Python 軟件開發(fā)基礎(chǔ)

Linux操作系統(tǒng)、Python基礎(chǔ)語法、Python字符串解析、Python正則表達式、Python文件操作、Python模塊、Python異常、Python時間和日歷、PythonGUI 編程、階段項目實戰(zhàn)

Python 高級編程

Python 面向?qū)ο蟆?shù)據(jù)庫、Python 網(wǎng)絡(luò)編程、Python 多進程、多線程、Python 函數(shù)式編程、錯誤、調(diào)試和測試、階段項目實戰(zhàn)

Python全棧式Web工程師

Web前端軟件工程師、Web后端端軟件工程師、階段項目實戰(zhàn)

Python爬蟲工程師

Python爬蟲工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、機器學(xué)習(xí)、人工智能工程師、設(shè)計模式與算法、軟件工程、階段項目實戰(zhàn)

python爬蟲技術(shù)的選擇:爬蟲又是另外一個領(lǐng)域，涉及的知識點比較多，不僅要熟悉web開發(fā)，有時候還涉及機器學(xué)習(xí)等知識，不過在python里一切變的簡單，有許多第三方庫來幫助我們實現(xiàn)。使用python編寫爬蟲首先要選擇合適的抓取模塊，最簡單的功能就是能發(fā)送和處理請求， 下面就介紹幾個常用的抓取的方式。一、python 自帶的urlib2和urlib或者第三方模塊requests:這種方案適合簡單的頁面爬蟲，比如爬取博客園推薦文章。urllib2和urllib是python自帶模塊可用來發(fā)送處理請求，雖然比較靈活但API易用性較差，所以一般都要進行二次封裝，我曾經(jīng)也進行過封裝，發(fā)現(xiàn)自己封裝出來的模塊無限趨近于非常成熟的requests庫，所以還是直接使用requests吧，當然requests只發(fā)送和接受請求，對于頁面分析還要配合lxml或beautifulsoup等第三方庫進行。高級點的爬蟲不僅僅是發(fā)送和處理請求，還需要處理異常，請求速度控制等問題，這就需要我們寫額外的代碼去控制，當然我們可以自己寫只是時間問題，但完全沒有必要，接下來我會介紹第二種方案。二、scrapy框架:scrapy是爬蟲領(lǐng)取的佼佼者，目前我做的項目無論復(fù)雜與否，都采用scrapy進行，對于請求調(diào)度，異常處理都已經(jīng)封裝好了，而且有第三方的scrapy-redis還可以支持分布式，我們把關(guān)注點放在更重要的頁面分析和規(guī)則編寫上，代碼可以參考我github上的例子。三、python selenium:這種方式我稱為終極必殺器，一般是實在沒辦法的時候才用，以前我在利用某家搜索引擎抓取文章時，該搜索引擎采用的比較高難度的反爬蟲機制而且不斷變化讓人找不到規(guī)律，最典型的特點就是cookie會隨機隱藏到某個頁面js和圖片中，解決方案就是模擬瀏覽器的行為加載所有js等靜態(tài)資源文件，如果自己寫個瀏覽器取解析太扯蛋了，如果chrome瀏覽器能開放接口，通過chrome的加載方式獲取頁面的內(nèi)容就好了，這就是selenium了，selenium加上隨機等待時間可以模擬出和人非常類似的操作行為，缺點就是速度較慢，但是一般爬蟲對抓取速度要求不高，重要的是穩(wěn)定性，這種方式對于抓取反爬蟲機制做的好的大型網(wǎng)站比較適用。總結(jié)，對于大部分爬蟲需求直接用scrapy解決，如果解決不了再采用第一種或第三種方案，就這么簡單。