Python网络爬虫实战

第一节:大数据时代的数据挑战

  • 没有固定的数据格式
    例如网页资料

  • 必须透过ETL(Extract,Transformation,Loading)工具将数据转化为结构化数据才能取用

什么叫ETL呢?

  • E Extract 数据抽取
  • T Transformation 数据转换
  • L Loading 数据储存
ETL

第二节:网络爬虫

如何将网络上有用的咨询收集下来,并处理这些非结构化数据呢?

通过撰写网路爬虫将非结构化的网络数据转化成结构化信息

此处用例http://news.sina.com.cn/china/

网络爬虫构架

网络爬虫构架图

第三节:了解网络爬虫背后的秘密

使用开发人员工具
使用chrome浏览器,网页上点选右键检查-->使用network页签-->点选doc-->选择china/

第四节:撰写第一只网络爬虫

  • Requests

网络资源(URLS)摘取套件
改善Urllib2缺点,让使用者以最简单的方式获取网络资源
可以使用REST操作(POST,PUT,GET,DELETE)存取网络资源

  import requests
  newsurl='http://news.sina.com.cn/china/'
  res = requests.get(newsurl)
  print(res.text)



  from bs4 import BeautifulSoup#从bs4这个套件中读入beautifulSoap这个方法
  html_sample = '\
  <html>\
    <body>\
    <h1 id="title">hello world</h1>\
    <a href="#" class="link">this is link1</a>\
    <a href="# link2" class="link">this is link2</a>\
    </body>\
    </html>'

soup = BeautifulSoup(html_sample,'html.parser')#html.parser指定剖析器
print(type(soup))#解释Soup是beautifulsoap的物件
print(soup.text)
#一个是帮你把,里面的文字的内容截取出来,而把其他不需要的标签移除

第一个网络爬虫

输入code:

import requests #导入requests模块,用来获取页面
from bs4 import BeautifulSoup#导入beautifulsoap模块
res = requests.get('http://news.sina.com.cn/china/')#调用    requests模块中的get方法,获取目标页面
res.encoding='utf-8'#出现乱码时,更改编码方式
#print(res.text)
soup =BeautifulSoup(res.text,'html.parser')#从获取出的页面中筛选想要的信息
#print(soup)
for news in soup.select('.news-item'):#通过观察
    if len(news.select('h2'))>0:
        h2 = (news.select('h2')[0].text)
        time =news.select('.time')[0].text
        a= news.select('a')[0]['href']
        print(time,h2,a)

输出:
8月28日 15:22 中国外交部:印方将越界人员和设备全部撤回 http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-28/doc-ifykkfat0626932.shtml8月28日 15:21 中国外交部:印方将越界人员和设备撤回印方一侧 http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-28/doc-ifykiqfe2229593.shtml8月28日 15:11 河北督导唐山沧州候鸟保护:严格部署野保清网 http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-28/doc-ifykiqfe2227305.shtml8月28日 14:55 贵阳消防队出动10辆消防车和搜救犬赴纳雍灾区 http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-28/doc-ifykiuaz1482376.shtml8月28日 14:31 “爱上”中国发展经验:印度三年计划67次提中国 http://news.sina.com.cn/o/2017-08-28/doc-ifykiqfe2215890.shtml8月28日 14:20 村里土地可建房租给白领 这13个城市成首批试点 http://news.sina.com.cn/o/2017-08-28/doc-ifykiqfe2213030.shtml8月28日 14:01 云南大学等非985高校已入列42所双一流大学名单 http://news.sina.com.cn/o/2017-08-28/doc-ifykiqfe2207861.shtml8月28日 13:45 贵州毕节纳雍县发生山体垮塌 消防紧急出动救援 http://news.sina.com.cn/o/2017-08-28/doc-ifykiurx2347838.shtml
....and so on.
.


最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,636评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,890评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,680评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,766评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,665评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,045评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,515评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,182评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,334评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,274评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,319评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,002评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,599评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,675评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,917评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,309评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,885评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容