Python之爬虫的理解

#  -*- coding: utf-8 -*-  中文用户一定先用这行来声明编码方式

爬虫： 爬虫是自动访问互联网，并且提取数据的程序  (从网络上获取非结构化的数据，ETL将这些数据转换为结构化数据存储，然后做分析挖掘)

　　　 爬虫的核心，是页面规律的探索和反爬机制的处理

　　　 爬虫的价值，互联网数据为我所用

　　    轻量级的爬虫，是静态网页数据的抓取，是除了需要登录和Ajax异步加载之外的爬虫

爬虫的开发: 确定目标 --- 分析目标 --- 编写代码 --- 执行爬虫

　　    目标网站的格式，是在不停升级的，爬虫的抓取策略也需要做相应升级

爬虫的一般架构:

　　   1. 调度器　　启动爬虫

　　　2. URL管理器　　管理等待抓取URL和已经抓取URL的集合，防止循环和重复抓取

　　　　　　( 实现方式: 内存中的set集合，关系数据库的表，缓存数据库redis等）

　　　3. 网页下载器　　爬虫的核心部分，主要是urllib/requests模块

　　　　　　( 实现方式： 无参 urlopen()+response.read(), 有参 Request()对象+urlopen()+response.read(), 各类handler+opener+install_opener()+urlopen() )

　　　4. 网页解析器　　主要是BeautifulSoup、lxml 、html.parser、正则表达式，前三种是结构化解析，正则是模糊匹配

　　　　　　(beautifulSoup，可以解析html和xml， pip install beautifulSoup4,  import bs4)

　　　　　　在BeautifulSoup中，# 是id选择器， . 是css选择器

爬虫的最终结果： json或者list

　　　Pandas是后续ETL主要使用的

Python格式化输出的两种方式：

　　　占位符： %s  %d  %f...　　　　print('His name is %s and he is %d year old' %('Daivd', 18))

　　　　　　　　　　　　　　　　　 print("I am %(name)s age %(age)d" % {"name": "Alex", "age": 18})

　　　Format方式：　　　　print("i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, 'alex'))

　　　　　　　　　　　　　 print("I am {0}, age {1}, really {0}".format("Steven", 18))

　　　　　　　　　　　　　 print("I am {name}, age {age}, really {name}".format(name="steven", age=18))