基于python网络爬虫与信息提取的研究与分析(一)

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基于python网络爬虫与信息提取的研究与分析

随着互联网的快速发展，网络爬取数据得到全面的研究，现在大部分信息都是以数据或网页的形式存储在网上，在众多的数据中，人们会根据自己需要从网上爬取相关数据或网页，从而获取相关的信息。如何用快速和高效的方式取获取相关数据一直人们重点研究的问题。本文运用python工具与各种爬虫库或框架之间的调用对网络数据的爬取进行研究与分析，为了更好掌握python爬取数据的性能，以及对网络爬虫应该注意什么问题，这里通过相关实例进行解析，这便于更好地了解python是如何爬取数据的。

一、引言

在互联网时代，人们越来越重视对网络数据的爬取和研究，特别是对网络数据爬取技术，这是因为人们的生活离不开数据信息。比如，我们最为熟悉的网购，现在人们在网上购物时，通常会考虑很多因素，他们会考虑产品的质量、价钱、性能等，这些都需要参考产品的品牌、销售量、顾客的反馈及评价等指标来决定是否下单。当然，现实中还有很多的例子，这足以说明从网络上获取数据是多么的重要。

网络爬取数据的工具有很多，如Java、c++、PHP、Python等工具均可进行网络爬虫，每种工具都有他们的优缺点。相比较之下，python安装比较简单，爬虫语言比较简捷，性能比较快。然而，python工具就需要用到Requests库来提交信息，有时会用到，同时还需要用到robots.txt库来进行标准排除，这样才能对网络数据进行合理的爬取，最后需要用到Beautiful Soup库对页面进行解析，这里库或框架的安装比较简单，使用起来比较方便[1-2]。

二、python爬虫的简介

Python爬虫的原理源于网络蜘蛛，我们需要选择合适的IDE环境来开发python程序，IDE是用来编写、调试、发布python程序的工具。下载安装完python之后，人们可以在python来里导入Requests库或其他框架，同时编写程序来搜索所需要的信息，完成代码编程之后，系统会自动获取网络上相关或类似可利用的信息。在爬虫的整个过程中是不断循环的，爬取完第一个之后就进行下一个爬取，直至循环完毕或者达到停止的条件。

对于爬虫还需要注意一些问题，我们先检查是否存在API,在很多官网或网站是有限制爬取文件，或者收费用等，这是因为服务器上的数据具有产权归属，这需要在法律允许的范围内或进行支付相关费用再进行爬虫。对此，如果有API，我们先调用API。还需要注意的是，在大规模的爬虫中，如爬取网站或系列网站，我们就需要引入Scrapy库了，除了采集数据外，对于中间数据需要存储下来，比如页面id或者url，这是为了下一次爬取时不需要再重新爬取id,这也是python爬虫的一个特点，这样特点为下一个数据爬取节约一定的时间。对于小规模的网络爬虫，爬取速度不敏感，我们用到Requests库就可以。

2.1 Requests库的应用

Requests库是一个对某些HTML页面进行自动的爬取，这个过程比较简单，有时可用一行代码可用解决问题，它可以向网络上自动提交相关请求，是python被公认为目前最好的第三方库，进行网络爬虫代码编写是，我们需要先导入Requests库，我们再到get后面输入需要获取相关的页面，完成以上工作之后，我们要用r.status_code来检查状态码，若显示200，则页面访问成功，有时显示的内容时可能是乱码，这时我们对编码做一个处理，然后再显示网页内容就可以将乱码转化为中文的字符；若状态码为其他形式，则访问Y异常，这可能是网络异常、页面错误、URL缺失超时异常等，这时我们需要对异常情况进行检测和处理[4]。Requests库主要有七个方法：

(1)request:构造一个请求，支持其他的六种方法，是最为基础的方法

(2)get: 构造一个向服务器请求资源的Request对象

(3)head:获取网页头的方法，系统可根据网页头来进行信息的预判和推测

(4)post：提交POST请求的方法

(5)put：提交PUT请求的方法

(6)patch：对网页提交局部的修改请求

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