Python网络爬虫实习报告材料.doc

Python网络爬虫实习报告 目录 一、选题背景 - 2 - 二、爬虫原理 - 2 - 三、爬虫历史和分类 - 2 - 四、常用爬虫框架比较 - 5 - 五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据） - 6 - 1分析网页 - 6 - 2爬取数据 - 7 - 3数据整理、转换 - 10 - 4数据保存、展示 - 12 - 5技术难点关键点 - 12 - 六、总结 - 14 - 选题背景 爬虫原理 爬虫历史和分类 常用爬虫框架比较 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。Scrapy应用范围 很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。 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。 P Python网络爬虫实习报告主要涵盖了以下几个方面的知识点： 一、选题背景 网络爬虫作为获取大量网络信息的重要工具，对于数据分析、市场研究、新闻监控等领域具有重要意义。在大数据时代，爬虫技术能帮助我们从海量的互联网数据中抽取有价值的信息，进行深度分析，为企业决策提供支持。 二、爬虫原理 爬虫的基本工作流程包括：发送HTTP请求到目标网站，接收服务器返回的HTML或JSON等格式的响应，解析页面内容，提取所需数据，然后可能涉及存储、清洗和分析这些数据。爬虫通常需要模拟浏览器行为，设置User-Agent、处理Cookie，甚至处理反爬机制如验证码和IP限制。 三、爬虫历史和分类 网络爬虫的历史可以追溯到早期互联网，随着Web技术的发展，爬虫技术也逐渐成熟。按照功能和复杂度，爬虫可以分为简单网页爬虫、深度优先爬虫、广度优先爬虫、增量式爬虫、聚焦爬虫等。其中，增量式爬虫仅抓取更新的数据，而聚焦爬虫则针对特定主题或领域进行爬取。 四、常用爬虫框架比较 1. Scrapy框架：Scrapy是Python最受欢迎的爬虫框架之一，其特性包括异步处理、中间件系统、强大的数据管道和调度器，适用于大规模数据抓取项目。 2. Crawley框架：Crawley同样基于Python，强调简洁易用，简化爬虫开发流程。 3. Portia框架：Portia为非程序员提供了可视化爬取网页的能力，通过拖拽和配置即可创建爬虫。 4. newspaper框架：专注于新闻和文章的爬取与分析，包含内容提取、文章质量评估等功能。 5. Python-goose框架：用于提取在线文章的核心内容，包括文字、图片、视频等，适用于新闻聚合应用。 五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据） 在这一部分，通常会介绍如何分析豆瓣电影网页结构，利用Python的requests库获取HTML源码，然后使用BeautifulSoup或PyQuery等库解析HTML，提取电影名称、评分、评论等信息。数据清洗和转换可能涉及去除HTML标签、处理异常值、统一数据格式等。数据保存可以采用CSV、JSON或数据库方式，最后可能通过Matplotlib、Seaborn等工具展示数据，例如绘制电影评分分布图。 六、总结 在实习过程中，实习生通常会分享遇到的技术难点，如动态加载内容的抓取、反爬策略的应对、多线程或异步爬取的实现等，以及学习到的知识和技能，对爬虫技术的进一步理解，以及未来在工作中如何运用这些知识。 这份实习报告详细介绍了网络爬虫的基本概念、技术栈和实战经验，对于初学者来说是一份很好的学习资源，而对于有一定经验的开发者，也能从中获取到实用的技巧和框架对比。