Python爬虫入门教程: 爬虫数据的数据治理与管理实践

Python爬虫入门教程: 爬虫数据的数据治理与管理实践

Python爬虫已成为当今数据获取和分析领域中的重要工具之一。它能够自动化提取互联网上的数据，为用户提供大量的信息资源。

爬虫数据的采集过程中往往伴随着诸多问题和挑战。这些问题包括但不限于：数据质量不可靠、数据量过大、数据格式不一致等。为了有效地处理这些问题，数据治理与管理是必不可少的步骤。

数据治理是指通过一系列的规则、流程和工具，确保数据的准确性、一致性和可信度，以满足用户或业务部门的需求。数据管理则是数据治理的具体落地实践，包括数据的存储、清洗、分析和可视化等。

在爬虫数据的数据治理与管理实践中，以下几个方面需要重点关注：

1. 数据收集与清洗

在进行爬虫数据的收集过程中，首先需要明确收集的数据类型和来源。根据数据的特点，设计相应的数据清洗流程。数据清洗是指将原始的爬虫数据转化为结构化的可用数据的过程，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。清洗后的数据将更加可靠和有效。

2. 数据存储

爬虫数据通常包含大量的信息，因此需要一个可靠的数据存储系统来保存这些数据。常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库和文件系统等。选择合适的数据存储方式取决于数据量、数据结构以及后续的数据分析需求。同时，还需要考虑数据的备份和安全性。

3. 数据分析与挖掘

爬虫数据的分析和挖掘可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息和模式。常见的数据分析和挖掘方法包括统计分析、机器学习、自然语言处理等。通过对爬虫数据的分析和挖掘，用户可以得到数据的关键特征和趋势，以及进行预测和决策。

4. 数据可视化

数据可视化是将数据转化为可理解和易于分析的图表、图形和仪表盘等形式的过程。爬虫数据的可视化可以帮助用户更好地理解数据，发现数据之间的关联和趋势。常见的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn和Tableau等。

5. 数据质量监控

数据质量监控是保证数据在整个数据治理过程中始终保持高质量的关键环节。通过定期监控数据的准确性、完整性和一致性，可以及时发现数据质量问题并采取相应的纠正措施。数据质量监控可以借助数据治理工具和自动化脚本来实现。

Python爬虫的数据治理与管理实践是确保爬虫数据可靠性和有效性的关键步骤。通过数据清洗、数据存储、数据分析与挖掘、数据可视化和数据质量监控等工作，可以为用户提供高质量的数据资源，支持决策和业务的发展。

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如何爬虫

python爬虫，需要安装必要的库、抓取网页数据、解析HTML、存储数据、循环抓取。

1、安装必要的库

为了编写爬虫，你需要安装一些Python库，例如requests、BeautifulSoup和lxml等。你可以使用pip install命令来安装这些库。

2、抓取网页数据

主要通过requests库发送HTTP请求，获取网页响应的HTML内容。

3、解析HTML

使用BeautifulSoup等库对HTML进行解析，提取需要的数据。

4、存储数据

将提取的数据存储到本地文件、数据库或数据存储服务中。

5、循环抓取

通过循环，实现对多个网页的爬取。

想自己动手写网络爬虫，但是不会python，可以么？

网络爬虫只是一种按一定规则自动获取互联网数据的方式，不仅仅只是Python，其他编程语言，像Java、Php、Node等都可以轻松实现，只不过相比较Python来说，开发工具包比较少而已，下面我简单介绍一下学习Python爬虫的过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

Python基础

这里主要是针对没有任何Python编程基础的朋友，要学习Python爬虫，首先，最基本的就是要掌握Python常见语法，包括变量、元组、字典、列表、函数、类、文件处理、正则表达式等，这个网上教程非常多，直接搜索就能找到，包括菜鸟教程、慕课网、网易云课堂等，花个三四天时间学习一下，非常容易入门，也好掌握：

爬虫入门

Python基础掌握差不多后，就是爬虫入门，初学的话，可以使用urllib、requests、bs4、lxml等基础爬虫库，简单易学，容易掌握，而且官方自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者，对于爬取一些常见的web页面或网站来说，可以说是手到擒来，非常简单，先请求数据，然后再解析就行：

爬虫框架

爬虫基础掌握差不多后，就可以学习爬虫框架了，比较流行的就是scrapy，一个免费、开源、跨平台的Python爬虫库，在业界非常受欢迎，可定制化程度非常高，只需添加少量代码就可轻松开启一个爬虫程序，相比较requests、bs4等基础库来说，可以明显提高开发效率，避免重复造轮子，建议学习一下，非常不错，很快你就会爱上这个框架：

目前就分享这3个方面吧，初学Python爬虫的话，建议还是多看多练习，以积累经验为主，后期熟悉后，可以结合pandas、matplotlib对数据做一些简单的处理和可视化，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的？

Python 爬虫的入门教程有很多，以下是我推荐的几本：1.《Python 网络爬虫开发实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

2.《Python爬虫技术实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

3.《Python爬虫数据分析》：这本书介绍了如何分析爬取到的数据，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

4.《Python爬虫实战：深入理解Web抓取》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何深入理解Web抓取。

5.《Python网络爬虫实战》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何解决爬虫程序遇到的问题。

以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程，可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。

python爬虫需要学什么

python爬虫需要学什么:

1、掌握Python编程能基础。

2、了解爬虫的基本原理及过程。

3、前端和网络知识必不可少。

4、学习Python包并实现基本的爬虫过程。

5、了解非结构化数据存储。

6、掌握各种技巧应对特殊网站的反爬措施。

7、学习爬虫框架搭建工程化的爬虫。

8、学习数据库基础，应用大规模的数据存储。

9、分布式爬虫实现大规模并发采集。

通过爬虫抓取到的数据可以直接用文档的形式存在本地，也可以存入数据库中，对于少量数据，可以直接通过Python语法或者pandas将数据存在text、csv文件中。当然一般抓取到的数据有时并非自己理想中的数据，可能会有确实，错误等。如果想要进一步处理数据，可以通过学习pandas包实现数据的处理，更深层次的数据处理则属于数据分析领域的知识了。

虽然爬虫可以直接实现静态页面的抓取，但是爬虫过程中难免会遇到一些网站设置有反爬虫措施，例如被网站封IP、UserAgent访问限制、各种动态加载等等，此时就必须学习一些反反爬虫那个的技巧来应对，常见的技巧设置访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

Python爬虫数据应该怎么处理

一、首先理解下面几个函数

设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数1.1、设置变量 set @变量名=值

set @address=中国-山东省-聊城市-莘县;select @address

1.2 、length()函数 char_length()函数区别

select length(a),char_length(a),length(中),char_length(中)

1.3、 replace() 函数 和length()函数组合

set @address=中国-山东省-聊城市-莘县;select @address,replace(@address,-,) as address_1,length(@address) as len_add1,length(replace(@address,-,)) as len_add2,length(@address)-length(replace(@address,-,)) as _count

etl清洗字段时候有明显分割符的如何确定新的数据表增加几个分割出的字段

计算出com_industry中最多有几个 – 符 以便确定增加几个字段 最大值+1 为可以拆分成的字段数 此表为3 因此可以拆分出4个行业字段 也就是4个行业等级

select max(length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))) as _max_countfrom etl1_socom_data

1.4、设置变量 substring_index()字符串截取函数用法

set @address=中国-山东省-聊城市-莘县;select substring_index(@address,-,1) as china,substring_index(substring_index(@address,-,2),-,-1) as province,substring_index(substring_index(@address,-,3),-,-1) as city,substring_index(@address,-,-1) as district

1.5、条件判断函数 case whencase when then when then else 值 end as 字段名

select case when 89>101 then 大于 else 小于 end as betl1_socom_data

二、kettle转换etl1清洗

首先建表 步骤在视频里字段索引 没有提 索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

文件名：trans_etl1_socom_data2.2.包括控件：表输入>>>表输出2.3.数据流方向：s_socom_data>>>>etl1_socom_data

kettle转换1截图

2.4、表输入2.4、SQL脚本 初步清洗com_district和com_industry字段

select a.*,case when com_district like %业 or com_district like %织 or com_district like %育 then null else com_district end as com_district1,case when com_district like %业 or com_district like %织 or com_district like %育 then concat(com_district,-,com_industry) else com_industry end as com_industry_total,replace(com_addr,地 址：,) as com_addr1,replace(com_phone,电 话：,) as com_phone1,replace(com_fax,传 真：,) as com_fax1,replace(com_mobile,手机：,) as com_mobile1,replace(com_url,网址：,) as com_url1,replace(com_email,邮箱：,) as com_email1,replace(com_contactor,联系人：,) as com_contactor1,replace(com_emploies_nums,公司人数：,) as com_emploies_nums1,replace(com_reg_capital,注册资金：万,) as com_reg_capital1,replace(com_type,经济类型：,) as com_type1,replace(com_product,公司产品：,) as com_product1,replace(com_desc,公司简介：,) as com_desc1from s_socom_data as a

2.5、表输出

表输出设置注意事项

注意事项:① 涉及爬虫增量操作 不要勾选裁剪表选项②数据连接问题 选择表输出中表所在的数据库③字段映射问题 确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致 对应一致

三、kettle转换etl2清洗

首先建表增加了4个字段 演示步骤在视频里字段索引 没有提 索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

主要针对etl1 生成的新的com_industry进行字段拆分 清洗文件名：trans_etl2_socom_data3.2.包括控件：表输入>>>表输出3.3.数据流方向：etl1_socom_data>>>>etl2_socom_data注意事项:① 涉及爬虫增量操作 不要勾选裁剪表选项②数据连接问题 选择表输出中表所在的数据库③字段映射问题 确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致 对应一致

kettle转换2截图

3.4、SQL脚本 对com_industry进行拆分 完成所有字段清洗 注册资金字段时间关系没有进行细致拆解 调整代码即可

select a.*,case #行业为的值 置为空when length(com_industry)=0 then null#其他的取第一个-分隔符之前else substring_index(com_industry,-,1) end as com_industry1,case when length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))=0 then null#交通运输、仓储和邮政业- 这种值 行业2 也置为nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))=1 and length(substring_index(com_industry,-,-1))=0 then nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))=1 then substring_index(com_industry,-,-1)else substring_index(substring_index(com_industry,-,2),-,-1)end as com_industry2,case when length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))<=1 then nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))=2 then substring_index(com_industry,-,-1)else substring_index(substring_index(com_industry,-,3),-,-1)end as com_industry3,case when length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))<=2 then nullelse substring_index(com_industry,-,-1)end as com_industry4from etl1_socom_data as a

四、清洗效果质量检查

4.1爬虫数据源数据和网站数据是否相符

如果本身工作是爬虫和数据处理在一起处理，抓取的时候其实已经判断，此步骤可以省略，如果对接上游爬虫同事，这一步首先判断，不然清洗也是无用功，一般都要求爬虫同事存储请求的url便于后面数据处理查看数据质量

4.2计算爬虫数据源和各etl清洗数据表数据量

注：SQL脚本中没有经过聚合过滤 3个表数据量应相等

4.2.1、sql查询 下面表我是在同一数据库中 如果不在同一数据库 from 后面应加上表所在的数据库名称不推荐数据量大的时候使用

select count(1) from s_socom_dataunion allselect count(1) from etl1_socom_dataunion allselect count(1) from etl2_socom_data

4.2.2 根据 kettle转换执行完毕以后 表输出总量对比

kettle表输出总数据量

4.3查看etl清洗质量

确保前两个步骤已经无误，数据处理负责的etl清洗工作自查开始 针对数据源清洗的字段 写脚本检查 socom网站主要是对地区 和行业进行了清洗 对其他字段做了替换多余字段处理 ，因此采取脚本检查，找到page_url和网站数据进行核查

where里面这样写便于查看某个字段的清洗情况

select * from etl2_socom_data where com_district is null and length(com_industry)-length(replace(com_industry,-,))=3

此页面数据和etl2_socom_data表最终清洗数据对比

网站页面数据

etl2_socom_data表数据

清洗工作完成。