爬虫串讲

requests

一定要掌握

爬取数据流程:

1. 指定url
2. 发起请求
3. 获取响应数据
4. 数据解析
5. 持久化存储

get,post参数:

• url
• data/params
• headers
• proxies

处理ajax动态加载的数据:

• 动态加载的数据: 通过另一个请求请求到的数据
• 通过抓包工具捕获请求对应的数据包,数据包之间实现局部或者全局搜索

模拟登陆:

• 对点击登录按钮对应的post请求进行请求发送
• 动态变化的请求参数:
  • 一般会隐藏在前台页面

打码平台使用:

• 超级鹰,云打码

cookie的处理:

• 手动处理
  • 将cookie从抓包工具对应数据包的头信息中进行捕获,粘贴在headers中
• requests.Session()自动处理
  • session . requests.Session()

  aaa=123; time=1506660011

代理ip:

• 类型: http, https

线程池:

• dummy import Pool
• map(func,list)

图片懒加载: 伪属性所对应的

单线程+多任务异步协程

• 协程: 特殊的对象. 一个被aynic关键字修饰的函数定义,该函数被调用后会马上返回一个协程对象
• 任务对象: 就是对协程对象的进一步封装
  • 绑定回调:def callback(task) : return task.result()
  • task.add_done_callback(callback)
• 任务列表: 多个任务对象
• 事件循环对象:任务列表是需要注册到事件循环对象中,然后事件循环开启后,则会将任务列表中的每一个任务对象进行异步调用
• aiohttp:是一个基于异步的网络请求模块

数据解析: 1 定位标签 2 数据提取

• 正则表达式:
• bs4:
• xpath:

selenium

• 关联:
  • 1.便捷的捕获到动态加载的数据(可见即可得)
  • 2.实现模拟登陆
• 作用:
  • 实现浏览器自动化的相关操作
• 使用流程:
  • 环境安装
  • 下载浏览器的驱动程序
  • 实例化浏览器对象
  • 制定相关的行为动作
  • 关闭浏览器
• find系列函数:
  • 定位标签
• switch_to.frame(iframe的id)函数
  • 切换iframe
• 无头浏览器(随用随粘)
• 规避监测
• phantomJs:(无头浏览器)
• 谷歌无头浏览器:
• 动作连:from selenium.webdriver import ActionChains

scrapy

• 项目创建流程:
  • scrapy startprojecct proName
  • cd ProName
  • scrapy genspider spiderName www.xxx.com
  • scrapy crawl spiderName
• 数据解析:
  • response.xpath(‘xpath表达式‘)
  • xpath返回的列表中存储的是Selector对象,解析的字符串类型的数据是被存储在了该对象中.获取字符串类型的数据必须extract()或者extract_first()
• 持久化存储:
  • 基于终端指令的持久化存储
    • scrapy crawl spiderName -o filePath
  • 管道:
    • 数据解析
    • 存储封装到item类型的对象中
    • 将item提交给管道
    • 在管道类的process_item(item,spider)方法中接收item,对item进行任意形式的持久化存储
    • 在settings中开启管道
    • 注意事项:
      • 开启管道的时候,管道的优先级,数值越小优先级越高
      • 一个管道类表示将数据存储到某一个具体的平台中
      • process_item的return item表示的是将item传递给下一个即将被执行的管道类
      • 爬虫类提交的item只会提交给优先级最高的管道
• 处理分页数据:
  • 全站数据爬取
    • 手动请求发送: yield scrapy.Request/FormRequest(url,callback,formdata)
• post请求
• cookie处理:
• 日志等级:
  • LOG_LEVEL = "ERROR"
• 请求传参:
  • 使用场景:
    • 实现数据的深度爬取(爬取的数据没有存在同一张页面中)
  • 如何实现请求传参
    • yield scrapy.Request/FormRequest(url,callback,formdata)

      :meta就会将自己传递给callback,在callback中使用reponse.meta进行字典的接收

• 五大核心组件原理:
• 下载中间件:
  • process_request : 拦截正常的请求
    • UA伪装
      • request.headers[‘User-Agent‘] = ‘xxx‘
    • 代理设定
      • request.meta[‘proxy‘] = ‘http://ip:port‘
  • process_response : 篡改响应内容或者替换响应对象
  • process_exception
    • 对异常的请求进行拦截
    • 对异常的请求进行修正
    • return request的操作将修正后的请求对象进行重新的请求发送
• UA池和代理池:
• selenium在scrapy中的应用:
  • 1.在爬虫类添加一个属性,将属性作为浏览器对象.
  • 2.在爬虫类的closed(self,spider)方法中关闭浏览器对象
  • 3.在中间件的process_reponse中获取浏览器对象,实现自动化相关的操作 (比如滚轮向哪拖动)
• crawlSpider:
  • 全站数据爬取
  • LinkExtractor(allow=‘正则‘)
    • 根据指定的规则(正则)进行连接(url)的提取
  • Rule(link,callback,follow=True)
    • 接收连接提取器提取到的连接,对其进行请求发送,然后将请求到的数据进行指定规则的解析

分布式

scrapy 为何不能实现分布式:

• 调度器和管道不可以被共享

scarpy_redis的作用:

• 提供了可以被共享的

反爬机制总结

robots.txt
UA检测
验证码
数据加密
cookie
禁IP
动态token
数据动态加载
js加密
js混淆
图片懒加载

数据清洗

空值检测 删除空值所在的行数据:df.dropna(axis=0)
空值检测填充空值: df.fillna(method='ffill',axis=0)
异常值检测和过滤:
    判定异常值的条件
重复行检测和删除:
    df.drop_duplicated(keep='first')

面试题

1. 写出在网络爬取过程中, 遇到防爬问题的解决办法。
2. 如何提高爬虫的效率？
   1. requests+线程池
   2. asyncio+aiohttp
   3. scrapy
   4. 分布式(终极)
3. 你的爬虫 爬取的数据量有多少?
4. 列举您使用过的 python 网络爬虫所用到的模块。
   • 网络请求:urllib,requests,aiohttp
   • 数据解析:re,bs4,lxml
   • selenium
   • dummy,asyncio,pyExcl
5. 简述 requests 模块的作用及基本使用？
6. 简述 beautifulsoup 模块的作用及基本使用？
7. 简述 seleninu 模块的作用及基本使用?
8. 简述 scrapy 框架中各组件的工作流程？
9. 在 scrapy 框架中如何设置代理（两种方法）？
10. scrapy 框架中如何实现大文件的下载？
11. scrapy 中如何实现限速？
12. scrapy 中如何实现暂定爬虫？
13. scrapy 中如何进行自定制命令？
14. scrapy 中如何实现的记录爬虫的深度？
15. scrapy 中的 pipelines 工作原理？
16. scrapy 的 pipelines 如何丢弃一个 item 对象？
17. 简述 scrapy 中爬虫中间件和下载中间件的作用？
18. scrapy-redis 组件的作用？
19. scrapy-redis 组件中如何实现的任务的去重？
20. scrapy-redis 的调度器如何实现任务的深度优先和广度优先？

移动端数据的抓取:

• fiddler,青花瓷,miteproxy

抓取过哪些类型的数据,量级是多少?

• 电商,医疗器械,新闻资讯,股票,金融,招聘,工程招标

  100万 剩下的100一下, 20w...

爬虫框架

• scrapy,pyspider(了解)

谈谈对scrapy的了解

• scrapy的功能模块
• 五大核心组件的工作流程

如何解析出携带标签的局部页面数据 :

• 用bs4

中间件的了解

• 下载中间件
  • 作用:批量拦截请求和响应
    • 拦截请求
      • UA伪装,代理
    • 拦截响应
      • 篡改响应内容

如何检测网站数据更新?

• 增量式

  定时去爬取, shell脚本定时

深度优先 scrapy默认的 不全部保留节点 占用空间大;运行速度快

广度优先 保留全部节点 占用空间小;运行速度慢

了解过机器学习

• sklearn #入门级别,但是封装了很多,可以用
  • 线性回归
  • KNN (手写数字识别,验证码识别)

    预测房价

原文地址：https://www.cnblogs.com/Doner/p/11468658.html