Python爬虫入门教程: 爬虫项目中的数据一致性与可靠性保障

Python爬虫入门教程: 爬虫项目中的数据一致性与可靠性保障

在当今的数字时代，数据驱动的决策和分析已经成为许多企业和组织取得成功的关键。而作为数据采集的重要手段之一，爬虫技术，尤其是Python爬虫技术，因其灵活性、易用性和强大的功能而受到广泛关注和应用。

在进行爬虫项目时，数据的一致性和可靠性往往是一个不可忽视的问题。本文将从数据一致性和可靠性两个方面来探讨如何保障爬虫项目中的数据。

数据一致性保障

爬虫项目的数据一致性指的是从网络上不同来源和页面获取的数据在一定的时间段内保持一致。保证数据一致性的关键在于以下几个方面：

1. 数据源选择

选择合适的数据源是保证数据一致性的前提。在爬虫项目中，我们通常会选择多个数据源进行数据采集，以提高数据覆盖率和减少数据偏差。需要注意的是，不同数据源的数据质量和数据更新频率可能存在差异，因此需要根据实际需求和数据可靠性进行选择。

2. 数据清洗

在进行数据采集后，我们需要进行数据清洗以去除重复数据、异常数据和噪音数据。数据清洗可以通过去重复、筛选规则、异常值处理等方式来实现。清洗后的数据能够更加准确地反映真实情况，从而提高数据一致性。

3. 数据更新机制

数据的更新是保证数据一致性的重要环节。在爬虫项目中，我们需要定期更新已采集的数据，以保持数据的及时性和准确性。更新机制可以通过设置定时任务或监控数据源的变化来实现。同时，还需要注意数据更新的顺序和频率，以避免数据冲突和不一致。

数据可靠性保障

爬虫项目的数据可靠性指的是从网络上获取的数据的真实性和准确性。为了保障数据的可靠性，我们可以采取以下措施：

1. 反爬机制应对

在进行数据采集时，我们往往会面临各种反爬机制，如验证码、IP封禁等。为了应对这些反爬机制，我们可以利用代理IP、头信息伪装、验证码识别等技术手段来绕过限制，确保数据的获取。

2. 数据验证与分类

在进行数据采集后，我们需要对数据进行验证和分类，以确保数据的准确性和真实性。数据验证可以通过比对多个数据源或与已有数据进行对比来实现。而数据的分类可以根据数据来源、数据类型和数据质量等进行分类，以便后续的数据处理和分析。

3. 异常处理

在进行数据采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如网络超时、页面解析错误等。为了保障数据的可靠性，我们需要对这些异常情况进行合理的处理，如重试机制、错误日志记录等。同时，还需要监控爬虫运行的状态，及时发现和修复问题，确保数据的完整性和准确性。

结论

数据一致性和可靠性是爬虫项目中非常重要的问题。保证数据一致性需要选择合适的数据源、进行数据清洗和更新机制。而保障数据可靠性需要应对反爬机制、进行数据验证和分类以及合理处理异常情况。通过以上措施，我们能够提高爬虫项目中数据的质量和可靠性，从而为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。

如何自学python爬虫？

自学Python爬虫需要掌握一些基础知识和技能。以下是一些步骤和资源，可以帮助你开始学习：

1.学习Python基础：首先，你需要学习Python的基础知识，包括语法、数据类型、控制流等。有许多在线教程和书籍可以帮助你入门，例如《PythonCrashCourse》或Codecademy的Python课程。

2.学习网络基础：理解HTTP协议和HTML/CSS是编写爬虫的关键。你可以在网上找到许多关于这些主题的资源，例如MozillaDeveloperNetwork的Web开发指南。

3.学习解析网页：Python有几个库可以帮助你解析网页，例如BeautifulSoup和lxml。你需要学习如何使用这些库来提取网页中的数据。

4.学习数据存储：一旦你从网页中提取了数据，你需要将其存储在数据库或文件中。你可以使用Python的sqlite3库来操作SQLite数据库，或者使用pandas库来操作CSV文件。

5.实践项目：最好的学习方法是通过实践项目来学习。你可以开始从简单的项目开始，例如抓取新闻网站的文章标题和链接，然后逐渐挑战更复杂的项目。

6.阅读和理解其他人的代码：GitHub是一个很好的资源，你可以在那里找到许多开源的爬虫项目。通过阅读和理解这些项目的代码，你可以学习到许多实用的技巧和技术。

7.持续学习和提高：编程是一个持续学习和提高的过程。你应该定期阅读相关的技术文章和博客，参加在线课程和研讨会，以保持你的知识和技能的更新。

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爬虫怎么入门？python爬虫入门介绍

Python是一门较为简单的编程语言，如今很多小学都已经开始教授python了，可见它的热度之高。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。而如果你是零基础想要自学Python的话，那么就建议你进行专业系统的视频课程学习！为帮助广大Python学习爱好者提升，精选到了几套专业优质的Python自学视频课程，学习就可以掌握Python编程技巧以及第三方库使用方法~

python爬虫入门介绍：

1.首先是获取目标页面，这个对用python来说，很简单。

运行结果和打开网络页面，查看源代码一样。这里针对python的语法有几点说明。

a)就是引入的意思，java也用import，C/C++用的是include，作用一样

b)这个是python自带的模块，在以后开发的时候，如果遇到自己需要的功能，python自带的模块中没有的时候，可以试着去网上找一找，比如需要操作MySql数据库，这个时候python是没有自带的，就可以在网上找到MySQLdb，然后安装引入就行了。

c)是一个变量，不用像java，C语言那样声明。用的时候直接写就行了

d).标点符号。像java，C这些语言，每行代码后面都要用分号或者别的符号，作为结束标志，python不用，用了反了会出错。不过有的时候，会用标点符号，比如冒号，这个后面再说

e).关于print，在python2.7中，有print()函数，也有print语句，作用基本差不多。

f).#注释

g)=utf8代表使用utf8编码，这个在代码中有中文的时候特别有用

2.解析获取的网页中的元素，取得自己想要的。

首先获取页面代码：

获取结果，通过分析页面源代码（建议用firefox浏览器，按F12，可看到源代码），可以定位到有效代码如下：

下面我们开始解析（这里用BeautifulSoup，自行下载安装），基本流程：

a).缩小范围,这里我们通过id=book获取所有的书

b).然后通过class=title，遍历所有的书名。

代码如下：

代码说明：

a)_div通过id=book获取div标签

b)_a通过class=title获取所有的booka标签

c)循环是遍历book_a所有的a标签

d)是输出a标签中的内容

结果如下：

3.存储获取的数据，比如写入数据库，我的数据库用的Mysql，这里就以Mysql为例（下载安装MySQLdb模块这里不做叙述），只写怎么执行一条sql语句。

代码如下：

说明：

a).这段代码是执行sql语句的流程，针对不同的sql语句，会有不同的处理。比如，执行select的语句，我怎么获取执行的结果，执行update语句，怎么之后成没成功。那就要自己动手了。

b).创建数据库的时候一定要注意编码，建议使用utf8。

4.至此，一个简单的爬虫就完成了。之后是针对反爬虫的一些策略，比如，用代理突破ip访问量限制。

以上就是关于“python爬虫怎么入门？python爬虫入门介绍”的相关内容分享了，希望对于你的Python学习有所帮助！很多小伙伴问：Python怎么学？其实Python掌握是需要阶段性的学习的，学习Python零基础功能-Python编程技巧-Python核心原理分析循序渐进方可学会！所以，想学Python，但是无从下手，就来羽兔，点击链接：

如何入门 Python 爬虫?

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

如果你想要入门Python爬虫，你需要做很多准备。首先是熟悉python编程；其次是了解HTML；

还要了解网络爬虫的基本原理；最后是学习使用python爬虫库。

如果你不懂python，那么需要先学习python这门非常easy的语言。编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些，学起来会显枯燥但并不难。

刚开始入门爬虫，你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程，花个十几天功夫，就能对python基础有个三四分的认识了。

网络爬虫的含义：

网络爬虫，其实也可以叫做网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。

这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言，并不需要掌握这么多。

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。

如何入门 Python 爬虫

你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。

其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。

最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)以下是短话长说：说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。

那么，你需要把所有的网页都看一遍。

怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。

于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。

太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。

作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。

所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。

这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。

如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page == ()seen = set()(initial_page)url_(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂if url_()>0:current_url = url_()#拿出队例中第一个的urlstore(current_url) #把这个url代表的网页存储好for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的urlif next_url not in (next_url)url_(next_url)else:break写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。

更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。

设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。

OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。

可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。

但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。

注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。

一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。

但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。

[IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。

另外一个瓶颈——你只有一台机器。

不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。

用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。

想象如果只用一台机子你就得运行100个月了…那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。

而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。

同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。

Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。

（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成#_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url):to_(next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)#_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = (True):if request == GET:if distributed_()>0:send(distributed_())else:breakelif request == ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。

上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛…及时更新（预测这个网页多久会更新一次）