Python网络爬虫：Requests库与K-means聚类扩展

"网络爬虫与信息提取" 在Python编程领域，网络爬虫是获取大量数据的重要工具，尤其在处理Web信息时。本课程专注于教授如何使用Python进行有效的网络爬虫开发，涵盖了从基础到进阶的多个方面。课程强调通过实践来学习，包括8个内容单元和4个实例单元，总计12个单元，学员可以在4周内完成学习，其中前3周为必修，第4周为选修。 在爬虫基础部分，课程介绍了正则表达式（Re）的关键概念，如`.group(0)`用于获取匹配后的完整字符串，`.start()`和`.end()`分别用于获取匹配字符串在原始字符串的开始和结束位置，以及`.span()`用于返回这两点之间的索引范围。这些方法在提取和分析网页数据时非常实用。 网络爬虫的核心工具之一是`Requests`库，它使得自动网络请求提交变得简单。`Requests`库提供了多种HTTP请求方法，如`get()`、`head()`、`post()`等。`requests.get()`是最常用的方法，用于获取HTML网页内容，而`head()`仅获取页面头部信息。`post()`方法用于发送POST请求，常用于登录、表单提交等交互式场景。其他方法如`put()`、`patch()`和`delete()`分别对应HTTP协议中的PUT、PATCH和DELETE操作，尽管在网络爬虫中不常用，但在特定情况下仍需了解。 在爬取实际网页数据时，常常会遇到`robots.txt`文件，这是一个网站所有者定义的爬虫行为指南，爬虫开发者需要遵循其规则，以避免对网站造成过大的访问压力或违反网站政策。 页面解析是网络爬虫的另一重要环节，`BeautifulSoup`库是Python中广泛使用的HTML和XML解析工具。它可以帮助开发者方便地提取和操作页面中的数据。 课程中还包括一系列实战项目，例如京东和亚马逊商品页面的爬取、搜索引擎关键词提交、网络图片抓取与存储、IP地址归属地查询、中国大学排名和淘宝商品比价的定向爬取，以及股票数据爬取等。这些项目旨在让学员将所学知识应用于实际场景，提升解决实际问题的能力。 此外，课程还涉及到了更专业的爬虫框架——`Scrapy`，这是一个强大的、用于数据抓取和处理的框架，适合构建大规模的爬虫系统。 本课程全面覆盖了网络爬虫的基本技术和实践应用，通过理论讲解和实战演练，帮助学员掌握定向网络数据爬取和网页解析，为从事数据分析、信息挖掘等领域的工作打下坚实基础。