Python爬虫入门:正则表达式与基础库讲解

需积分: 49 28 下载量 166 浏览量 更新于2024-09-12 1 收藏 657KB PDF 举报
本资源是一份关于Python爬虫的基础教程,标题为"Python爬虫文件 - 第一阶",由杨征在2017年1月5日发布,主要针对初学者介绍了Python在网络爬虫领域的基础知识。内容涵盖了以下几个关键知识点: 1. **网络爬虫入门**: 开篇通过`urllib.request`模块来展示如何使用Python进行基本的网络抓取。`urlopen()`函数是基础操作,它接收URL作为参数,通过`url="http://pythonscraping.com/pages/page1.html"`的例子展示了如何获取网页内容。`read()`方法用于读取返回的HTML。 2. **HTTP请求方法**: 提及了`data`参数在`urlopen()`中的作用,说明了POST和GET请求的区别。同时,`timeout`参数允许设置连接超时时间,`cafile`和`capath`用于处理HTTPS安全证书。 3. **库的选择与迁移**: 对Python 2与Python 3版本之间的差异进行了说明,指出在Python 3.x中,urllib2库已整合进urllib,并拆分为request、parse和error子模块,提醒用户注意函数调用方式的改变。 4. **BeautifulSoup库**: 作为爬虫工具中的重要组件,BeautifulSoup被引入,它是一个用于解析HTML和XML文档的模块。该库的主要功能是方便地抓取网页数据,提供了导航、搜索和数据分析的功能。BeautifulSoup会自动处理文档的Unicode编码问题,但在文档无明确编码声明时,可能需要手动处理。 通过这份教程,学习者可以了解到如何利用Python的基本库如urllib进行网络数据抓取,并逐步掌握更高级的库如BeautifulSoup,以实现更复杂的网页解析任务。对于初次接触Python爬虫的读者来说,这是一个很好的起点。
2018-12-13 上传
python爬虫与项目实战,网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。 随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如: (1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。 网络爬虫 为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行一定的分析、过滤,并建立索引,以便之后的查询和检索;对于聚焦爬虫来说,这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。