네트워크 Python 크롤러가 어렵나요?

빅데이터와 인공지능 시대의 도래로 인해 데이터는 우리에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 인터넷에서 귀중한 데이터 정보를 얻는 방법이 중요합니다! 인터넷상의 데이터는 폭발적으로 증가하고 있으며 Python 크롤러를 사용하면 대량의 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다.

1. 데이터 크롤링, 시장 조사 및 비즈니스 분석 수행

Zhihu에 대한 고품질 답변 크롤링 및 필터링 다양한 토픽 최고 품질의 콘텐츠, 부동산 매매 정보 크롤링, 주택 가격 동향 분석, 채용 웹사이트의 채용 정보 크롤링, 다양한 업계의 인재 수요 및 급여 수준 분석.

2. 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 원시 데이터

예를 들어 추천 시스템을 만들고 싶다면 더 많은 차원의 데이터를 크롤링하여 더 나은 모델을 만들 수 있습니다.

3. 고품질 리소스 크롤링: 사진, 텍스트, 동영상

제품(스토어) 리뷰 및 다양한 사진 웹사이트를 크롤링하여 사진 리소스와 댓글 텍스트 데이터를 얻습니다.

올바른 방법을 익히고 단시간에 주류 웹사이트에서 데이터를 크롤링하는 것은 실제로 매우 쉽습니다.

하지만 처음부터 구체적인 목표를 갖고 시작하는 것이 좋습니다. 목표에 따라 학습하면 더욱 정확하고 효율적이 됩니다. 다음은 제로 기초로 빠르게 시작할 수 있는 원활한

학습 경로입니다.

1. 크롤러의 기본 원리 및 프로세스 이해

2 범용 크롤러 루틴 구현을 위한 요청+Xpath

3. 비정형 데이터 저장소 사용

4. 특수 웹사이트에 대한 크롤링 방지 대책

5. Scrapy 및 MongoDB, 고급 배포

크롤러의 기본 원리와 프로세스를 이해하세요

대부분의 크롤러는 "요청 보내기 - 페이지 가져오기"를 누르세요. 페이지 구문 분석 - 콘텐츠 추출 및 저장'은 브라우저를 사용하여 웹 페이지 정보를 얻는 과정을 실제로 시뮬레이션하는 프로세스입니다.

간단히 말하면 서버에 요청을 보낸 후 반환된 페이지를 가져옵니다. 페이지를 구문 분석한 후 원하는 정보 부분을 추출하여 지정된 문서나 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

이 부분에서는 POSTGET, HTML, CSS, JS 등 HTTP 프로토콜과 웹 페이지에 대한 기본 지식을 간단히 이해할 수 있으며 체계적으로 공부할 필요가 없습니다.

Python 패키지 학습 및 기본 크롤러 프로세스 구현

Python에는 urllib, 요청, bs4, scrapy, pyspider 등 크롤러 관련 패키지가 많이 있습니다. 요청 + Xpath 요청으로 시작하는 것이 좋습니다. 웹사이트에 연결하고 웹페이지를 반환하기 위해 Xpath는 데이터 추출을 용이하게 하기 위해 웹페이지를 구문 분석하는 데 사용됩니다.

BeautifulSoup을 사용했다면 Xpath를 사용하면 레이어별로 요소 코드를 확인하는 모든 작업이 생략된다는 것을 알 수 있습니다. 마스터하고 나면 크롤러의 기본 루틴이 유사하다는 것을 알게 될 것입니다. 일반적인 정적 웹사이트는 전혀 문제가 되지 않습니다. 기본적으로 Xiaozhu, Douban, Embarrassing Encyclopedia, Tencent News 등을 시작할 수 있습니다.

위 내용은 네트워크 Python 크롤러가 어렵나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!