具，受到了广泛关注和应用。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于网络爬虫的设计与实现中。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
1. 网络爬虫简介网络爬虫（Web Crawler）是一种按照一定规则自动地抓取万维网信息的程序或脚本。
它可以模拟人类浏览网页的行为，访问网页并提取其中的信息。
网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、舆情监控等领域有着广泛的应用。
2. Python语言简介Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，被称为“优雅”、“明确”、“简单”。
Python拥有丰富的第三方库和工具，使得开发者能够快速地实现各种功能。
3. 网络爬虫的设计与实现3.1 确定需求在设计网络爬虫之前，首先需要明确需求。
确定要抓取的网站、要提取的信息以及爬取频率等。
3.2 选择合适的库Python有许多优秀的网络爬虫库，如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。
根据需求选择合适的库进行开发。
3.3 编写爬虫程序编写网络爬虫程序时，需要注意以下几点：设置User-Agent：模拟浏览器发送请求，避免被网站屏蔽。
处理异常：处理网络异常、超时等情况，保证程序稳定运行。
数据解析：使用正则表达式或XPath等方法提取所需信息。
数据存储：将抓取到的数据存储到数据库或文件中。
3.4 遵守法律法规在进行网络爬虫时，需要遵守相关法律法规，尊重网站所有者的权益，不得擅自抓取他人网站数据。
4. 实例演示下面通过一个简单的实例演示如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
示例代码star：编程语言：pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = '对应网址'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取标题title = soup.title.textprint('标题：', title)# 提取正文内容content = soup.find('div', class_='content').textprint('内容：', content)示例代码end5. 总结本文介绍了使用Python进行网络爬虫的设计与实现过程，包括确定需求、选择库、编写程序、遵守法律法规等方面。
Python网络爬虫实践金融数据的爬取与分析近年来，随着金融市场的不断发展和数据分析技术的不断成熟，金融数据的爬取和分析成为了金融从业人员以及投资者关注的焦点和热门话题。
本文将介绍如何利用Python网络爬虫技术实践金融数据的爬取与分析，为读者提供一个简明扼要的指南。
一、Python网络爬虫简介Python是一种功能强大的编程语言，具备简洁、易读、编写速度快等特点，因此被广泛用于网络爬虫的开发。
网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟人的行为来访问网络并获取需要的数据。
Python提供了许多用于网络爬虫的库，其中最为常用的是requests和BeautifulSoup 库。
二、金融数据爬取1. 确定目标网站在进行金融数据爬取之前，首先需要确定目标网站。
常见的金融数据网站包括财经新闻网站、金融数据服务提供商等，比如东方财富网、新浪财经等。
2. 确定爬取目标确定需要爬取的金融数据类型，比如股票行情数据、财务报告、新闻公告等。
3. 使用Python编写爬虫程序使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
然后使用BeautifulSoup库对网页内容进行解析，提取需要的数据。
三、金融数据分析1. 数据获取与整理通过网络爬虫获取的金融数据往往是杂乱无章的，需要进行数据清洗和整理。
利用Python的Pandas库可以轻松实现数据的清洗、过滤、转换等操作。
2. 数据可视化数据可视化是将金融数据以图表等形式展示出来，更加直观、易于理解。
Python提供了诸多可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，可以利用这些库对金融数据进行可视化处理。
3. 数据分析和建模在金融数据爬取和整理的基础上，可以进行更深入的数据分析和建模。
利用Python的NumPy、SciPy等库进行数据分析，可以实现诸如回归分析、时间序列分析等各种分析模型。
四、案例应用以股票数据为例，展示如何实践金融数据的爬取与分析。
《Python网络爬虫技术》教学大纲课程名称：Python网络爬虫技术课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论24学时，实验40学时）总学分：4.0学分一、课程的性质数字经济时代，数字资源已经成为互联网竞争和经营的生产要素和核心竞争力，而如何获取数据资源并基于此产出有价值的数据，已成为重要的资源配置。
数据企业能够收集、获取的数据越多，越可能在行业竞争中具有优势地位。
行业的发展带动岗位的需求，越来越多的爬虫工程师岗位涌现，工作中对爬虫技术的需求也越来越多。
网络爬虫技术是数据分析、数据挖掘、人工智能等技术的数据基础，是从互联网上批量获取数据的重要技术之一，特开设Python网络爬虫技术课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，掌握使用Python基本语法完成爬虫任务编写，使用ReqUeStS库向指定网址发送请求，XPath或BeaUtifU1SoUP库对静态网页进行解析，Se1eniUm库爬取动态页面；使用JSON文件、MySQ1数据库、MOngODB数据库对爬取下来的数据进行存储；使用表单登录方法、COOkie登录方法实现模拟登录；使用HTTPAnaIyZer和Fidd1er工具抓包，并分析终端协议；使用SCraPy框架进行网页内容爬取，理论结合实践，每个章节中都配有多个案例，为学生将来从事数据采集、数据爬取的工作、研究奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用开卷形式，试题应包括发送HrrP请求、解析静态网页内容、解析动态网页内容、数据存储为JSoN文件、数据存储到MySQ1数据库、数据存储到MongoDB 数据库、使用表单和Cookie模拟登录、使用HTTPAna1yzer获取PC端数据、使用Fidd1er获取APP端数据、Scrapy框架使用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、编程题等方式。
Python网络爬虫与数据可视化实战教程第一章网络爬虫基础知识网络爬虫作为数据获取的重要工具，在实际应用中具有广泛的用途。
本章将介绍网络爬虫的基础知识，包括爬虫的工作原理、常用的爬虫框架以及如何选择爬取目标网站。
1.1 网络爬虫的工作原理网络爬虫的工作原理是模拟浏览器的行为，通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页中的数据。
具体步骤包括发送请求、接收响应、解析HTML、数据处理等。
1.2 常用的爬虫框架Python提供了丰富的爬虫框架，其中Scrapy是最流行的框架之一。
本节将介绍Scrapy的基本用法，并通过实例演示如何使用Scrapy进行网页爬取。
1.3 确定爬取目标在进行网页爬取之前，需要确定爬取的目标网站。
本节将介绍如何选择合适的目标网站，并分析目标网站的页面结构，为后续的爬取工作做好准备。
第二章网络爬虫实战本章将通过实战案例介绍网络爬虫的实际应用。
首先，我们将使用Scrapy框架进行网页爬取，并将爬取的数据保存到本地文件中。
其次，我们将通过分析爬取的网页数据，提取出有用的信息，并对这些信息进行清洗和整理。
2.1 使用Scrapy进行网页爬取Scrapy是一款强大的Python爬虫框架，具有高度的可扩展性和灵活性。
本节将通过实例演示如何使用Scrapy框架进行网页爬取，并介绍Scrapy的基本组件和用法。
2.2 数据清洗与整理在网页爬取过程中，获取到的数据可能存在噪声和冗余。
本节将介绍如何对爬取的数据进行清洗和整理，提取出有用的信息，并将其保存到数据库中。
第三章数据可视化基础数据可视化是将数据转化为直观、易于理解的图形形式，有助于人们更好地理解数据的意义和关系。
本章将介绍数据可视化的基础知识，包括常用的数据可视化工具和图表类型。
3.1 数据可视化工具Python提供了多种数据可视化工具，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
本节将介绍这些常用的数据可视化工具的基本用法，并通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化。
Python爬虫实现教程一. Python爬虫概述Python爬虫是指利用Python编写程序从网络上获取数据的技术。
Python爬虫可以用来获取各种数据，如新闻、图片、视频、音频、文本等。
Python爬虫技术简单易学，使用方便，目前被广泛应用于数据挖掘、信息收集、搜索引擎优化等领域。
二. Python爬虫入门Python爬虫入门主要包括以下几个步骤：1. 安装Python语言环境2. 安装Python爬虫库3. 编写Python爬虫程序4. 运行Python爬虫程序三. Python爬虫常用库Python爬虫常用库包括以下几种：1. Requests：用于发送HTTP/1.1请求，支持HTTP/2。
2. BeautifulSoup4：用于解析HTML和XML文档。
3. Scrapy：适用于大规模数据采集的框架。
4. Selenium：用于模拟用户操作浏览器获取数据。
5. Pyquery：用于解析HTML文档。
四. Python爬虫实战Python爬虫实战主要包括以下几个方面：1. 网络爬虫技术：获取Web页面数据。
2. 数据解析技术：提取有价值的数据。
3. 网络协议技术：HTTP、TCP/IP等。
4. 多线程/多进程技术：提高爬取效率。
5. 数据存储技术：将爬取的数据存储到数据库中。
五. Python爬虫应用案例Python爬虫应用案例包括以下几个方面：1. 网站数据的采集和分析。
2. 社交媒体数据的采集和分析。
3. 互联网金融数据的采集和分析。
4. 人口、地图和气象等数据的采集和分析。
六. Python爬虫的优缺点Python爬虫的优点：1. 自动化程度高，省时省力。
2. 可以爬取任意网站上的数据。
3. 数据处理能力强大。
4. 基于Python语言，易于上手。
Python爬虫的缺点：1. 数据来源不稳定，有可能会失效。
2. 需要注意法律法规和道德准则。
3. 可能会被反爬虫机制阻挡。
4. 需要考虑数据存储和安全问题。
Python网络爬虫基础常用的Python IDE工具文本工具类IDE：IDLE、Notepad++、Sublime Text、Vim、Emacs、Atom、Komodo Edit。
集成工具类IDE：PyCharm、Wing、PyDev、Eclipse、Visual Studio、Anaconda、Spyder、Canopy。
IDLE：python自带、默认、常用、入门级、功能简单直接、300+代码以内。
（支持交互式和文件式）。
Sublime Text：转为程序员开发的第三方专用编程工具、专业编程体验、多种编程风格、收费和免费。
Wing：公司维护、工具收费、调试功能丰富、版本控制、版本同步、适合多人共同开发。
Visual Studio & PTVS（Python Tool Visual Studio）：微软公司维护、win环境为主、调试功能丰富。
PyDev（Eclipse）：开源IDE开发工具、需要有一定开发经验。
PyCharm：社区版免费、简单、集成度高、适合较复杂工程。
Canopy：公司维护、工具收费、支持接近500个第三方库、适合科学计算领域应用开发。
Anaconda：开源免费、支持接近800个第三方库。
Requests库Requests库安装Win平台: “以管理员身份运行”cmd，执行pip install requestsimport requests # 库引用r = requests.get(url) # 构造一个向服务器请求，资源的Request 对象，并返回一个包含服务器，资源的Response对象。
print(r.status_code) # 查看状态码print(r.text) # 打印获取html内容type(r)print(r.headers)Requests库的7个主要方法：requests.request() # 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法requests.get() # 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET requests.head() # 获取HTML网页头部信息的方法，对应于HTTP的HEADrequests.post() # 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP 的POSTrequests.put() # 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP 的PUTrequests.patch() # 向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP 的PATCHrequests.delete() # 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETErequests.request(method, url, **kwargs)Respsonse对象的属性r.status_code HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败（其它数字都表示错误）r.text HTTP响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容；根据r.encoding显示网页内容r.encoding 从HTTP header中猜测的响应内容编码方式；如果header中不存在charset，则认为编码为ISO‐8859‐1r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）；根据网页内容分析出的编码方式r.content HTTP响应内容的二进制形式Requests库的异常requests.ConnectionError 网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等requests.HTTPError HTTP错误异常requests.URLRequired URL缺失异常requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数，产生重定向异常requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时异常requests.Timeout 请求URL超时，产生超时异常r.raise_for_status() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError爬取网页的通用代码框架def getHTMLText(url):try:r = reqeusts.get(url, timeout=30) # 超时时间30秒 r.raise_for_status() # 如果状态不是200，引发HTTPError异常r.encoding = r.apparent_encoding # 更具分析后页面，设置编码return r.textexcept:return "产生异常"HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。
学习使用Python进行网络爬虫和数据采集Python是一种强大的、功能丰富且易于学习的编程语言。
在当今信息爆炸的时代，网络上蕴藏着大量的数据资源，我们可以通过网络爬虫和数据采集技术来高效地获取这些宝贵的数据。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫和数据采集，并指导您逐步掌握这一技能。
一、网络爬虫基础知识1. 什么是网络爬虫？网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页上的行为，用于抓取互联网上的数据。
它可以按照一定的规则，自动地访问网页、解析网页内容并提取所需的信息。
2. Python中的网络爬虫库Python有许多优秀的第三方库可供使用，如BeautifulSoup、Scrapy 和Requests等。
这些库提供了丰富的功能和便捷的API，方便我们进行网络爬虫开发。
二、使用Python进行简单的网络爬虫1. 安装相关工具和库首先，我们需要安装Python解释器。
在安装Python的过程中，可以选择将Python添加到系统环境变量中，以便我们在命令行中直接执行Python命令。
接下来，我们需要安装相关的爬虫库，可以使用pip 这个Python包管理工具来进行安装。
2. 发送网络请求获取网页内容在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求以获取目标网页的内容。
通过指定目标网页的URL和一些其他参数，我们可以发送GET或POST请求，并获得网页的HTML代码。
3. 解析网页内容BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。
借助它的强大功能，我们可以轻松地从HTML代码中提取所需的数据。
它提供了许多查找和过滤器方法，可以根据标签、属性等条件来定位网页中的特定元素。
4. 数据提取和存储在解析完网页内容后，我们可以使用Python的字符串处理和正则表达式技术来提取我们需要的数据。
然后，我们可以选择将数据存储到本地文件或数据库中，以便后续的数据分析和处理。
【爬⾍教程】吐⾎整理，最详细的爬⾍⼊门教程~初识爬⾍学习爬⾍之前，我们⾸先得了解什么是爬⾍。
来⾃于百度百科的解释：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。
通俗来讲，假如你需要互联⽹上的信息，如商品价格，图⽚视频资源等，但你⼜不想或者不能⾃⼰⼀个⼀个⾃⼰去打开⽹页收集，这时候你便写了⼀个程序，让程序按照你指定好的规则去互联⽹上收集信息，这便是爬⾍，我们熟知的百度，⾕歌等搜索引擎背后其实也是⼀个巨⼤的爬⾍。
爬⾍合法吗？可能很多⼩伙伴都会⼜这个疑问，⾸先爬⾍是⼀门技术，技术应该是中⽴的，合不合法其实取决于你使⽤⽬的，是由爬⾍背后的⼈来决定的，⽽不是爬⾍来决定的。
另外我们爬取信息的时候也可以稍微‘克制’⼀下，能拿到⾃⼰想要的信息就够了，没必要对着⼈家⼀直撸，看看我们的12306都被逼成啥样了 。
⼀般来说只要不影响⼈家⽹站的正常运转，也不是出于商业⽬的，⼈家⼀般也就只会封下的IP，账号之类的，不⾄于法律风险 。
其实⼤部分⽹站都会有⼀个robots协议，在⽹站的根⽬录下会有个robots.txt的⽂件，⾥⾯写明了⽹站⾥⾯哪些内容可以抓取，哪些不允许。
以淘宝为例——当然robots协议本⾝也只是⼀个业内的约定，是不具有法律意义的，所以遵不遵守呢也只能取决于⽤户本⾝的底线了。
Why Python很多⼈提到爬⾍就会想到Python，其实除了Python，其他的语⾔诸如C，PHP，Java等等都可以写爬⾍，⽽且⼀般来说这些语⾔的执⾏效率还要⽐Python要⾼，但为什么⽬前来说，Python渐渐成为了写很多⼈写爬⾍的第⼀选择，我简单总结了以下⼏点：开发效率⾼，代码简洁，⼀⾏代码就可完成请求，100⾏可以完成⼀个复杂的爬⾍任务；爬⾍对于代码执⾏效率要求不⾼，⽹站IO才是最影响爬⾍效率的。
如⼀个⽹页请求可能需要100ms，数据处理10ms还是1ms影响不⼤；⾮常多优秀的第三⽅库，如requests，beautifulsoup，selenium等等；本⽂后续内容也将会以Python作为基础来进⾏讲解。
网络爬虫知识点总结一、网络爬虫概述网络爬虫是一种自动化程序，能够浏览互联网并收集信息。
网络爬虫通过访问网页的超链接来获取数据，分析数据并存储到本地数据库或文件中。
网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用。
二、网络爬虫的工作原理1. 发送HTTP请求网络爬虫首先发送HTTP请求到指定的网页，获取网页的HTML代码。
2. 解析HTML爬虫将获取到的HTML代码进行解析，提取其中的链接、文本、图片等信息。
3. 存储数据爬虫将提取到的数据存储到本地数据库或文件中，方便后续的分析和处理。
三、网络爬虫的技术1. HTTP协议网络爬虫通过HTTP协议来发送请求和获取数据。
爬虫需要了解HTTP的各种状态码、请求头和响应头等内容。
2. 页面解析爬虫需要使用解析库来解析网页，如BeautifulSoup、lxml、pyQuery等。
3. 数据存储爬虫需要将获取到的数据存储到本地数据库或文件中，常用的数据库包括MySQL、MongoDB等。
4. 反爬机制许多网站为了防止爬虫的行为，采取了一些反爬措施，如验证码、IP封锁、User-Agent检测等。
四、常见的网络爬虫框架1. ScrapyScrapy是一个使用Python编写的强大的网络爬虫框架，可以用来快速开发和部署爬虫。
Scrapy提供了丰富的API，支持并发、异步IO等功能。
2. BeautifulSoupBeautifulSoup是一个方便的解析HTML和XML的库，可以用来提取网页中的数据。
3. RequestsRequests是一个Python第三方库，用来简化发送HTTP请求的过程，是网络爬虫中常用的库之一。
五、网络爬虫的应用1. 搜索引擎搜索引擎如Google、百度等使用网络爬虫来收集互联网上的数据，建立索引并提供检索服务。
2. 数据挖掘网络爬虫可以用来收集互联网上的大量数据，用于数据挖掘和分析。
3. 信息检索爬虫可以用来抓取特定网站上的信息，如新闻、论坛、电商平台等，用于信息的检索和监控。
