这10个对Web开发者最有用的Python包,学爬虫之道
分类:微服架构

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Python编程一时间成为了开发人员最喜欢的语言之一。无论是专业的,业余的,还是作为一个Python初学者,都可以从Python编程语言及其程序包中受益。Python已经被证明是当今最具活力的面向对象的编程语言之一。这就是为什么即使是一些很优秀的公司也广泛使用Python语言的原因。Python编程面向对象的设计非常干净,而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java,C和C ++集成。

学爬虫之道

Python最近成为了开发人员最喜欢的语言之一。无论你是专业的,业余的,还是一个初学者,你都可以从Python语言及其程序包中受益。Python已经被证明是当今最具活力的面向对象的编程语言之一。这就是为什么即使是世界顶级公司也广泛使用这种语言的原因。Python面向对象的设计非常干净,而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java,C和C ++集成。

这种语言的力量主要在于它的多功能包。无论你是寻找创建后台的支持,还是想设计一个CMS,这种语言可以提供帮助。Python包可以帮助web开发人员快速和容易地创建应用程序和功能。使用这些程序包可以让你做一些简单的任务,例如编写CGI脚本,或者你也可以轻松创建高端web应用程序。我们收集了一些最好的Python包,可用来提高应用程序的性能和质量。瞅瞅?!

近来在阅读 《轻量级 Django》,虽然还没有读完,但我已经收益颇多。我不得不称赞 Django 框架的开发人员,他们把 Web 开发降低门槛。Django 让我从对 Web 开发是一无所知到现在可以编写小型 web 应用,这很舒服。

这种语言的力量主要在于它的多功能包。无论你是寻找创建后台的支持,还是想设计一个CMS,这种语言可以提供帮助。Python包可以帮助web开发人员快速和容易地创建应用程序和功能。使用这些程序包可以让你做一些简单的任务,例如编写CGI脚本,或者你也可以轻松创建高端web应用程序。我们收集了一些最好的Python包,可用来提高应用程序的性能和质量。一起来看一看吧!

1.Django

Django 已经算是入门,所以自己把学习目标转到爬虫。自己接下来会利用三个月的时间来专攻 Python 爬虫。这几天,我使用“主题阅读方法”阅读 Python 爬虫入门的文档。制定 Python 爬虫的学习路线。

1.Django

Django无疑是最通用的web开发框架之一。无论你是需要为个人博客做一个后端还是为企业做一个内容管理系统,Django都可以帮助你从几乎为零的状态建设出一个全功能的web应用程序。

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Django无疑是最通用的web开发框架之一。无论你是需要为个人博客做一个后端还是为企业做一个内容管理系统,Django都可以帮助你从几乎为零的状态建设出一个全功能的web应用程序。

第一阶段:夯实

入门要就是在打基础,所以要从最基础的库学起。下面是几个库是入门最经典的库

2.Requsts

Requsts都是关于Python的。它古朴、典雅的API已经让这个程序包赢得了数以千计的下载,并且名列前茅。使用Requsts,制作一个的HTTP请求不过是一行代码的事。幸运的是,接收和解析响应也很简单。

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1)urllib

它属于 Python 标准库。该库的作用是请求网页并下载数据。在学习该库之前,最好把 HTTP 协议了解下。这会大大提高后面的学习效率。

先学会如何使用 urllib 请求到数据,再学习一些高级用法。例如:

  • 设置 Headers: 某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。设置 Headers 可以把请求伪装成浏览器访问网站。
  • Proxy 的设置: 某些站点做了反倒链的设置,会将高频繁访问的 IP 地址封掉。所以我们需要用到代理池。
  • 错误解析:根据 URLError 与 HTTPError 返回的错误码进行解析。
  • Cookie 的使用:可以模拟网站登录,需要结合 cookielib 一起使用。

3.Selenium

Selenium是绑定无数语言,包括Python的web自动化框架。使用Selenium,开发人员可以通过编程的方式自动打开网页,输入域,点击按钮,并提交表单。通常情况下,这些类型的脚本用于输入抽奖。要小心!创建这样一个程序之前,请务必检查条款和条件。

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2.Requsts

2)re

re 是正则表达式库。同时也是 Python 标准库之一。它的作用是匹配我们需要爬取的内容。所以我们需要掌握正则表达式常用符号以及常用方法的用法。

4.Pillow

Pillow是广受欢迎的Python Imaging Library,或简称为PIL的端口。Pillow可以用来创建复合图像,应用过滤器,修改透明度,覆盖文本,转换图像文件类型,等等等等。如果需要编辑图像,Pillow便是解决的方法。

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Requsts都是关于Python的。它古朴、典雅的API已经让这个程序包赢得了数以千计的下载,并且名列前茅。使用Requsts,制作一个的HTTP请求不过是一行代码的事。幸运的是,接收和解析响应也很简单。

3)BeautifulSoup

BeautifulSoup 是解析网页的一款神器。它可以从 HTML 或者 XML 文件中提取数据。配合 urllib 可以编写出各种小巧精干的爬虫脚本。

5.Matplotlib

Matplotlib,正如其名称所暗示的那样,是一个用来绘制数学函数和模型的库。扩展了Numpy的作用,Matplotlib可以只用几行代码来创建图,条形图,散点图等诸多视觉表现。

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第二阶段:进阶

当把基础打牢固之后,我们需要更进一步学习。使用更加完善的库来提高爬取效率

6.BeautifulSoup4

BeautifulSoup4是go-to包,如果你为某些元素去解析HTML的话。通常情况下,正则表达式是不够完成工作的,并且它们无法准确地处理HTML文档。不过,BeautifulSoup4有许多功能,基本上处理HTML文档都行。

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3.Selenium

1) 使用多线程

使用多线程抓取数据,提高爬取数据效率。

7.PyInstaller

许多开发人员不知道如何打包自己的代码在没有Python的计算机上运行。幸运的是,PyInstaller有一个解决方案。使用PyInstaller,将一个应用程序作为一个独立可执行文件移植,就和在命令提示符或终端中运行一条语句一样简单。

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Selenium是绑定无数语言,包括Python的web自动化框架。使用Selenium,开发人员可以通过编程的方式自动打开网页,输入域,点击按钮,并提交表单。通常情况下,这些类型的脚本用于输入抽奖。要小心!创建这样一个程序之前,请务必检查条款和条件。

2)学习 Requests

Requests 作为 urlilb 的替代品。它是更加人性化、更加成熟的第三方库。使用 Requests 来处理各种类型的请求,重复抓取问题、cookies 跟随问题、多线程多进程、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题。

8.PyMongo

PyMongo是针对MongoDB数据库的Python客户端库。MongoDB的NoSQL结构极为类似Python字典的格式,其中键对应于特定值。因此,在这些数据库中存储条目就简单地变为了插入现有字典的问题。

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3)学习 Xpath

Xpath 也算是一款神器。它是一款高效的、表达清晰简单的分析语言。掌握它以后介意弃用正则表达式了。一般是使用浏览器的开发者工具 加 lxml 库。

9.Pygame

pygame已经是很长一段时间Python游戏开发事实上的偏好了。有了这个游戏引擎,处理输入事件,管理精灵和渲染表面就非常简单了。Pygame也有许多其他的多媒体功能,包括光盘驱动器,数码相机和音频设备。

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4.Pillow

4)学习 Selenium

使用 Selenium,模拟浏览器提交类似用户的操作,处理js动态产生的网页。因为一些网站的数据是动态加载的。类似这样的网站,当你使用鼠标往下滚动时,会自动加载新的网站。

10.PyWin32

PyWin32,Python for Windows Extension的简称,提供了许多模块,允许开发人员访问低级别的Windows功能。通过开箱即用的PyWin32,用户可以轻松地处理文件,控制硬件,管理权限,并用编程的方式创建GUI窗口。

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Pillow是广受欢迎的Python Imaging Library,或简称为PIL的端口。Pillow可以用来创建复合图像,应用过滤器,修改透明度,覆盖文本,转换图像文件类型,等等等等。如果需要编辑图像,Pillow便是解决的方法。

第三阶段:突破

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1)学习 Scrapy

Scrapy 是一个功能非常强大的分布式爬虫框架。我们学会它,就可以不用重复造轮子。

5.Matplotlib

2)数据存储

如果爬取的数据条数较多,我们可以考虑将其存储到数据库中。因此,我们需要学会 MySql
MongoDB、SqlLite的用法。更加深入的,可以学习数据库的查询优化。

Matplotlib,正如其名称所暗示的那样,是一个用来绘制数学函数和模型的库。扩展了Numpy的作用,Matplotlib可以只用几行代码来创建图,条形图,散点图等诸多视觉表现。

第四阶段:为我所用

当爬虫完成工作,我们已经拿到数据。我们可以利用这些数据做数据分析、数据可视化、做创业项目原始启动数据等。
我们可以学习 NumPy、Pandas、 Matplotlib 这三个库。

  • NumPy :它是高性能科学计算和数据分析的基础包。
  • Pandas : 基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。它可以算得上作弊工具。
  • Matplotlib:Python中最著名的绘图系统Python中最著名的绘图系统。它可以制作出散点图,折线图,条形图,直方图,饼状图,箱形图散点图,折线图,条形图,直方图,饼状图,箱形图等。

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6.BeautifulSoup4

BeautifulSoup4是go-to包,如果你为某些元素去解析HTML的话。通常情况下,正则表达式是不够完成工作的,并且它们无法准确地处理HTML文档。不过,BeautifulSoup4有许多功能,基本上处理HTML文档都行。

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7.PyInstaller

许多开发人员不知道如何打包自己的代码在没有Python的计算机上运行。幸运的是,PyInstaller有一个解决方案。使用PyInstaller,将一个应用程序作为一个独立可执行文件移植,就和在命令提示符或终端中运行一条语句一样简单。

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8.PyMongo

PyMongo是针对MongoDB数据库的Python客户端库。MongoDB的NoSQL结构极为类似Python字典的格式,其中键对应于特定值。因此在这些数据库中存储条目就简单地变为了插入现有字典的问题。

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9.Pygame

pygame已经是很长一段时间Python编程游戏开发事实上的偏好了。有了这个游戏引擎,处理输入事件,管理精灵和渲染表面就非常简单了。Pygame也有许多其他的多媒体功能,包括光盘驱动器,数码相机和音频设备。

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10.PyWin32

PyWin32,Python for Windows Extension的简称,提供了许多模块,允许开发人员访问低级别的Windows功能。通过开箱即用的PyWin32,用户可以轻松地处理文件,控制硬件,管理权限,并用编程的方式创建GUI窗口。

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