当前,在数据抓取分析领域,python爬虫无疑是主流,尤其是python爬虫与代理ip的组合,其应用领域十分广泛。
Python爬虫工作原理:
1. 爬虫程序首先从一个或多个起始URL开始爬取,并将这些URL加入调度器中。
2. 调度器按照一定的策略,从待爬取的URL队列中取出一个URL,并将其交给下载器处理。
3. 下载器根据URL下载对应的页面内容,并将其返回给爬虫引擎。
4. 爬虫引擎将下载器返回的页面内容交给解析器进行解析,并提取出需要的数据。
5. 解析器将提取出来的数据交给存储器进行持久化存储。
6. 如果页面中包含新的URL,爬虫程序将这些URL加入到调度器中,继续爬取下一个页面。
7. 重复以上步骤,直到所有的页面都被爬取完成。
Python爬虫架构通常由以下组成:
1. 爬虫引擎:控制整个爬虫的流程,包括调度器、下载器、解析器等组件的调度和协同工作。
2. 调度器:负责管理待爬取的URL队列,控制爬虫的速度和并发度。
3. 下载器:负责根据URL下载页面内容,并将其转化为Python程序可以处理的格式,例如HTML、JSON、XML等。
4. 解析器:负责解析下载器返回的页面内容,提取出需要的数据,例如URL、文本、图片等。
5. 存储器:负责将解析器提取出来的数据进行持久化存储,常用的存储方式包括MySQL、MongoDB、Redis等数据库,以及本地文件等。
Python爬虫常用框架有以下几种:
1. Scrapy:是一个基于Twisted异步网络框架的高级Web爬虫框架,具有高效、可扩展和可定制化的特点,支持自定义中间件和管道处理爬取的数据。
2. Beautiful Soup:是一个Python库,用于从HTML和XML文档中提取数据,具有简单易用、强大的解析器和支持多种文档类型等特点,常用于网页解析和数据清洗。
3. Requests:是一个Python HTTP客户端库,用于发送HTTP请求和处理响应,具有简单易用、性能高效、支持会话保持和SSL证书验证等特点,常用于爬虫的页面下载和处理。
4. PySpider:是一个分布式的Web爬虫框架,基于Python3开发,具有高效、易扩展和强大的分布式调度系统等特点,支持多种爬虫任务类型和数据存储方式。
5. Selenium:是一个自动化测试工具,也可以用于Web爬虫,支持模拟浏览器行为和交互,可以解决JavaScript动态渲染和页面跳转等问题,常用于爬取动态网页和需要登录的网站数据
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