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定义起始点#xff1a;网络爬虫首先需要定义一个或多个起始点#xff08;URL#xff09;#xff0c;从这些起始点开始抓取数据…二、网络爬虫设计
网络爬虫原理 网络爬虫是一种自动化程序用于从互联网上获取数据。其工作原理可以分为以下几个步骤
定义起始点网络爬虫首先需要定义一个或多个起始点URL从这些起始点开始抓取数据。
发送HTTP请求爬虫使用HTTP协议向目标网站发送请求获取网页内容。通常使用GET请求来获取页面的HTML代码。
获取网页内容当网站接收到请求后会返回相应的网页内容。爬虫将接收到的响应解析为字符串形式以便进一步处理。
解析网页爬虫使用解析库如BeautifulSoup、lxml等对网页进行解析提取所需的数据。解析过程涉及HTML结构分析、XPath或CSS选择器的使用以定位和提取目标数据。
处理数据爬虫对提取的数据进行清洗、去除噪声、转换格式等处理操作以确保数据的质量和一致性。
存储数据根据需求爬虫可以将处理后的数据存储到数据库、文本文件、Excel表格或其他数据存储介质中。
跟踪链接爬虫会根据预设规则或算法从当前页面中提取其他链接并将这些链接加入待抓取队列。这样爬虫可以深入遍历网站的各个页面。
网络爬虫的程序架构及整体执行流程
1、网络爬虫程序框架
基于Python的网络爬虫的天气数据分析项目以下是网络爬虫程序框架
导入所需的模块和库导入了requests、csv和BeautifulSoup等库以便进行HTTP请求、CSV文件操作和HTML解析。
设置请求头信息定义了headers字典包含了User-Agent信息用于伪装浏览器发送请求。
定义城市列表和日期范围给定了一个城市列表list1其中每个元素包含了城市名称和对应的区域ID。同时通过循环遍历1到12的范围获取每个月的数据。 发送HTTP请求并解析响应通过构建URL发送HTTP GET请求获取天气数据的JSON响应。然后使用json()方法将响应内容解析为Python对象。
解析网页内容使用BeautifulSoup库将响应内容转换为BeautifulSoup对象以便提取数据。通过使用HTML标签和属性进行定位使用find_all()方法获取每一行tr标签的数据。
提取数据并写入CSV文件在每一行中使用find_all(td)方法获取每列的数据并提取日期、最高温度、最低温度、天气、风力风向和空气质量指数。然后将这些数据存储在列表list0中。
异常处理使用try-except语句捕获可能出现的异常并跳过处理。网络爬虫程序架构如图1所示。 2、网络爬虫的整体流程
获取初始URL发送请求并获取响应解析HTML页面 数据处理和存储分析是否满足停止条件并进入下一个循环。
网络爬虫的整体流程图如图2所示。 图2 网络爬虫的整体流程图
网络爬虫相关技术
数据爬取
使用requests库发送HTTP请求并使用headers伪装浏览器标识。程序遍历城市列表和月份范围构建URL并发送请求获取天气数据的JSON响应。然后使用BeautifulSoup库解析响应内容并使用HTML标签和属性定位数据。爬虫提取日期、最高温度、最低温度、天气、风力风向和空气质量指数等数据。最后通过将数据写入CSV文件实现数据的存储和持久化。这个爬虫程序使用了多个库和模块通过编写合适的代码逻辑实现了从目标网站上爬取天气数据的功能。
数据解析
数据解析部分使用了BeautifulSoup库对爬取到的网页内容进行解析。首先将响应内容传递给BeautifulSoup构造函数并指定解析器为lxml。然后通过调用find_all()方法定位目标数据的HTML元素使用索引和属性获取具体的数据值。在这个程序中使用find_all(td)获取每一行的所有列数据并通过索引提取日期、最高温度、最低温度、天气、风力风向和空气质量指数等信息。解析得到的数据存储在相应的变量中然后可以进一步处理或写入CSV文件。通过使用BeautifulSoup库的强大功能程序能够有效地从HTML页面中提取出所需的数据并进行后续的处理和分析。
数据存储
文本文件将数据以文本文件的形式进行存储例如使用CSV逗号分隔值或JSONJavaScript对象表示格式。这种方法简单直接适合存储结构化的数据。
反爬虫
User-Agent检测网站可能会检查HTTP请求中的User-Agent字段如果发现与普通浏览器的User-Agent不匹配则可能被视为爬虫并拒绝访问。所以想要设User-Agent模拟浏览器。
请求频率限制网站可以设置对于同一IP地址或同一用户的请求频率进行限制如果超过限制则可能被视为爬虫并暂时禁止访问。需要设置睡眠时间降低采集频率。
