Python基础

基础教程参考廖雪峰的官方网站https://www.liaoxuefeng.com/

一、"大数据时代"，数据获取的方式

1. 企业生产的用户数据：大型互联网公司有海量用户，所以他们积累数据有天然的优势。
有数据意识的中小型企业，也开始积累的数据。

2. 数据管理咨询公司：通常这样的公司有很庞大的数据采集团队，一般会通过市场调研、问卷调查、固定的样本检测，
和各行各业的公司进行合作、专家对话（数据积累很多年了，最后得出科研结果）来采集数据。

3. */机构提供的公开数据：*通过各地*统计上报的数据进行合并；机构都是权威的第三方网站。

4. 第三方数据平台购买数据：通过各个数据交易平台来购买各行各业需要的数据，根据获取难度不同，价格也会不同。

5. 爬虫爬取数据：如果市场上没有我们需要的数据，或者价格太高不愿意买，那么就可以招/做一个爬虫工程师，从互联网上定向采集数据。

二、什么是爬虫？

爬虫：就是抓取网页数据的程序。

三、爬虫怎么抓取网页数据

网页三大特征

-1. 网页都有自己唯一的URL（统一资源定位符）来进行定位
-2. 网页都使用HTML （超文本标记语言）来描述页面信息。
-3. 网页都使用HTTP/HTTPS（超文本传输协议）协议来传输HTML数据。

爬虫的设计思路

-1. 首先确定需要爬取的网页URL地址。
-2. 通过HTTP/HTTP协议来获取对应的HTML页面。
-3. 提取HTML页面里有用的数据：
　　a. 如果是需要的数据，就保存起来。
　　b. 如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。

四、为什么选择Python做爬虫？

可以做爬虫的语言有很多，如 PHP、Java、C/C++、Python等等...

- PHP 虽然是世界上最好的语言，但是他天生不是干这个的，而且对多线程、异步支持不够好，并发处理能力很弱。
爬虫是工具性程序，对速度和效率要求比较高。

- Java 的网络爬虫生态圈也很完善，是Python爬虫最大的对手。但是Java语言本身很笨重，代码量很大。
重构成本比较高，任何修改都会导致代码的大量变动。爬虫经常需要修改部分采集代码。

- C/C++ 运行效率和性能几乎最强，但是学习成本很高，代码成型比较慢。
能用C/C++做爬虫，只能说是能力的表现，但是不是正确的选择。

- Python 语法优美、代码简洁、开发效率高、支持的模块多，相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富。
还有强大的爬虫Scrapy，以及成熟高效的 scrapy-redis分布式策略。
而且，调用其他借口也非常方便（胶水语言）

五、需要的技能

1. Python的基本语法知识（已经搞定）

-2. 如何抓取HTML页面：
HTTP请求的处理，urllib、urllib2、requests
处理后的请求可以模拟浏览器发送请求，获取服务器响应的文件

-3. 解析服务器响应的内容
re、xpath、BeautifulSoup4（bs4）、jsonpath、pyquery等
使用某种描述性一样来给我们需要提取的数据定义一个匹配规则，
符合这个规则的数据就会被匹配。

-4. 如何采集动态HTML、验证码的处理
通用的动态页面采集：Selenium + PhantomJS(*面)：模拟真实浏览器加载js、ajax等非静态页面数据
Tesseract：机器学习库，机器图像识别系统，可以处理简单的验证码，复杂的验证码可以通过手动输入/专门的打码平台

-5 Scrapy框架：（Scrapy，Pyspider）
高定制性高性能（异步网络框架twisted），所以数据下载速度非常快，
提供了数据存储、数据下载、提取规则等组件。

-6 分布式策略 scrapy-reids：
scrapy-redis，在Scrapy的基础上添加了一套以 Redis 数据库为核心的组件。
让Scrapy框架支持分布式的功能，主要在Redis里做 请求指纹去重、请求分配、数据临时存储。

-7 爬虫 - 反爬虫 - 反反爬虫 之间的斗争：
其实爬虫做到最后，最头疼的不是复杂的页面，也是晦涩的数据，而是网站另一边的反爬虫人员。

User-Agent、代理、验证码、动态数据加载、加密数据。

数据价值，是否值的去费劲做反爬虫。

1. 机器成本 + 人力成本 > 数据价值，就不反了，一般做到封IP就结束了。
2. 面子的战争....

爬虫和反爬虫之间的斗争，最后一定是爬虫获胜！
为什么？只要是真实用户可以浏览的网页数据，爬虫就一定能爬下来！