Python網絡爬蟲技術基礎知識探討

陳其龍

摘 要 在計算機網絡信息技術飛速發(fā)展的進程中，越來越多的人將視野投向了Python網絡爬蟲技術。因此，文章以Python網絡爬蟲技術為核心，簡要闡述了Python網絡爬蟲技術的概念。并從技術總體需求、數據抓取途徑、爬蟲篩選技術、技術應用環(huán)境等方面，對Python網絡爬蟲技術的基礎知識進行了進一步探討，以期為Python網絡爬蟲技術的廣泛應用提供一定參考。

關鍵詞 Python網絡;爬蟲技術;正則表達式

前言

2008年，Android將移動操作系統(tǒng)開源、云計算、互聯網+、移動互聯網、可穿戴計算、大數據等新的計算機技術、概念不斷涌現，推動著現有計算機技術持續(xù)升級換代。同時也帶來了復雜度較高的安全問題。面對緊迫的迭代周期，利用Python網絡爬蟲技術，可以更加靈活、便捷地抓取所需字符，為網頁內容解析、格式輸出提供充足支持。基于此，對Python網絡爬蟲技術進行適當探討非常必要。

1Python網絡爬蟲技術概述

Python網絡爬蟲又可稱之為網絡蜘蛛，是一種依據一定規(guī)則可自動提取網頁信息的程序。當前網絡中具有多種開源爬蟲供使用者挑選，開源爬蟲主要指已經成型的爬蟲軟件，使用者可以直接使用開源爬蟲抓取網頁資源[1]。

2Python網絡爬蟲技術的基礎知識

2.1 技術總體需求

Python網絡爬蟲技術應用總體需求包括高性能、禮貌友好性、健壯性幾個方面。

高性能主要指在面對海量網頁內容時，Python網絡爬蟲技術需要始終保持較高狀態(tài)，每秒可下載網頁數量在標準水平范圍內。

禮貌友好性主要是從網站管理入手，根據爬蟲目標站點服務器目錄下robot.txt爬蟲協(xié)議文件要求，在抓取頁面之間設置一定間隔時間用于爬蟲請求處理，不讀取特殊私密內容，禮貌性抓取必要信息，在保護抓取網站信息隱私安全的同時，降低網站載荷。

健壯性主要指依托Python自帶程序異常處理機制，在抓取過程中跟蹤對象指明出錯位置、原因，在短時間內正確處理各種異常情況，如突然死機、程序出錯導致的不安全退出、爬蟲陷阱、網頁編碼不規(guī)范等可能導致爬取工作不定期停止等問題。

2.2 數據抓取途徑

Python網絡爬蟲技術主要采取scrapy框架爬取法、同步爬取法、并發(fā)爬取法幾種方法。

scrapy框架爬取法主要是利用純Python，構建一個以爬取網頁數據并提取結構化信息為主要目的的應用框架，需進行相關模塊的定制開發(fā)。該方法應用流程為生成項目名稱→創(chuàng)建爬蟲名稱→編輯items.py→在settings.py中設置條件→編寫核心爬蟲代碼→運行爬蟲程序并寫入文件→結果輸出。

同步爬取法主要是利用Requests庫+Beautiful Soup庫的方法，在不編寫正則表達式的情況下，快速、便捷地抓取網頁信息并根據用戶需求解析網頁代碼，獲取所需的內容格式化輸出[2]。

并發(fā)爬取法主要是利用concurrent.futures并發(fā)模塊多線程加速同步爬取方式，根據實際情況，進行線程個數的恰當設置，為線程池、進程池提供支持。具體流程為：利用并發(fā)模塊爬取網頁→函數名稱設置及傳入參數設置→運行線程→執(zhí)行程序→輸出結果。

2.3 爬蟲篩選技術

Python網絡爬蟲技術常用篩選方法為Beautiful Soup、正則表達式、XPath路徑語言。

Beautiful Soup可以利用簡單代碼，自動從XML格式、HTML格式文件中提取網頁數據，并將輸入文檔轉換為編碼。隨后通過解析器進行分析樹修改、網頁導航、網頁搜索[3]。

正則表達式主要指Python正則庫內所涵蓋的對字符串進行操作的表達公式。即利用已定義完畢的特殊含義字符，匯總為規(guī)則字符串后，自動篩選網絡爬取的關鍵數據信息并利用特殊元素取代，完成圖片、網頁關鍵字、視頻等不同類型信息的爬取、搜索、剖析。一般需要在獲取網頁源代碼及超鏈接的基礎上，借助正則表達式從超鏈接中篩選所需內容。

XPath路徑語言主要用于判定XML格式文檔部分內容語言，可以實現對樹狀結構中數據節(jié)點位置找尋、確定，獲取文檔內屬性特殊的元素信息。在利用XPath路徑語言進行文檔節(jié)點、屬性、文本、類別找尋階段，需要將數據信息導入到樹結構包中。隨后對網站中音頻、文檔、視頻進行爬取并保存至本地，同時在保存文本名稱前進行特殊符號的添加。

3系統(tǒng)應用環(huán)境

Python網絡爬蟲是一種對網頁中數據進行爬取、分析的技術，可以被應用到多種類型網絡信息搜索、存儲以及科學研究、產品研發(fā)、Web安全、輿情監(jiān)控等領域。如在現實生活中，人們經常利用百度、谷歌等搜索技術獲取所需的網絡數據信息。

對于不同專業(yè)學科的科學研究來說，數字化圖像處理、大數據信息挖掘、機器學習均需利用Python網絡爬蟲技術獲取數據;而在產品研發(fā)中，也需要借助Python網絡爬蟲技術，對不同產品的市場價格進行采集、對比，有針對性地研發(fā)與用戶需求最契合、質量更優(yōu)良、價格更低廉的產品;對于Web安全、輿情監(jiān)控來說，利用Python網絡爬蟲，可以抓取對應網站數據內容并識別網絡中存在的服務器攻擊或者瀏覽器攻擊問題，避免不明主體非法訪問對網站服務器、瀏覽器的攻擊。

4結束語

綜上所述，Python網絡爬蟲技術自身功能強大，可以在短時間內從各種網址信息數據中提取到價值較高的信息數據，甚至挖掘出更加豐富的Web信息數據價值，為多種類型軟件工具包運行提供充足支持。因此，在Python網絡爬蟲技術應用過程中，技術人員應立足系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，綜合分析各種數據抓取途徑優(yōu)缺點，結合自身需要，選擇最佳數據抓取途徑，保證Python網絡爬蟲技術功效的最有效發(fā)揮。

參考文獻

[1] 孫冰.基于Python的多線程網絡爬蟲的設計與實現[J].網絡安全技術與應用，2018（4）：38-39.

[2] 曲偉峰.淺析Python網絡爬蟲[J].計算機產品與流通，2019（9）：108.

[3] 謝克武.大數據環(huán)境下基于python的網絡爬蟲技術[J].電子制作，2017（9）：44-45.