python爬虫有什么用?应用在哪些地方? 爱问知识人
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学习python,用什么软件?
展开全部 Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。
一、Python代码编辑器1. Sublime TextSublime Text是一款非常流行的代码编辑器,支持Python代码编辑,同时兼容所有平台,并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受编程人士的喜爱!2. VimVim和Vi是一种模型编辑器,它将文本查看从文本编辑中分离,VIM在原始VI之上做了诸多改进,包括可扩展模型和就地代码构建,VIMScripts可用于各种Python开发任务!3. AtomAtom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”,可以兼容所有平台,拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场,使用Electron构建,其运行时安装的扩展插件可支持Python语言!4. GNU EmacsGNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器,使用强大的Lisp编程语言进行定制,并为Python开发提供各种定制脚本,是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器,一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio CodeVisual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器,可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置,对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件,只需快速点击按钮即可成功安装,且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境1. PyCharmPyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境,同样拥有付费版和免费开源版,PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中,还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境,打开一个新的文件然后就可以开始编写代码,也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序,它还支持源码管理和项目,并且其拥有众多便利和支持社区,能够快速掌握学习使用!2. Eclipse + PyDevPyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件,支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等,在Eclipse中安装PyDev非常便捷,只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev,点击安装,必要的时候重启Eclipse即可,对于资深Eclipse开发者来说,PyDev可以很轻松上手!3. Visual StudioVisual Studio是一款全功能集成开发平台,提供了免费版和付费版,可以支持各种平台的开发,且附带了自己的扩展插件市场。
在Visual Studio中可进行Python编程,并且支持Python智能感知、调试和其他工具,值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台!4. SpyderSpyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境,它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的,Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能,如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器,其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能,十分适合使用Python的数据科学家们。
5. ThonnyThonny是针对新手的一款集成开发环境,适用于全部主流平台,默认情况下,Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装,十分方便新手使用!
python网络爬虫可以干啥
展开全部 世界上80%的爬虫是基于Python开发的,学好爬虫技能,可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。
什么是爬虫?网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据,也就是自动抓取数据爬虫可以做什么?你可以用爬虫爬图片,爬取视频等等你想要爬取的数据,只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
爬虫的本质是什么?模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据浏览器打开网页的过程:当你在浏览器中输入地址后,经过DNS服务器找到服务器主机,向服务器发送一个请求,服务器经过解析后发送给用户浏览器结果,包括html,js,css等文件内容,浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果所以用户看到的浏览器的结果就是由HTML代码构成的,我们爬虫就是为了获取这些内容,通过分析和过滤html代码,从中获取我们想要资源。
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爬虫,有什么框架比httpclient更快
展开全部 开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的?这里按照我的经验随便扯淡一下:上面说的爬虫,基本可以分3类:1.分布式爬虫:Nutch 2.JAVA单机爬虫:Crawler4j、WebMagic、WebCollector 3. 非JAVA单机爬虫:scrapy 第一类:分布式爬虫 爬虫使用分布式,主要是解决两个问题: 1)海量URL管理 2)网速 现在比较流行的分布式爬虫,是Apache的Nutch。
但是对于大多数用户来说,Nutch是这几类爬虫里,最不好的选择,理由如下: 1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫,大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。
Nutch运行的一套流程里,有三分之二是为了搜索引擎而设计的。
对精抽取没有太大的意义。
也就是说,用Nutch做数据抽取,会浪费很多的时间在不必要的计算上。
而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发,来使得它适用于精抽取的业务,基本上就要破坏Nutch的框架,把Nutch改的面目全非,有修改Nutch的能力,真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行,hadoop本身会消耗很多的时间。
如果集群机器数量较少,爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制,而且作为亮点宣传。
可以看到一些开源的Nutch插件,提供精抽取的功能。
但是开发过Nutch插件的人都知道,Nutch的插件系统有多蹩脚。
利用反射的机制来加载和调用插件,使得程序的编写和调试都变得异常困难,更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。
而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。
Nutch的插件有只有五六个挂载点,而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的,并没有为精抽取提供挂载点。
大多数Nutch的精抽取插件,都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的,这个挂载点其实是为了解析链接(为后续爬取提供URL),以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发,爬虫的编写和调试所需的时间,往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。
了解Nutch源码的学习成本很高,何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。
调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora,可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。
很多人其实理解错了,这里说的持久化数据,是指将URL信息(URL管理所需要的数据)存放到avro、hbase、mysql。
并不是你要抽取的结构化数据。
其实对大多数人来说,URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。
官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1,但是这个版本绑定了gora-0.3。
如果想用hbase配合nutch(大多数人用nutch2就是为了用hbase),只能使用0.90版本左右的hbase,相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。
而且nutch2的官方教程比较有误导作用,Nutch2的教程有两个,分别是Nutch1.x和Nutch2.x,这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。
但是实际上,这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本,这个版本在官方的SVN中不断更新。
而且非常不稳定(一直在修改)。
所以,如果你不是要做搜索引擎,尽量不要选择Nutch作为爬虫。
有些团队就喜欢跟风,非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫,其实是冲着Nutch的名气(Nutch作者是Doug Cutting),当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎,Nutch1.x是一个非常好的选择。
Nutch1.x和solr或者es配合,就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。
如果非要用Nutch2的话,建议等到Nutch2.3发布再看。
目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
第二类:JAVA单机爬虫 这里把JAVA爬虫单独分为一类,是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。
相关的资料也是最全的。
这里可能有争议,我只是随便扯淡。
其实开源网络爬虫(框架)的开发非常简单,难问题和复杂的问题都被以前的人解决了(比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重),可以说是毫无技术含量。
包括Nutch,其实Nutch的技术难点是开发hadoop,本身代码非常简单。
网络爬虫从某种意义来说,类似遍历本机的文件,查找文件中的信息。
没有任何难度可言。
之所以选择开源爬虫框架,就是为了省事。
比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块,谁都能做,但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。
用户比较关心的问题往往是: 1)爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么? 不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的,那都不叫开源爬虫,那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。
爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。
爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关,往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。
这些模拟浏览器,往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。
所以一种策略就是,使用这些爬虫来遍历网站,遇到需要解析的页面,就将网页的相关信息提交给模拟浏览器...
学python可以做什么
展开全部 从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。
小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。
通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
Web 程序除了爬虫,Python 也广泛应用到了 Web 端程序,比如你现在正在使用的知乎,主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架,豆瓣的后台也是基于 Python。
除了 tornado (Tornado Web Server),Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)),Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。
通过上述框架,你可以很方便实现一个 Web 程序,比如我认识的一些朋友,就通过 Python 自己编写了自己的博客程序,包括之前的 zhihu.photo,我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因,我已经停掉了这个网站)。
除了上述框架,你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
桌面程序Python 也有很多 UI 库,你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候,就觉得写 GUI 好炫酷,不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序,后来又辗转 Delphi、Java等,最后接触到 Python 的时候,我对 GUI 已经不感兴趣了)。
Python 实现 GUI 的实例也不少,包括大名鼎鼎的 Dropbox,就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)与机器学习人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。
现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。
比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。
Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。
配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。
使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。
由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算Python 的开发效率很高,性能要求较高的模块可以用 C 改写,Python 调用。
同时,Python 可以更高层次的抽象问题,所以在科学计算领域也非常热门。
包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现,更是方便了又一定数学基础,但是计算机基础一般的朋友。
怎样才能学好python语言?
展开全部 其实学什么语言的方法都差不多。
我觉得有两点最重要:基础和实践。
你需要一本python基础教程,哪一本都行,只要你喜欢。
初学者一定要通读,每一章都读。
基本的语法、基本的概念一定要熟悉。
可以同时开着电脑,照者书中的例题练习。
书看完以后可以抽时间翻翻官方的类参考手册。
不要死记,了解里面都提供了哪些功能即可。
以后真用到了再来那里查。
实践也很重要。
不实践,会捡了芝麻丢了西瓜。
觉得自己代码写不好,可以看看别人写的代码。
挑选质量好、简单一点的。
第三方库了解一些常用的。
然后自己找个项目做,简单一点的。
如果有机会参与公司的项目,最好积极参与,这是学习的好机会。
望采纳,谢谢!...
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