Python数据分析网络爬虫学习

人的一大特性就是喜欢拖延，看了不少时间管理的教材，道理我都懂，可就是不想动。最终，还是因为买了新键盘，就特别想敲敲它，果真是个喜新厌旧的女人，哈哈，不贫了。在开学之前，我计划把学校提供的人工智能方向的实验做完，一边做一边写文章，内容真的都很不错，很适合我这样的人工智能小白入门。 1.实验准备 1.1 实验概述 本实验目的为获取2020年04月北京空气质量指数日历史数据，并保存为csv文件。 HTTP请求-是指从客户端到服务器端的请求消息。包括：消息首行中，对资源的请求方法、资源的标识符及使用的协议。我们使用requests库来操作。 Selenium集成了WebDriver API，WebDr 【Python数据分析网络爬虫学习】 Python在数据分析和网络爬虫领域的应用广泛且深入，尤其适合初学者入门。本文将围绕如何使用Python进行网络爬虫，获取数据并进行分析这一主题展开，带你逐步走进数据的世界。 我们关注的是实验目标——获取2020年04月北京的空气质量指数日历史数据并保存为CSV文件。这涉及到网络请求和数据解析。在Python中，我们通常使用`requests`库来发送HTTP请求，获取网页内容。HTTP请求包括请求方法（GET、POST等）、资源标识符（URL）和协议。通过`requests.get()`方法，我们可以向指定URL发起请求，获取响应内容。 接着，对于动态网页的抓取，我们会使用Selenium。Selenium是一个强大的Web自动化测试工具，它集成了WebDriver API，能模拟真实用户与网页的交互，比如点击按钮、填写表单等。WebDriver支持多种浏览器，但需要与特定浏览器驱动程序结合使用。在无头模式下，我们可以使用PhantomJS，一个轻量级的浏览器，它可以在后台运行，不显示任何图形界面，适合进行数据抓取。 数据解析则需要用到`lxml`库，它支持HTML和XML的解析，并且提供XPath语言，允许我们高效地定位和提取网页中的信息。XPath是一种在XML文档中查找信息的语言，可以方便地选取节点，实现精准的数据提取。 数据处理和分析阶段，我们会依赖于NumPy和Pandas这两个强大的库。NumPy是Python中用于数值计算的基础库，它提供了高效的多维数组对象和各种科学计算工具。Pandas是建立在NumPy之上，专门针对数据分析的库，提供了DataFrame数据结构，便于处理表格型数据，同时也提供了丰富的数据清洗、处理和分析功能。 实验环境包括Python 3.6及以上版本，配合WebDriver（如PhantomJS）、lxml、NumPy和Pandas，以及Jupyter Notebook作为交互式编程和展示平台。实验步骤中，首先需要导入所需库，然后使用Selenium的`webdriver.PhantomJS()`创建浏览器对象，访问目标网址，获取HTML源码。接下来，利用`lxml.etree`解析HTML，提取所需数据。借助NumPy和Pandas对数据进行清洗、转换，形成结构化的DataFrame，再将其保存为CSV文件，便于后续分析。 Python数据分析网络爬虫的学习涵盖了网络请求、动态页面抓取、数据解析、数据处理和存储等多个环节，是数据科学领域基础且实用的技能。通过这样的实践，不仅能够提升编程能力，也能加深对数据分析流程的理解，为后续的人工智能学习打下坚实基础。