Python クローラーは通常どのような情報をクロールしますか?

Python クローラーは通常どのような情報をクロールしますか?

一般に、クローラーについて話すとき、ほとんどのプログラマーは無意識のうちに Python クローラーを思い浮かべます。なぜそうなるのでしょうか? 理由は 2 つあると思います:

1. Python エコシステムは非常に充実しています。 、Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider などのサードパーティ ライブラリは非常に強力です

2. Python 構文はシンプルで使いやすく、数分でクローラーを作成できます (不満を言う人もいます) Python は遅いですが、クローラーと言語のボトルネックです。関係ありません)

クローラーはプログラムです。このプログラムの目的は、World Wide Web 上の情報リソースをキャプチャすることです。たとえば、次のような検索エンジンです。毎日使用する Google のように、検索結果はすべてクローラーに依存して定期的に取得されます

上記の検索結果を見ると、Wiki 関連の紹介に加えて、すべてのクローラー関連の検索結果に Python が含まれています。 Python クローラーは真実であると人々は言っていましたが、今ではそれが正直であるようです~

クローラーのターゲットも非常に豊富です。テキスト、画像、ビデオ、その他の構造化データおよび非構造化データであっても、

## 一般的な Web クローラー: クローラー 一部のシード URL から Web 全体に検索対象を拡張する、これが検索エンジンの役割です。

#● 垂直 Web クローラー: 新規のディレクトリーや章を特にクロールする垂直クローラーなど、特定のフィールドのトピックをクロールします

● 増分 Web クローラー: クロールされた Web ページでリアルタイム更新を実行します

● ディープ Web クローラー: 取得するためにユーザーがキーワードを送信する必要がある一部の Web ページをクロールします。

私はしたくありません。これらの一般的な概念について説明するために、Web コンテンツの取得を例に挙げてみましょう。クローラー テクノロジー自体から始めて、Web クローラーについて説明します。手順は次のとおりです:

Web リソースのリクエストをシミュレートする

HTML からターゲット要素を抽出する

データの永続性

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