
来源:麦叔编程
作者:麦叔
练武的人都知道:练武不练功,到老一场空!
说的是只练花架子,不练习内功,最终也都是一个菜鸟级武师。
学习编程何尝不是!我时常见到已经学习相当一段时间的程序员,连稍微深点的基本知识都没有掌握。可叹,可悲啊!根子不牢,注定走不远啊!
基于实例学习编程非常重要,也非常有效,但与此同时,我们也必须不断的加强基本功的学习,刻意的加强相关的技术。掌握技术脉络,加强各项技术,跳出编程语言本身,练好内功,才能爬的又快又好,成为一个高级的爬虫工程师!
本文从爬虫的技术原理出发,讨论了Python爬虫工程师必须掌握和不断加强的几项技术。
除此之外,网站会有各种反爬取技术,爬虫工程师和网站开发工程一个攻,一个守,斗智斗勇。
另外,爬虫10个网页和爬取10000个网站是不同的概念,你需要维护要爬取的数以万计的URL,设置更新频率,去掉不需要的URL等等,查看各个网站的爬取状态等,这就是一个工程化的问题。商业级的爬虫涉及到很多工程化问题。
就像家庭作坊可以就在自己院子里,一家人就能生产出少量的产品。但要大量生成就需要厂房,财务,人事等企业框架和管理制度、
下面列举了爬虫工程师需要不断掌握和精进的基本功技术:
HTTP协议是爬虫和网页交流的语言,如果不懂这个语言,你肯定不能成为一个有效的爬虫工程师。你也不需要成为一个协议专家,主要掌握请求,相应,header,cookie等就可以了。
我们看到的网页基本都是HTML的格式,我们要从HTML的脚本中找出所需要的信息,就必须掌握HTML的格式。
同样的一个HTML页面,我们可以展现不同的样式。我们通过CSS来指定样式,比如指定表格用什么背景颜色,文字用什么字体等。
这些样式,本来不是爬虫工程师在意的事情,因为我们只在意数据。但是通过CSS,我们可以有效的定位到某些数据,所以CSS还是需要学习的,后面的数据解析部分会再次提到CSS。
HTML是完全静态的网页,为了在网页上实现动态效果,就有了JavaScript。很多网页上的数据并没有直接在HTML中给出,而是通过JavaScript后续又加载出来的。
实际上,JavaScript是编程语言排行榜上很靠前的编程语言,所谓的前端开发者需要精通JavaScript,而爬虫工程师了解基本的知识,知道Ajax请求的相关原理,有时候还要知道如何用JavaScript加密,就差不多了。
JSON是JavaScript Object Notation的意思,可以理解成一种数据结构。一般的数据API都是以JSON格式的:
我们需要用某种技术,从HTML中找出我们想要的数据,xpath是其中一种。简单说,就是通过路径来找到想要的数据:
通过指定样式,我们也可以定位到指定的数据,再解析数据:
因为喜欢Jquery的原因,我个人更喜欢CSS选择器。
前两种数据解析都是基于结构的解析方式,而正则表达式(re)就把HTML当成一个文本,不在意其中的结构,用字符串的规则解析数据:
CSV是用逗号隔开的一种纯文本的数据格式,是数据分析和处理中最常用的格式。CSV可以用记事本打开,也可以用Excel打开。
把数据存储在CSV等文本中很方便,但是数据的查询和处理不方便,为了解决这个问题,我们可以会把数据保存在数据库中。
这是很广阔的领域,数据库是计算机技术中最重要分分支之一。值得你不断地学习和精进。相比前面的HTML等,你只要几个小时就可以学会了,后面也不怎么需要更新知识。
关于反爬技术,请看我另外一篇文章:
搞疯爬虫程序员的8个难点!!
在Python的世界里,工程化最常用的就是Scrapy框架,它使用组件化的方式分解了爬虫所需要处理的事情,让你可以集中在最关键的地方,剩下的管理工作交给框架来完成。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18