查看全课大纲(第 16 / 101 节)
- 1.数据分析基本概念
- 2.学习数据分析的一般路线
- 3.数据分析的流程
- 4.数据类型
- 5.环境部署(1)
- 6.环境部署(2)
- 7.课程介绍
- 8.TXT文件操作
- 9.JSON文件操作
- 10.CSV文件操作
- 11.Excel文件操作
- 12.数据库及SQL常用语法
- 13.数据库基本操作
- 14.数据库多表连接
- 15.实战:欧洲职业足球数据库分析
- 16.爬虫简介
- 17.URL管理模块
- 18.网页下载模块
- 19.网页解析模块(1)
- 20.网页解析模块(2)
- 21.Scrapy简介
- 22.Scrapy使用步骤(1)
- 23.Scrapy使用步骤(2)
- 24.Scrapy使用步骤(3)
- 25.Scrapy使用步骤(4)
- 26.实战:获取国内城市空气质量指数数据
- 27.NumPy和SciPy介绍
- 28.多维数组
- 29.多维数组操作
- 30.NumPy的常用方法
- 31.向量化介绍
- 32.向量化及通用函数
- 33.实战:2016美国大选分析
- 34.数据结构-Series
- 35.数据结构-DataFrame
- 36.数据结构-Index
- 37.Series的索引操作
- 38.DataFrame的索引操作
- 39.索引操作总结
- 40.运算与对齐
- 41.函数应用操作(1) -- map
- 42.函数应用操作 (2) -- apply applymap
- 43.文件读写操作
- 44.排序操作
- 45.数据清洗--处理缺失数据
- 46.数据清洗--处理重复数据
- 47.数据清洗--替换数据
- 48.常用统计方法(1) -- describe quantile
- 49.常用统计方法(2) -- sum mean median count
- 50.常用统计方法(3) -- max min idxmax idxmin
- 51.常用统计方法(4) -- mad var std cumsum
- 52.实战:全球食品数据分析
- 53.层级索引
- 54.分组与聚合介绍
- 55.分组操作(1) -- GroupBy对象及常用聚合操作
- 56.分组操作(2) -- 自定义分组及聚合操作
- 57.透视表介绍
- 58.透视表操作
- 59.数据规整(1) -- 数据合并concat
- 60.数据规整(2) -- 数据连接merge
- 61.数据重构(3) -- 数据重构stack unstack
- 62.实战:互联网电影资料库分析
- 63.探索性数据分析EDA介绍
- 64.EDA的目的
- 65.EDA常用工具
- 66.Matplotlib绘图基本介绍
- 67.Matplotlib画布
- 68.散点图和柱状图的绘制
- 69.直方图的绘制
- 70.矩阵绘图
- 71.子图的使用
- 72.Matplotlib颜色、标记、线型
- 73.Matplotlib坐标刻度、标签、图例、标题
- 74.Seaborn介绍
- 75.数据集分布可视化(1) -- 单变量分布、双变量分布
- 76.数据集分布可视化(2) -- 变量关系可视化
- 77.类别数据可视化 -- 类别散布图、类别内数据分布、类别内统计图
- 78.交互式数据可视化工具Bokeh介绍
- 79.Bokeh绘制散点图、柱状图、盒子图、弦图
- 80.Bokeh绘制常用图形元素
- 81.3D绘图 -- mplot3d
- 82.3D曲线可视化
- 83.3D散点图可视化
- 84.3D柱状图可视化
- 85.Pandas绘图
- 86.实战:Lending Club借贷数据探索性分析及可视化
- 87.机器学习介绍及应用场景
- 88.机器学习建模介绍 (1) -- 分类
- 89.机器学习建模介绍 (2) -- 回归
- 90.机器学习建模介绍 (3) -- 聚类
- 91.机器学习分类
- 92.机器学习工具scikit-learn
- 93.使用scikit-learn的流程
- 94.数据集准备及划分
- 95.模型选择
- 96.数据预处理及特征工程
- 97.过拟合与欠拟合
- 98.模型调参介绍
- 99.模型调参方法
- 100.模型测试及评价
- 101.实战:通过移动设备行为数据预测性别和年龄
爬虫简介
约 7 分钟
小象实战讲义 · Python数据分析实战
在上一课中,我们学习了如何从本地文件(如CSV、Excel、JSON)和数据库中获取数据。然而,在现实世界中,大量有价值的数据并非静态地存放在本地,而是实时更新于互联网之上。本课我们将开启网络数据获取的大门,学习如何编写程序自动从网页上抓取所需信息,即“网络爬虫”。掌握这项技能,你将能够自动化地收集天气、商品价格、新闻资讯等动态数据,为后续的数据分析工作提供源源不断的“原料”。
💡 核心导读
- 什么是爬虫:理解网络爬虫作为“自动获取互联网信息的程序”的本质及其应用场景。
- 为何需要爬虫:认识手动获取网络数据的低效性,以及自动化程序在数据采集中的巨大优势。
- 爬虫基本架构:掌握构成一个爬虫程序的三个核心模块:URL管理、网页下载和网页解析,以及它们之间的协同工作流程。
什么是网络爬虫?
想象一下,你需要持续追踪某个城市过去一年每天的天气情况。如果手动操作,你需要每天访问天气网站,点击日期链接,查看并记录数据。这不仅枯燥、耗时,而且极易出错。如果数据需要追溯历史或预测未来,手动操作更是难以为继。
网络爬虫(Web Crawler/Spider) 正是为了解决这个问题而生的。简单来说,它是一个能够自动访问互联网、下载网页内容并从中提取特定信息的程序或框架。它模拟了人类用户点击链接、浏览网页的行为,但以程序化的方式,实现了高效、准确、大规模的数据采集。
爬虫的核心价值在于利用互联网数据进行后续的分析与产品开发。例如,电商公司通过爬虫监控竞品价格,新闻机构用它聚合全网资讯,数据分析师则用它收集研究所需的各类公开数据。获取到的数据可以保存到本地文件(如CSV、JSON)或数据库中,与我们上一课学习的本地数据处理技术无缝衔接。
爬虫的基本架构
一个典型的网络爬虫,无论其复杂程度如何,其核心工作流程都可以抽象为三个相互协作的模块。理解这个架构,是编写或使用任何爬虫框架的基础。
URL 管理模块
这个模块负责管理所有待爬取和已爬取的网页地址(URL)。它的核心职责包括:
- 计划爬取:维护一个待爬取的URL队列。例如,当你要爬取一个电商网站上关于“iPhone”的所有搜索结果时,初始URL可能是第一页的链接。解析后会发现第二页、第三页的链接,这些新发现的URL会被添加到待爬取队列中。
- 去重与状态管理:确保同一个URL不会被重复爬取,以节省资源和避免重复数据。同时,它还需要处理失效的URL(例如,因网站改版而无法访问的链接),将其从队列中移除。
可以把URL管理模块想象成一个智能的“任务调度中心”,它决定接下来要去访问哪个网页,并确保任务不重复、不遗漏。
网页下载模块
当URL管理模块分配了一个待爬取的URL后,网页下载模块便开始工作。它的任务非常直接:访问该URL,并将对应的网页内容(通常是HTML代码)下载到本地内存或临时存储中。
这个过程类似于你在浏览器地址栏输入网址并按下回车后,浏览器向服务器发送请求并接收响应的过程。网页下载模块就是程序中的“浏览器引擎”,负责完成网络通信,获取原始的网页数据。
网页解析模块
获取到网页的原始HTML内容后,我们需要从中提取出感兴趣的信息。这就是网页解析模块的工作。
浏览器之所以能将HTML代码渲染成我们看到的图文并茂的网页,是因为它内置了解析HTML规则(标签、样式、脚本)的引擎。爬虫的解析模块做的事情类似,但它不负责渲染显示,而是按照HTML的结构规则,定位到特定信息所在的标签位置,并将其中的文本、属性等内容抽取出来。
例如,在一个商品页面中,我们只关心价格信息。解析模块就需要在复杂的HTML代码中找到包裹价格的特定标签(如一个<span class="price">),然后将其中的文本“¥5999”提取出来。
关键循环:解析模块在提取目标数据的同时,常常会发现当前页面中包含指向其他页面的链接(例如“下一页”、“相关商品”)。这些新发现的URL会被反馈给URL管理模块,从而开启新一轮的“下载->解析”循环,直到所有感兴趣的数据都被采集完毕。
URL 管理模块 -> (提供URL) -> 网页下载模块 -> (提供HTML) -> 网页解析模块
^ |
| | (发现新URL)
+-----------------------------------------------------------+这三个模块构成了爬虫的基本工作流,形成了一个高效的自动化数据采集闭环。
📝 动手练一练
- 概念辨析:请简述网页下载模块和网页解析模块的核心区别。一个常见的误解是“下载模块就能直接得到数据”,这种说法错在哪里?
👉 点击查看参考答案
参考答案:
- 核心区别:网页下载模块负责网络通信,其输出是网页的原始文本(HTML/JSON等),可以看作获取“原材料”。网页解析模块负责内容分析,其输入是原始文本,输出是结构化、有意义的数据,可以看作对“原材料”进行加工和提取。
- 误区澄清:“下载模块就能直接得到数据”这种说法是错误的,因为它混淆了“数据载体”和“数据本身”。下载得到的是包含数据的HTML文档(载体),而我们需要的数据(如价格、标题)是嵌入在这个文档结构中的。必须通过解析模块理解HTML的标签结构,才能准确定位并提取出目标数据。
- 流程推演:假设你要爬取一个新闻网站“今日热点”板块下所有文章的标题和链接。请描述爬虫三个模块在此场景下的具体工作步骤。
👉 点击查看参考答案
参考答案:
- URL管理模块:初始队列中包含“今日热点”板块的主页URL。
- 网页下载模块:访问该主页URL,将整个页面的HTML内容下载下来。
- 网页解析模块:
- 解析下载的HTML,定位所有文章标题和链接所在的HTML元素(例如,每个文章标题都在一个
<a class="news-title">标签内)。 - 提取数据:将每个
<a>标签的文本(标题)和href属性值(链接)提取出来,保存为结构化数据(如列表或字典)。 - 发现新URL:同时,解析模块可能会发现“下一页”或“加载更多”的链接。将这些新URL提交给URL管理模块,加入待爬取队列。
- 解析下载的HTML,定位所有文章标题和链接所在的HTML元素(例如,每个文章标题都在一个
- 循环:URL管理模块取出下一个URL(如“第二页”),重复步骤2和3,直到没有新的文章页可爬取。
本章小结
本节我们揭开了网络爬虫的神秘面纱。我们认识到,爬虫并非高深莫测的黑科技,而是一个旨在自动化、程序化地获取网络公开信息的实用工具。其核心价值在于将人从重复、低效的手动数据收集工作中解放出来。
我们重点剖析了爬虫的三个基本架构模块:URL管理、网页下载和网页解析。这三个模块各司其职又紧密协作,构成了爬虫从“发现目标”到“获取原料”再到“提炼数据”的完整工作流。理解这个流程,是后续各节逐个学习这三大模块具体实现的坚实基础。
📋 行动清单
学完本节,你可以立即开始:
- 在脑海中复述爬虫三大模块的名称及其核心功能。
- 打开一个你常浏览的网站(如电商、新闻),用“检查元素”功能查看网页HTML结构,思考如果要爬取某个信息(如商品价格),它可能藏在哪个标签里。
- 预习下一节:想一想「URL 管理模块」要解决什么问题?如果爬虫没有它会遇到哪些麻烦?
—— 小象教研组
配套资料 · 直接下载
课件、代码、数据集等配套资料全部免费,点击即可直接下载,无需分享或解锁。
- 下载本节课件:爬虫简介PDF · 227KB
- 下载第3章配套代码包:爬虫与 Scrapy 工程ZIP · 23KB
- 下载全套课件打包(第1-5章)ZIP · 12.8MB
- 下载全套课件打包(第6-8章)ZIP · 15MB
- 下载实战数据集:AppleStore 应用商城分析ZIP · 329KB
- 下载实战数据集:女性服装电商分析ZIP · 2.8MB
- 下载Python 数据分析环境搭建指南PDF · 2MB
- 下载Scrapy 安装教程PDF · 12.7MB
- 下载附加实战项目:AppleStore 应用商城数据分析ZIP · 0.3MB · ipynb + CSV 数据
- 下载附加实战项目:银行电话营销数据分析ZIP · 0.4MB · ipynb + CSV 数据
- 下载附加实战项目:女性服装电商评论数据分析ZIP · 2.7MB · ipynb + CSV 数据
- 下载附加实战项目:美国化学学会杂志数据分析ZIP · 34.2MB · ipynb + SQLite 数据库