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爬虫采集信息的流程并没有那么顺利,需要使用这些工具
来源:互联网 作者:admin 时间:2019-02-20 17:16:29

    现在很多地方都使用到爬虫了,使用爬虫的人群也不断增多,主要是因为现在数据产生非常快,要获取有效的信息,需要从大量的数据中挖掘出来,而采集这么多数据,人工采集太慢了,所以爬虫使用逐渐多了起来,特别是大数据以来,更多的企业都使用了爬虫采集。


    而且爬虫学习也并不是很难,经过短期的学习Python爬虫,就能实现信息的抓取了,下面跟小编去了解下关于爬虫采集信息的流程。


爬虫采集信息的流程并没有那么顺利,需要使用这些工具


    首先生成用于抓取第一个URL的初始请求,然后指定要使用从这些请求下载的响应调用的回调函数。


    第一个执行的请求通过调用start_requests()(默认情况下)Request为在start_urls和中指定的URL生成的parse方法获取,并且该方法作为请求的回调函数。


    在回调函数中,您将解析响应(网页),并返回带有提取的数据,Item对象,Request对象或这些对象的可迭代的对象。这些请求还将包含回调(可能是相同的),然后由Scrapy下载,然后由指定的回调处理它们的响应。


    在回调函数中,您通常使用选择器来解析页面内容(但您也可以使用BeautifulSoup,lxml或您喜欢的任何机制),并使用解析的数据生成项目。


    最后,从爬虫返回的项目通常将持久存储到数据库(在某些项目管道中)或使用Feed导出写入文件。


    即使这个循环(或多或少)适用于任何种类的爬虫,有不同种类的默认爬虫捆绑到Scrapy中用于不同的目的。


    我们看到上面爬虫采集信息的步骤,看起来并不难实施,但是在爬取的过去中,爬虫会遇到网站的各种反爬虫,这才是非常难搞的地方。例如IP限制、验证码限制、COOKIES限制、javascript渲染、ajax异步传输...


    何为IP限制?


    网页的运维人员通过分析日志发现最近某一个IP访问量特别特别大,某一段时间内访问了无数次的网页,则运维人员判断此种访问行为并非正常人的行为,于是直接在服务器上封杀了此人IP。


    解决方法:此种方法极其容易误伤其他正常用户,因为某一片区域的其他用户可能有着相同的IP,导致服务器少了许多正常用户的访问,所以一般运维人员不会通过此种方法来限制爬虫。不过面对许多大量的访问,服务器还是会偶尔把该IP放入黑名单,过一段时间再将其放出来,但我们可以通过分布式爬虫以及购买代理IP也能很好的解决,使用代理精灵,其IP量大,高质量,使用稳定。


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