Python⽹络爬⾍权威指南mobi_Python爬⾍实战只需“4步”⼊门
⽹络爬⾍（有福利。。。
什么是爬⾍？
⽹络爬⾍(Web crawler)，就是通过⽹址获得⽹络中的数据、然后根据⽬标解析数据、存储⽬标信息。这个过程可以⾃动化程序实现，⾏为类似⼀个蜘蛛。蜘蛛在互联⽹上爬⾏，⼀个⼀个⽹页就是蜘蛛⽹。这样蜘蛛可以通过⼀个⽹页爬⾏到另外⼀个⽹页。
⽹络爬⾍也是获取数据的⼀个途径。对于⼤数据⾏业，数据的价值不⾔⽽喻，在这个信息爆炸的年代，互联⽹上有太多的信息数据，对于中⼩微公司，合理利⽤爬⾍爬取有价值的数据，是弥补⾃⾝先天数据短板的不⼆选择。
根据上⾯的分析，我们可以把⽹络爬⾍分为四步：
1.
spring的事务面试题1. 获取⽹页数据
2. 解析⽹页数据
3. 存储⽹页数据
4. 分析⽹页数据
第⼀步：获取⽹页数据
获取⽹页数据，也就是通过⽹址( URL：Uniform Resource Locator，统⼀资源 定位符)，获得⽹络的数据，充当搜索引擎。当输⼊⽹址，
我们就相当于对⽹址服务器发送了⼀个请求，⽹站服务器收到以后，进⾏处理和解析，进⽽给我们⼀个相应的相应。如果⽹络正确并且⽹址
不错，⼀般都可以得到⽹页信息，否则告诉我们⼀个错误代码，⽐如404. 整个过程可以称为请求和响应。
在python程序⾥⾯，上述过程可以通过获取⽹页中的源代码实现，进⽽获得⽹页中的数据。⾸先看⼀下⽹址的源代码查看⽅法，使⽤
google浏览器，右键选择检查，查看需要爬取的⽹址源代码，具体如下：从图可得知，在Network选项卡⾥⾯，点击第⼀个条⽬，也就是
www.baidu，看到源代码。
在本图中，第⼀部分是General，包括了⽹址的基本信息，⽐如状态 200等，第⼆部分是Response Headers，包括了请求的应答信息，还有
body部分，⽐如Set-Cookie,Server等。第三部分是，Request headers，包含了服务器使⽤的附加信息，⽐如Cookie,User-Agent等内
容。
上⾯的⽹页源代码，在python语⾔中，我们只需要使⽤urllib、requests等库实现即可，具体如下。这⾥特别说明⼀些，requests⽐urllib
更加⽅便、快捷。⼀旦学会requests库，肯定会爱不释⼿。
questimport socketfrom urllib import errortry:
response = quest.urlopen('')print(response.status)ad().decode('utf-8'))except error.HTTPError as e:as 第⼆步：解析⽹页数据java的编译器工具是什么
在第⼀步，我们获得了⽹页的源代码，也就是数据。然后就是解析⾥⾯的数据，为我们的分析使⽤。常见的⽅法有很多，⽐如正则表达式、
xpath解析等。
在Python语⾔中，我们经常使⽤Beautiful Soup、pyquery、lxml等库，可以⾼效的从中获取⽹页信息，如节点的属性、⽂本值等。
Beautiful Soup库是解析、遍历、维护“标签树”的功能库，对应⼀个HTML/XML⽂档的全部内容。安装⽅法⾮常简单，如下：
#安装⽅法pips install beautifulsoup4#验证⽅法from bs4 import BeautifulSoup
第三步：存储⽹页数据
解析完数据以后，就可以保存起来。如果不是很多，可以考虑保存在txt ⽂本、csv⽂本或者json⽂本等，
如果爬取的数据条数较多，我们可以考虑将其存储到数据库中。因此，我们需要学会 MySql、MongoDB、SqlLite的⽤法。更加深⼊的，可以学习数据库的查询优化。
JSON(JavaScript Object Notation) 是⼀种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的⼀个⼦集。JSON采⽤完全独⽴于语⾔的⽂本格式，但是也使⽤了类似于C语⾔家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语⾔。易于⼈阅读和编写，同时也易于机器解析和⽣成(⼀般⽤于提升⽹络传输速率)。
html网页制作插图具体使⽤⽅法如下：
with open('douban_movie_250.csv','a',encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False)+'\n')
第四步：分析⽹页数据
爬⾍的⽬的是分析⽹页数据，进的得到我们想要的结论。在 python数据分析中，我们可以使⽤使⽤第三步保存的数据直接分析，主要使⽤的库如下：NumPy、Pandas、 Matplotlib 三个库。
NumPy ：它是⾼性能科学计算和数据分析的基础包。
Pandas : 基于 NumPy 的⼀种⼯具，该⼯具是为了解决数据分析任务⽽创建的。它可以算得上作弊⼯具。
python请求并解析json数据Matplotlib：Python中最著名的绘图系统Python中最著名的绘图系统。它可以制作出散点图，折线图，条形图，直⽅图，饼状图，箱形图散点图，折线图，条形图，直⽅图，饼状图，箱形图等。
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