如何用Python制作一个网络爬虫程序

你是否曾思考过像谷歌和必应这样的搜索引擎用来收集他们在搜索结果中显示的信息的方法？这是因为搜索引擎对其档案中的每一个页面都进行了索引，所以他们可以用最相关的结果来回应查询。由于网络爬虫的存在，搜索引擎可以管理这个过程。Python也许是当今发展最快的语言，被广泛用于各个领域，包括数据科学和机器学习。因此，这项工作需要使用Python所提供的最好的网络抓取工具。因此，开发人员今天必须知道如何用Python制作网络爬虫。

如果你需要从互联网上收集重要的数据，同时节省大量时间，网络爬虫无疑是必不可少的。网络爬行一般是指从互联网上收集数据的过程。这个过程是使用Python这样的工具自动进行的，而不是通过手工收集数据。当然，这篇文章将教你Python所提供的最好的网络抓取工具的要点。所以，让我们直接进入!

什么是网络抓取，以及为什么它很重要？

网络爬行使用一个程序或自动脚本来索引网页上的数据。这些自动脚本或程序也被称为网络爬虫、蜘蛛、蜘蛛机器人，或简称爬虫。

网络爬虫复制网页供搜索引擎处理和索引，使用户能够进行更有效的搜索。爬虫的目标是发现网站的主题内容。这使得用户有可能快速和容易地访问一个或多个页面上的任何信息。

数字革命使数据被广泛使用，每天都有新的数据加入。根据IBM的数据，我们每两年产生的数据量仍然是我们消费的两倍，它声称世界上90%的数据是在前两年产生的。

尽管如此，几乎90%的数据都是非结构化的，网络抓取对于索引所有非结构化的数据至关重要，以便搜索引擎能够返回准确的结果。

Python的网络抓取和网络搜刮工具之间有什么区别？

当涉及到网络抓取时，数据是王道。例如，你想从特定网站上获取的信息字段。这有很大的区别，因为对于抓取，你通常知道目标网站；你可能不知道单个页面的精确URL，但至少你知道域名。

对于抓取，你很可能不熟悉精确的URLs或域名。抓取有助于定位URL，供以后使用。

简而言之，网络搜刮是从一个或多个网站中提取数据，相比之下，爬行侧重于定位互联网上的URL或链接。

在网络数据提取项目中，网络爬行和刮削通常需要结合起来。要从这些HTML文件中刮取数据，你必须首先爬行或发现URL，并下载HTML文件。换句话说，你提取数据并将其用于某种用途，比如将其存储在数据库中或进一步处理。

如何在Python中使用scrapy来制作网络爬虫

Scrapy，一个Python网络爬虫库，为提取、处理和保存数据提供了一个强大的框架。

Scrapy利用了蜘蛛的使用，蜘蛛是独立的爬虫，它被赋予了指令。此外，通过使开发者能够重复使用他们的代码，Scrapy使创建和扩展大型爬行项目变得更加简单。

Scrapy是一个强大的Python库，可以使用Python包安装程序（pip）轻松安装。安装Scrapy非常简单，你可以使用以下命令来安装它。该命令适用于Windows、Linux以及macOS。

pip install scrapy

蜘蛛是搜刮工具Scrapy中的类，它描述了如何搜刮一个特定的网站（或一组网站），包括如何抓取网站（例如跟随链接）以及如何从其页面中提取结构化数据（即搜刮项目）。换句话说，蜘蛛是你指定解析和抓取特定网站（或在某些情况下，一组网站）页面的具体方法的地方。让我们看一看一个例子，以便更好地掌握Scrapy的情况。

import scrapy

class ScrapyTheSpider(scrapy.Spider):
    #name of the spider
    name = 'PythonGUI'

    #list of allowed domains
    allowed_domains = ['pythongui.org/']

    #starting url for scraping
    start_urls = ['http://pythongui.org/']

    #setting the location of the output csv file
    custom_settings = {
        'FEED_URI' : 'TempFolder/PythonGUI.csv'
    }

    def parse(self, response):
        #Remove XML namespaces
        response.selector.remove_namespaces()

        #Extract article information
        titles = response.xpath('//item/title/text()').extract()
        authors = response.xpath('//item/creator/text()').extract()
        dates = response.xpath('//item/pubDate/text()').extract()
        links = response.xpath('//item/link/text()').extract()

        for item in zip(titles,authors,dates,links):
            retrievedInfo = {
                'title' : item[0],
                'author' : item[1],
                'publish_date' : item[2],
                'link' : item[3]
            }

            yield retrievedInfo

为了确保更好的数据分析，你可以使用Scrapy包从一些服务中抓取数据。然后，你可以使用这些数据，并按照这里的这些简单说明在Delphi Windows GUI程序中显示。

Python for Delphi (P4D)是一个免费的组件，它将Python DLL整合到Delphi中。P4D的库集使运行Python脚本和开发新的Python模块和类型变得简单。除其他外，Python的扩展可以作为DLLs来开发。

此外，PyScripter是目前市场上最好的IDE，可以用来编写所有的代码。PyScripter在一个紧凑的软件包中提供了当代Python IDE的所有功能。此外，它为Windows进行了原生编译，在发挥其最佳性能的同时使用很少的内存。该IDE完全由Delphi创建，并可使用Python脚本进行扩展。

你准备好创建你自己的网络爬虫Python项目了吗？

事实证明，在网络上抓取信息是收集数据用于分析和决策的一种成功方法。它现在是数据科学工具箱中的一个重要工具。数据科学家需要能够从网站上收集信息，并以各种格式存储，以便日后分析。

网络爬虫可以提取网页上的任何可见对象。此外，任何在互联网上公开的网页都可以被抓取信息。然而，每个网页都有独特的结构和一套网络组件，所以你必须对你的网络爬虫和蜘蛛进行编程，以便按照这些具体情况提取网页。

谷歌和必应在其搜索引擎中经常使用网络爬虫，也被称为蜘蛛。它们的功能是对网站内容进行索引，以便在搜索引擎结果中找到这些网站。

使用Scrapy或其他像Beautiful Soup这样的库，原本需要几个小时的项目现在可以在几分钟内完成。使用你喜欢的IDE，PyScipter，以及Delphi和C++Builder中的BeautifulSoup和Python4Delphi库。