Python网络爬虫实习报告材料

Python 网络爬虫实习报告 Python 网络爬虫实习报告是指使用 Python 语言来进行网络爬虫开发的实践报告。网络爬虫是指自动从互联网上提取和处理数据的过程。Python 语言作为一种流行的编程语言，广泛应用于网络爬虫开发领域。 一、爬虫原理 爬虫原理是指网络爬虫的基本原理和机理。网络爬虫的原理可以分为以下几个方面： * 网页爬取：通过发送 HTTP 请求来获取网页的 HTML 代码，然后解析 HTML 代码来提取有用的数据。 * 数据处理：对爬取到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息。 * 数据存储：将爬取和处理后的数据存储到数据库或文件中。 二、爬虫历史和分类 爬虫的历史可以追溯到 20 世纪 90 年代，当时 World Wide Web刚刚诞生。随着互联网的发展，爬虫技术也在不断发展和完善。爬虫可以分为以下几种类型： * 广泛爬虫：这种爬虫可以爬取整个互联网的数据。 * 差异爬虫：这种爬虫可以爬取特定的网站或领域的数据。 * 垂直爬虫：这种爬虫可以爬取特定的行业或领域的数据。 三、常用爬虫框架比较 爬虫框架是指使用 Python 语言开发的爬虫框架。常用的爬虫框架包括： * Scrapy 框架：Scrapy 框架是一套比较成熟的 Python 爬虫框架，是使用 Python 开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取 web 页面并提取出结构化数据。 * Crawley 框架：Crawley 也是 Python 开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。 * Portia 框架：Portia 框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。 * Newspaper 框架：Newspaper 框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的 Python 爬虫框架。 * Python-goose 框架：Python-goose 框架可提取的信息包括文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任意 Youtube/Vimeo 视频、元描述、元标签等。 四、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据） 数据爬取实战是指使用 Python 语言和爬虫框架来爬取和处理数据的实践。以下是一个爬取豆瓣网电影数据的实践报告： 1. 分析网页 我们需要分析豆瓣网的电影页面，获取 HTML 源代码。我们可以使用 Python 的 urllib 库来发送 HTTP 请求并获取 HTML 源代码。 ``` def __getHtml(): data = [] pageNum = 1 pageSize = 0 try: while (pageSize <= 125): # headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11', # 'Referer':None #注意如果依然不能抓取的话，这里可以设置抓取网站的 host # } # opener = urllib.request.build_opener() # opener.addheaders = [headers] url = "https://movie.douban.com/top250?start=" + str(pageSize) + "&filter=" + str(pageNum) ... ``` 2. 爬取数据 在获取 HTML 源代码后，我们可以使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 代码并提取有用的数据。 3. 数据整理、转换 在爬取数据后，我们需要对数据进行整理和转换，以便更好地存储和处理数据。 4. 数据保存、展示 我们可以将爬取和处理后的数据保存到数据库或文件中，并使用数据可视化工具来展示数据。 五、总结 本文介绍了 Python 网络爬虫实习报告的基本概念和技术栈，包括爬虫原理、爬虫历史和分类、常用爬虫框架比较等。同时，我们还实践了使用 Python 语言和爬虫框架来爬取和处理数据的实践报告。