导语：讲到爬虫，我们很多人都了解，有人问python网络爬虫步骤，当然了，还有朋友想问python网络爬虫步骤，这到底怎么回事呢？事实上python 爬虫框架呢，今天小编和大家说说python爬虫什么意思，希望能帮到你。
python爬虫什么意思
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。
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。
Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。
python网络爬虫和java爬虫有什么区别
爬虫目前主要开发语言为java、Python、c++
对于一般的信息采集需要，各种语言差别不大。
c、c++
搜索引擎无一例外使用C\C++ 开发爬虫，猜想搜索引擎爬虫采集的网站数量巨大，对页面的解析要求不高，部分支持javascript
python
网络功能强大，模拟登陆、解析javascript，短处是网页解析
python写起程序来真的很便捷，著名的python爬虫有scrapy等
java
java有很多解析器，对网页的解析支持很好，缺点是网络部分
java开源爬虫非常多，著名的如 nutch 国内有webmagic
java优秀的解析器有htmlparser、jsoup
对于一般性的需求无论java还是python都可以胜任。
如需要模拟登陆、对抗防采集选择python更方便些，如果需要处理复杂的网页，解析网页内容生成结构化数据或者对网页内容精细的解析则可以选择java。
python分布式爬虫是什么意思
就是一群电脑去对付一台电脑。
举个例子，你用主机 C 去爬网站S，S发现你爬数据太快，认为你不是人在操作，于是把你 IP 封了，你不是很郁闷么？于是，分布式爬虫上场了，我用C1，C2，C3，…………N 台电脑一起向S 发起爬数据，每台领取一份任务，降低爬的频率，但由于 N 台是并行去爬，所以效率相当惊人，把他们爬回的数据进行拼装就 OK 了。
分布式是个好东西。
又如，主力若想拉升股价，必须资金量很大，如果资金在一台电脑上集中拉升的话，交易所就记录了你的 IP，日后ZJH就容易查到你。那么主力当然会用分布式电脑来拉，把资金分散到 N 台电脑上，并且分散到 N 个帐户上，每个帐户上的资金低于ZJH查你的红线。然后用分布式程序集中控制这 N 台电脑 N 个帐号的资金联动。这样他们看到的就是 N 台电脑上的 N 个韭菜，很难判断他们是不是一起行动的，只有主力的程序才知道他们是一起行动的。
python 爬虫
验证码（CAPTCHA）全称为全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computersand Humans Apart）。从其全称可以看出，验证码用于测试用户是真实的人类还是计算机机器人。
1.获得验证码图片
每次加载注册网页都会显示不同的验证验图像，为了了解表单需要哪些参数，我们可以复用上一章编写的parse_form()函数。
>>> import cookielib,urllib2,pprint>>> import form>>> REGISTER_URL = 'http://127.0.0.1:8000/places/default/user/register'>>> cj=cookielib.CookieJar()>>> opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))>>> html=opener.open(REGISTER_URL).read()>>> form=form.parse_form(html)>>> pprint.pprint(form)
{'_formkey': 'a67cbc84-f291-4ecd-9c2c-93937faca2e2', '_formname': 'register', '_next': '/places/default/index', 'email': '', 'first_name': '', 'last_name': '', 'password': '', 'password_two': '', 'recaptcha_response_field': None}>>> 123456789101112131415161718
上面recaptcha_response_field是存储验证码的值，其值可以用Pillow从验证码图像获取出来。先安装pip install Pillow，其它安装Pillow的方法可以参考http://pillow.readthedocs.org/installation.html 。Pillow提价了一个便捷的Image类，其中包含了很多用于处理验证码图像的高级方法。下面的函数使用注册页的HTML作为输入参数，返回包含验证码图像的Image对象。
>>> import lxml.html>>> from io import BytesIO>>> from PIL import Image>>> tree=lxml.html.fromstring(html)>>> print tree
<Element html at 0x7f8b006ba890>>>> img_data_all=tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src')>>> print img_data_all
data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865
...
rkJggg==>>> img_data=img_data_all.partition(',')[2]>>> print img_data
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865
...
rkJggg==>>> >>> binary_img_data=img_data.decode('base64')>>> file_like=BytesIO(binary_img_data)>>> print file_like
<_io.BytesIO object at 0x7f8aff6736b0>>>> img=Image.open(file_like)>>> print img
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=256x96 at 0x7F8AFF5FAC90>>>> 12345678910111213141516171819202122232425
在本例中，这是一张进行了Base64编码的PNG图像，这种格式会使用ASCII编码表示二进制数据。我们可以通过在第一个逗号处分割的方法移除该前缀。然后，使用Base64解码图像数据，回到最初的二进制格式。要想加载图像，PIL需要一个类似文件的接口，所以在传给Image类之前，我们以使用了BytesIO对这个二进制数据进行了封装。
完整代码:
# -*- coding: utf-8 -*-form.pyimport urllibimport urllib2import cookielibfrom io import BytesIOimport lxml.htmlfrom PIL import Image
REGISTER_URL = 'http://127.0.0.1:8000/places/default/user/register'#REGISTER_URL = 'http://example.webscraping.com/user/register'def extract_image(html):
tree = lxml.html.fromstring(html)
img_data = tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src') # remove data:image/png;base64, header
img_data = img_data.partition(',')[-1] #open('test_.png', 'wb').write(data.decode('base64'))
binary_img_data = img_data.decode('base64')
file_like = BytesIO(binary_img_data)
img = Image.open(file_like) #img.save('test.png')
return imgdef parse_form(html):
"""extract all input properties from the form
"""
tree = lxml.html.fromstring(html)
data = {} for e in tree.cssselect('form input'): if e.get('name'):
data[e.get('name')] = e.get('value') return datadef register(first_name, last_name, email, password, captcha_fn):
cj = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
html = opener.open(REGISTER_URL).read()
form = parse_form(html)
form['first_name'] = first_name
form['last_name'] = last_name
form['email'] = email
form['password'] = form['password_two'] = password
img = extract_image(html)#
captcha = captcha_fn(img)#
form['recaptcha_response_field'] = captcha
encoded_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(REGISTER_URL, encoded_data)
response = opener.open(request)
success = '/user/register' not in response.geturl() #success = '/places/default/user/register' not in response.geturl()
return success12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152
2.光学字符识别验证码
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）用于图像中抽取文本。本节中，我们将使用开源的Tesseract OCR引擎，该引擎最初由惠普公司开发的，目前由Google主导。Tesseract的安装说明可以从http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/ReadMe 获取。然后可以使用pip安装其Python封装版本pytesseractpip install pytesseract。
下面我们用光学字符识别图像验证码：
>>> import pytesseract>>> import form>>> img=form.extract_image(html)>>> pytesseract.image_to_string(img)''>>> 123456
如果直接把验证码原始图像传给pytesseract，一般不能解析出来。这是因为Tesseract是抽取更加典型的文本，比如背景统一的书页。下面我们进行去除背景噪音，只保留文本部分。验证码文本一般都是黑色的，背景则会更加明亮，所以我们可以通过检查是否为黑色将文本分离出来，该处理过程又被称为阈值化。
>>> >>> img.save('2captcha_1original.png')>>> gray=img.convert('L')>>> gray.save('2captcha_2gray.png')>>> bw=gray.point(lambda x:0 if x<1 else 255,'1')>>> bw.save('2captcha_3thresholded.png')>>> 1234567
这里只有阈值小于1的像素（全黑）都会保留下来，分别得到三张图像：原始验证码图像、转换后的灰度图和阈值化处理后的黑白图像。最后我们将阈值化处理后黑白图像再进行Tesseract处理，验证码中的文字已经被成功抽取出来了。
>>> pytesseract.image_to_string(bw)'language'>>> >>> import Image,pytesseract>>> img=Image.open('2captcha_3thresholded.png')>>> pytesseract.image_to_string(img)'language'>>> 123456789
我们通过示例样本测试，100张验证码能正确识别出90张。
>>> import ocr>>> ocr.test_samples()
Accuracy: 90/100>>> 1234
下面是注册账号完整代码：
# -*- coding: utf-8 -*-import csvimport stringfrom PIL import Imageimport pytesseractfrom form import registerdef main():
print register('Wu1', 'Being1', 'Wu_Being001@qq.com', 'example', ocr)def ocr(img):
# threshold the image to ignore background and keep text
gray = img.convert('L') #gray.save('captcha_greyscale.png')
bw = gray.point(lambda x: 0 if x < 1 else 255, '1') #bw.save('captcha_threshold.png')
word = pytesseract.image_to_string(bw)
ascii_word = ''.join(c for c in word if c in string.letters).lower() return ascii_wordif __name__ == '__main__':
main()1234567891011121314151617181920212223
我们可以进一步改善OCR性能：
- 实验不同阈值
- 腐蚀阈值文本，突出字符形状
- 调整图像大小
- 根据验证码字体训练ORC工具
- 限制结果为字典单词
python爬虫和测试的区别
爬虫的基本流程
发起请求
通过HTTP库向目标站点发起请求，也就是发送一个Request，请求可以包含额外的header等信息，等待服务器响应
获取响应内容
如果服务器能正常响应，会得到一个Response，Response的内容便是所要获取的页面内容，类型可能是HTML,Json字符串，二进制数据（图片或者视频）等类型
解析内容
得到的内容可能是HTML,可以用正则表达式，页面解析库进行解析，可能是Json,可以直接转换为Json对象解析，可能是二进制数据，可以做保存或者进一步的处理
保存数据
保存形式多样，可以存为文本，也可以保存到数据库，或者保存特定格式的文件
python爬虫什么教程最好
可以看这个教程：网页链接
此教程 通过三个爬虫案例来使学员认识Scrapy框架、了解Scrapy的架构、熟悉Scrapy各模块。
此教程的大致内容：
1、Scrapy的简介。
主要知识点：Scrapy的架构和运作流程。
2、搭建开发环境：
主要知识点：Windows及Linux环境下Scrapy的安装。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成网站信息的爬取。
主要知识点：创建Scrapy项目(scrapy startproject)、定义提取的结构化数据(Item)、编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)、编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)。
Python爬虫基本知识：什么是爬虫
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。
