京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30