python爬蟲的實踐
一些吐槽
第一次提筆真正的開始寫一篇技術博客,以前總是認為自己的技術不好,達不到寫博客的要求,然後不敢動筆寫,後來我發現,技術這條路是無止境的,你並不能學會所有的東西,所有的人都是在互相交流中成長的,所以今天決定拿出一些乾貨來分享給大家。
這次的專題叫做python爬蟲的最佳實踐,首先說說為什麼要寫爬蟲相關。因為我很喜歡python這門語言,簡潔,功能強大的不像話,也非常容易上手。而人們提起python總是先想到爬蟲,所以我決定把我所知道的爬蟲知識分享給大家。至於為什麼取名叫最佳實踐,因為我是從一個純小白慢慢成長的。我想大家都有同樣的經歷,就是每當遇到一個自己感興趣的技術知識點的時候都希望有一套非常系統基礎的入門教程,好讓自己真正走進這個領域,然而遺憾的是,技術類的部落格總是那麼高深,讓那些沒有基礎的小白們在無限的痛苦中徘徊,想看又看不懂。對那些大神們來說,這種當然是好的。但是對於小白或本身底子很好但是不了解行業的人來說太不友善了。
最佳實踐流程
我自己在最初學習爬蟲的時候挺痛苦的,因為沒有什麼系統的教程,只能一篇篇看些零散的博客來學習。所以我不想一眾和我一樣的小白們有一樣的經歷,根據我自己的經驗,總結出來我的一套最佳實踐流程:
配置好所需環境(ps:在這總是能難倒很多小白)
深入理解demo
-
仿照demo進行自己的實踐
對內容進行自我發掘和擴充,達到自己的既定目標
#我們需要學習的不僅僅是程式技術,包括解決問題的思考模式,也是我們學習的重點。
ps:我不是什麼大神,所以如果有異議可以不用搭理上面的流程,每個人都有自己的學習方式。
實踐內容
下來是專題的實踐內容相關:
#爬蟲相關的知識,包括基礎的爬蟲以及類似pyspider等框架的使用
進階爬蟲,包括使用selenium模擬用戶,在爬蟲中使用多進程
- ##資料處理的簡單知識,因為很多人拿到資料不知道做什麼
- 使用一些製圖外掛程式用圖表的方式展示統計的資料
- 簡單的
Django網站建立知識(如何把資料展示出來)
那麼看完這個專題,你應該掌握如何編寫爬蟲,如何使用爬蟲框架,如何做簡單的數據分析和統計,如何根據統計的信息製作圖表,如何把自己的圖表透過網站展示出來。這是我們的終極目標。
以上是python爬蟲的實踐的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

VS Code可以在Windows 8上運行,但體驗可能不佳。首先確保系統已更新到最新補丁,然後下載與系統架構匹配的VS Code安裝包,按照提示安裝。安裝後,注意某些擴展程序可能與Windows 8不兼容,需要尋找替代擴展或在虛擬機中使用更新的Windows系統。安裝必要的擴展,檢查是否正常工作。儘管VS Code在Windows 8上可行,但建議升級到更新的Windows系統以獲得更好的開發體驗和安全保障。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
