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【學(xué)習(xí)路線】Python爬蟲 詳細(xì)知識點學(xué)習(xí)路徑（附學(xué)習(xí)資源）

小獅妹 2024-12-26 18:41:50 瀏覽數(shù) (329)
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符號表解釋：

可根據(jù)知識點前的符號按需選學(xué)，并獲取知識點描述和學(xué)習(xí)資源。

 必學(xué)：核?知識點，經(jīng)常?到。

建議學(xué)：重要知識點，專業(yè)??的基?。

?試重點：經(jīng)常出現(xiàn)的?試知識點。

可有可?：邊緣區(qū)域，不是必須探索的地?。

知識描繪：知識點描述，快速理解。

學(xué)習(xí)資源：關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)資源。

學(xué)習(xí)?標(biāo)：階段性?標(biāo)。


學(xué)習(xí)路線：爬蟲

一、爬蟲基礎(chǔ)

1. 爬蟲概述:

描述: 自動化程序，用于從網(wǎng)頁提取信息和數(shù)據(jù)。

目標(biāo)案例: 新聞聚合器 (利用 Scrapy 爬取不同新聞網(wǎng)站的新聞，整合到一個平臺)。



學(xué)習(xí)資源:

Python 靜態(tài)爬蟲入門課程 >>>

Python Scrapy 文檔 >>>

Python Scrapy 入門課程 >>>

Python Scrapy 爬蟲入門到實戰(zhàn) >>>

Python 爬蟲示例（實戰(zhàn)） >>>

Python 爬蟲（實戰(zhàn)） >>>

Python 模擬登錄（實戰(zhàn)） >>>

爬蟲教程 >>>


2. 爬蟲合法性: (必須學(xué)習(xí)，避免法律風(fēng)險)

  • 知識產(chǎn)權(quán)：避免侵犯網(wǎng)站知識產(chǎn)權(quán)（數(shù)據(jù)、文字、圖片、音視頻等）。
  • 網(wǎng)絡(luò)安全法：遵守中國網(wǎng)絡(luò)安全法律法規(guī)，禁止網(wǎng)絡(luò)攻擊、破解、竊取、篡改等違法活動。
  • 隱私保護(hù)：不擅自收集、存儲、傳播他人個人隱私信息（身份證號、手機(jī)號等）。
  • 網(wǎng)站規(guī)則：遵守各網(wǎng)站的爬蟲規(guī)則，尊重 robots.txt 文件。
  • 合同和協(xié)議：遵守網(wǎng)站提供的 API 或其他爬取協(xié)議。
  • 公序良俗：不傳播違法、淫穢、暴力等有害信息。

二、數(shù)據(jù)抓取

1. 常用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 (HTTP/HTTPS):

  • HTTP: 用于 Web 數(shù)據(jù)傳輸?shù)膮f(xié)議，定義客戶端和服務(wù)器通信規(guī)則。
  • HTTPS: HTTP 的安全版本，使用 SSL/TLS 加密數(shù)據(jù)傳輸。

2. HTTP 請求:

  • 學(xué)習(xí)資源>>> 
  • 請求頭: 包含請求元數(shù)據(jù) (請求方法、目標(biāo) URL、用戶代理、請求時間等)。
  • 請求參數(shù): 傳遞給服務(wù)器的數(shù)據(jù) (GET 請求在 URL 中，POST 請求在請求體中)。
  • 請求類型: GET、POST、PUT、DELETE 等。

3. HTTP 響應(yīng):

  • 響應(yīng)頭: 包含響應(yīng)元數(shù)據(jù) (響應(yīng)狀態(tài)碼、響應(yīng)時間、服務(wù)器信息等)。
  • 響應(yīng)參數(shù): 服務(wù)器返回的數(shù)據(jù) (網(wǎng)頁內(nèi)容、JSON 數(shù)據(jù)、圖片等)。

4. Requests 模塊: (流行的第三方庫，易于使用)

  • 描述: 提供易于使用的 API 發(fā)送 HTTP 請求和處理響應(yīng) (GET、POST 等)。

學(xué)習(xí)資源:

Requests 中文文檔 >>>

Python Requests 權(quán)威指南 >>>


5. urllib 模塊: (Python 標(biāo)準(zhǔn)庫，功能相對簡單)

三、模擬登錄

  • 使用 Requests 庫: 發(fā)送登錄請求，提交用戶名和密碼，處理 Cookie 保持登錄狀態(tài)。
  • 使用 Selenium 庫: 自動化瀏覽器操作，模擬用戶交互完成登錄 (適用于 JavaScript 生成的表單)。

四、網(wǎng)站抓取

1. 靜態(tài)網(wǎng)站抓取:

  • 使用 Requests 庫: 發(fā)送 GET 請求，獲取 HTML 響應(yīng)，使用解析庫 (如 BeautifulSoup) 提取數(shù)據(jù)。
  • 使用 Scrapy 框架: 適用于爬取多個頁面或網(wǎng)站，提供高級功能 (自動化頁面遍歷、數(shù)據(jù)存儲、異步請求)。

2. 動態(tài)網(wǎng)站抓取:

  • 使用 Selenium 庫: 自動化瀏覽器，等待頁面加載完成，提取數(shù)據(jù)。
  • 使用無頭瀏覽器: (如 Puppeteer, Playwright) 渲染 JavaScript 并提取內(nèi)容。

五、無頭瀏覽器

1. Selenium: 自動化測試工具，模擬用戶在 Web 應(yīng)用中的操作，支持多種編程語言和瀏覽器。

2. Puppeteer: Node.js 庫，控制 Chrome 或 Chromium 瀏覽器進(jìn)行自動化操作 (Web 抓取、測試、生成 PDF 等)。

六、數(shù)據(jù)解析

1. 常用標(biāo)簽 (HTML/XML): 基本的數(shù)據(jù)解析方法，通過標(biāo)簽名稱、屬性、層級結(jié)構(gòu)定位和提取數(shù)據(jù)。

2. BeautifulSoup: Python 庫，解析 HTML 和 XML，提供易于使用的 API 遍歷文檔樹和提取數(shù)據(jù)。

3. 正則表達(dá)式: 強(qiáng)大的文本模式匹配工具，適用于簡單的數(shù)據(jù)提取任務(wù)。

4. XPath: 在 XML 文檔中定位和提取數(shù)據(jù)的語言，Python 中可使用 lxml 庫處理。

七、數(shù)據(jù)導(dǎo)出

1. 文件:

  • Excel: 使用 openpyxl 或 pandas 庫導(dǎo)出到 Excel 文件。
  • CSV: 使用 Python 內(nèi)置庫 csv 保存為 CSV 格式。

2. 數(shù)據(jù)庫:

  • MongoDB: NoSQL 數(shù)據(jù)庫，使用 pymongo 庫存儲數(shù)據(jù)。
  • MySQL: 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，使用 mysql-connector 或其他 MySQL 連接庫。

八、中間件

  • Redis: 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，用于緩存和快速存儲臨時數(shù)據(jù)，使用 redis-py 庫。

九、Scrapy 框架

1. 核心概念:

  • 命令行工具: 創(chuàng)建、運行、調(diào)試和管理爬蟲項目 (scrapy startproject, scrapy crawl, scrapy shell 等)。
  • Spiders (爬蟲): 定義如何抓取網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和行為 (繼承 scrapy.Spider 類)。
  • Selectors (選擇器): 從 HTML 或 XML 文檔中提取數(shù)據(jù) (XPath 和 CSS 選擇器)。
  • Items (數(shù)據(jù)項): 結(jié)構(gòu)化和存儲從網(wǎng)頁提取的數(shù)據(jù) (用戶自定義的 Python 字典或類)。
  • Item Loaders (數(shù)據(jù)加載器): 填充 Items，處理數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理。
  • Pipelines (管道): 處理爬取的數(shù)據(jù) (存儲、清洗、驗證、導(dǎo)出等)。
  • Scrapy Shell: 交互式工具，測試和調(diào)試 Scrapy 爬蟲。
  • Link Extractors (鏈接提取器): 從頁面中提取鏈接 (例如 LinkExtractor)。

2. 調(diào)度器: 管理爬蟲的任務(wù)隊列，控制爬取流程和順序。

3. 分布式爬蟲: 將爬蟲任務(wù)分散到多個節(jié)點或機(jī)器上，提高效率、速度和容錯性。

4. 部署: 將爬蟲系統(tǒng)部署到生產(chǎn)環(huán)境中運行。

十、并發(fā)異步爬蟲

  • aiohttp: 基于 asyncio 的異步 HTTP 請求庫，構(gòu)建高性能、可伸縮的 Web 服務(wù)和應(yīng)用。
  • asyncio: Python 標(biāo)準(zhǔn)庫，提供對異步編程的支持 (異步 I/O、協(xié)程和任務(wù))。

十一、高級爬蟲技術(shù)

  • IP 代理: 隱藏真實 IP 地址，繞過訪問限制，提高爬取速度和匿名性。
  • 驗證碼識別: 使用圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù) (如 CNN) 自動識別和破解驗證碼。
  • APP 抓取: 模擬移動應(yīng)用的請求和交互獲取數(shù)據(jù) (使用 Charles、Fiddler 等抓包工具)。
  • 增量式爬蟲: 只爬取自上次爬取以來有更新的數(shù)據(jù)，提高效率。

十二、反爬蟲技術(shù)

  • 請求頭限制: 限制或檢查 HTTP 請求的頭部信息 (User-Agent, Referer 等)。
  • 驗證碼: 識別用戶是否為人類的機(jī)制。
  • 黑白名單: 控制訪問，阻止或允許特定用戶或 IP 地址訪問網(wǎng)站。
  • 封禁 IP: 根據(jù)惡意行為封禁特定 IP 地址。
  • 數(shù)據(jù)加密: 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不可讀的形式。
  • 數(shù)據(jù)混淆: 改變數(shù)據(jù)的格式或結(jié)構(gòu)，使其難以理解或解析。
  • 行為分析: 監(jiān)控和分析用戶或爬蟲的行為，檢測異?；顒?。


Python 學(xué)習(xí)路線

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