Python爬虫入门教程: 爬虫数据的分析与挖掘流程优化

Python爬虫入门教程: 爬虫数据的分析与挖掘流程优化

Python爬虫是一种自动化获取互联网上数据的技术，它可以通过模拟浏览器行为，访问网页并提取所需信息。在实际应用中，爬虫数据的分析与挖掘流程优化是十分重要的，本文将从几个方面介绍如何进行数据分析和提升爬虫流程效率。

一、数据分析

1. 数据收集

在进行数据分析前，首先需要收集足够的数据。爬虫可以通过网页解析和API接口等方式获取数据。网页解析是常见且有效的方法，使用BeautifulSoup库可以将HTML网页转化为Python对象，从而方便地提取所需数据。同时，一些网站提供API接口，可以直接通过接口获取数据，并且相对更加稳定可靠。

2. 数据清洗

获取到的数据往往包含一些无用的信息，需要进行数据清洗。数据清洗主要是去除重复数据、填充缺失值、过滤异常值等。可以使用Pandas库进行数据清洗，它提供了丰富的数据处理方法，如drop_duplicates()、fillna()和dropna()等。

3. 数据转换

在进行数据分析前，有时需要将数据进行转换。例如，将字符串类型的数据转换为数值型，或者将日期类型的数据进行格式化。Python中可以使用Pandas库提供的to_numeric()和to_datetime()方法进行数据转换。

4. 数据分析

一旦数据清洗和转换完成，就可以进行数据分析了。数据分析的目的是发现数据背后的规律和关联，以便做出合理的决策。Python中有很多数据分析的工具和库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。NumPy提供了数组和矩阵的运算功能，Pandas提供了高效的数据结构和数据分析方法，Matplotlib则可以绘制各种统计图表。

二、流程优化

1. 并发爬取

爬虫可以同时访问多个网页，以提高爬取效率。可以使用多线程或者异步IO进行并发爬取。多线程可以使用Python内置的threading库，异步IO可以使用Python的asyncio库。同时，可以将爬取的结果保存到队列中，再由另一个线程进行数据处理，以充分利用CPU资源。

2. 增量爬取

增量爬取是指只获取新增的数据，而不对已有数据进行重新爬取。通过保存上次爬取的时间戳或者数据的唯一标识，可以判断哪些数据是新增的。这样可以减少对网站的访问次数，并且节省网络带宽和爬取时间。

3. 反爬策略

为了防止被网站屏蔽或限制访问，需要采取一些反爬虫策略。可以设置合理的访问频率，避免短时间内过于频繁地访问网页。还可以使用随机User-Agent和代理IP等方式，隐藏爬虫的真实身份。

4. 日志记录

在爬虫运行过程中，及时记录日志是很重要的。日志可以记录爬取状态、异常情况和重要数据，有助于排查和解决问题。Python的logging模块提供了灵活的日志处理功能，可以将日志输出到控制台、文件和数据库中。

Python爬虫数据的分析与挖掘流程优化是提高工作效率和数据质量的重要环节。通过合理的数据分析方法和流程优化措施，可以更好地发现数据中的价值，并提升爬虫的效率和稳定性。

毕业生必看Python爬虫上手技巧

Python快速上手的7大技巧

Python快速上手爬虫的7大技巧

1、基本抓取网页

get方法

post方法

2、使用代理IP

在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到

代理IP；

在urllib 2包中有Proxy Handler类， 通过此类可以设置代理

访问网页，如下代码片段：

3、Cookies处理

cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而

储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密) ， python提供了

cookie lib模块用于处理cookies， cookie lib模块的主要作

用是提供可存储cookie的对象， 以便于与urllib 2模块配合使

用来访问Internet资源。

代码片段：

关键在于Cookie Jar() ， 它用于管理HTTP cookie值、存储

HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie

的对象。整个cookie都存储在内存中， 对Cookie Jar实例进

行垃圾回收后cookie也将丢失， 所有过程都不需要单独去操作

手动添加cookie：

4、伪装成浏览器

某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用

urllib 2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403：

Forbidden的情况。

对有些header要特别留意， Server端会针对这些header

做检查：

-Agent有些Server或Proxy会检查该值， 用来判

断是否是浏览器发起的Request。

-Type在使用REST接口时， Server会检查该

值， 用来确定HTTP Body中的内容该怎样解析。

这时可以通过修改http包中的header来实现， 代码片段如下

5、验证码的处理

对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。我们只进行过一

些简单的验证码识别，但是有些反人类的验证码，比如

，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。

6、gzip压缩

有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那

说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力， 这可

以将网络线路上传输的大量数据消减60%以上。这尤其适用于

XML web服务， 因为XML数据的压缩率可以很高。

但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可

以处理压缩数据。

于是需要这样修改代码：

这是关键：创建Request对象， 添加一个Accept-

encoding头信息告诉服务器你能接受gzip压缩数据。

然后就是解压缩数据：

7、多线程并发抓取

单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板

这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。

虽然说Python的多线程很鸡肋， 但是对于爬虫这种网络频繁型

，还是能一定程度提高效率的。

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：下载地址是：~gohlke/pythonlibs/我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_下载好后，使用pip install numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

如何用Python进行大数据挖掘和分析？

如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图大数据无处不在。

在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

什么是 大数据 ？大数据就像它看起来那样——有大量的数据。

单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。

但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。

大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。

大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。

大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。

今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？为什么选择Python?Python最大的优点就是简单易用。

这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。

这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。

还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。

现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

数据分析流程一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。

按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。

这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。

基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。

而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。

你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。

需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。

你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。

Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。

这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。

然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。

你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

总结其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

如何入门 Python 爬虫

Python是一种非常流行的编程语言，也是爬虫领域常用的工具之一。

如果您想入门Python爬虫，可以按照以下步骤进行：1. 学习Python基础知识：了解Python的语法、数据类型、流程控制等基本概念。

可以通过在线教程、视频教程或参考书籍来学习。

2. 学习网络爬虫基础知识：了解什么是网络爬虫，以及爬虫的原理和基本流程。

学习HTTP协议、HTML解析等相关知识。

3. 学习Python爬虫库：Python有很多优秀的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。

可以选择其中一个库进行学习和实践。

4. 实践项目：选择一个简单的网站作为练习对象，尝试使用Python爬虫库进行数据采集。

可以从获取网页内容、解析HTML、提取数据等方面进行实践。

5. 深入学习：随着对Python爬虫的熟悉程度提高，可以学习更高级的爬虫技术，如动态网页爬取、反爬虫策略应对等。

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助用户快速获取所需的数据。

了解更多数据采集的方法和技巧，可以参考八爪鱼采集器的教程，请前往官网教程与帮助了解更多详情。

python爬虫如何分析一个将要爬取的网站？

爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取数据。

正巧，我最近发布了一篇文章就是抓取网页数据分析的，有完整的抓取步骤，你可以看一下?不好意思给自己打了一下广告?

如何利用爬虫进行数据挖掘？

爬虫是一种自动化程序，可以在互联网上自动抓取数据。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。

因此，爬虫可以用于数据挖掘。

在Python中，有许多库可用于编写爬虫和数据挖掘程序，例如BeautifulSoup、Scrapy、Requests、NumPy、Pandas等。