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Python爬虫学习,IP代理是如何配合爬虫工作的?
来源:互联网 作者:admin 时间:2019-03-31 09:13:00

  在大数据时代,爬虫其实是可以做很多的事情,比如爬取商品价格、旅游路线价格、热门音乐、股票信息、机票信息等等,几乎是所有的信息,爬虫都是可以爬取的。


  爬虫如此好用,究竟是怎么使用的?学习爬虫简单吗?想要爬虫表现得无敌,需要利用什么工具呢?IP代理是如何配合爬虫工作的?


  一般而言,若要成为一名爬虫工程师,最低要求就是掌握Python、Java、Golang其中一种语言,还要对网络编程、HTTP协议等了如指掌。


Python爬虫学习,IP代理是如何配合爬虫工作的?


  1、学习Python包和爬虫过程


  大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。


  Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开始,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。


  2、学习应对反爬措施技巧


  当然,爬虫过程中也会经历一些绝望,比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、userAgent访问限制、各种动态加载等等。


  遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用IP代理池、字体反加密、抓包、验证码的OCR处理等等。


  IP代理是如何配合爬虫工作的?主要是通过使用ip代理池中的ip来隐藏自己的ip地址,不同的ip使用,可以增加访问次数,达到持续访问的目的。


  往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了。


  3、学习搭建工程化爬虫技巧


  掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,接下来就要学习强大的 scrapy 框架了,它能帮助你应对非常复杂的情况。


  scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。


  学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。


  4、学习大规模数据存储技巧


  爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,比如MongoDB。


  MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。


  因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。


  5、学习大规模并发采集技巧


  爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到“分布式爬虫”。


  分布式爬虫其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。


  Scrapy和MongoDB前面我们说过了,一个用于做基本的页面爬取,一个用于存储爬取的数据,Redis则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。


  当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现更加自动化的数据获取。


  其实学习Python爬虫,是非常简单的,当然初次接触可能觉得有些难度的,可以通过不断的练习来增加经验。想使用爬虫爬取数据,就跟着以上的步骤学习咯。


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