在信息爆炸的大数据时代,我们每天都被无数的数据包围。如何在这茫茫的数字海洋中迅速找到自己所需的信息?传统的搜索方式或许已经无法满足我们的需求。此时,一种名为“爬虫”的技术逐渐崭露头角,成为了大数据时代中不可或缺的利器。
下面举个小例子讲讲爬虫可以做什么?以Python工具爬取王者荣耀官网的英雄人物头像为例,将网页上的图片爬取并保存,Python爬虫爬取网页图片可以分为四步:明确目的、发送请求、数据解析、保存数据,具体实例操作如下。
1.爬虫案例1.1 明确目的
打开王者荣耀英雄介绍主页,该主页包含很多种英雄的头像图片,主页网址链接如下。
官网地址:https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml

1.2 发送请求
使用requests库发送请求,返回状态码显示为200,服务器连接正常。
import requestsu='https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml'response=requests.get(u)print('状态码:{}'.format(response.status_code))if response.status_code != 200: passelse: print("服务器连接正常")
1.3 数据解析
在数据解析之前,需要提前安装pyquery,pyquery库类似于Beautiful Soup库,初始化的时候,需要传入HTML文本来初始化一个PyQuery对象,它的初始化方式包括直接传入字符串,传入URL,传入文件名等等,这里传入URL,并且查找节点。
#解析数据from pyquery import PyQuerydoc=PyQuery(html)items=doc('.herolist>li')#.items()print(items)
同时遍历,使用find函数查找子节点,遍历爬取图片URL和图片名。
for item in items: url=item.find('img').attr('src') #print(url) urls='http:'+url name=item.find('a').text() #print(name) url_content=requests.get(urls).content1.4 保存数据
最后保存数据,需要提前新建一个文件夹用于数据存储,同时,存储数据的代码需要写在for循环里面,不然只会保存一张图片。
with open('C:/Users/尚天强/Desktop/王者荣耀picture/'+name+'.jpg','wb') as file: file.write(url_content) print("正在下载%s......%s"%(name,urls))同时加一个计时器,用于计时图片爬取的时长,这里显示图片爬取共计耗时7.03秒。
import timestart=time.time()…end=time.time()print('图片爬取共计耗时{:.2f}秒'.format(end-start))
爬取过程动态演示如下,运行过程很快。

以上我们成功将王者荣耀的英雄人物头像爬取下来,代码文件中有高清头像。

爬虫,这个看似高深莫测的词汇,实则却是我们应对大数据挑战的得力助手。在这个数据无限增长的时代,爬虫为我们开辟了一条快速、高效获取信息的道路,上面的实例需要编程基础,这里给大家介绍使用Bright Data无编程爬取数据。
2.1 Bright Data 注册
要使用Bright Data的功能,首先我们要在其官网注册,使用个人邮箱即可注册,注册完成后的界面如下所示。
官网地址:https://get.brightdata.com/dhsjfx
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2.2 主要功能
登录官网后,可以看到在主界面中已经展示了常用的功能:代理&爬虫基础设施与数据集和Web Scraper IDE,分别介绍其功能。
代理&爬虫基础设施:最快且稳定的代理网络,静态动态IP覆盖全球195个国家,告别反爬限制和封锁。包括:
代理网络:动态住宅,静态住宅ISP,机房代理和移动代理。亮网络解锁器:全方位自动解锁试用SERP API轻松解锁搜索引擎结果数据集和Web Scraper IDE:不管是完整丰富的大数据集,还是大规模轻松开发数据挖掘抓取工具,都能在此找到。包括:
数据集订制数据集Web scraper IDE/网页爬虫IDE
2.3 代理&爬虫基础设施
在进行网络爬虫工作时,许多网站会采取一些措施来限制或阻止来自特定 IP 地址的访问。这主要是为了防止过度抓取和保护网站数据的隐私。因此,如果你使用的是固定的 IP 地址进行爬虫操作,很可能会遇到访问受限的问题。
为了避免该情况,许多爬虫开发者选择使用代理 IP。代理 IP 是一种隐藏真实 IP 地址的方法,通过代理服务器进行数据传输。当你使用代理 IP 进行爬虫操作时,网站服务器接收到的请求会显示为代理服务器的 IP 地址,而不是你的真实 IP,Bright Data含有多种代理IP功能。
使用代理 IP 的好处在于,你可以更换不同的代理 IP 来访问目标网站,这样即使某个代理 IP 被限制或封禁,你仍然可以通过其他可用的代理 IP 继续进行爬虫操作。此外,使用真实的代理 IP 还可以帮助你更好地模拟真实用户的访问行为,提高爬虫的效率和成功率。
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2.4 数据集和Web Scraper IDE
在数据科学和机器学习的世界里,一个庞大的数据集是必不可少的。有时候,为了获得所需的数据,我们需要从网站上抓取信息。而这个过程,虽然必要,但往往也是耗时和复杂的。幸运的是,一些平台和工具已经为我们提供了方便的解决方案。
在Web Scraper IDE中,官方为我们提供了许多知名站点的爬取数据。这意味着,你不需要从零开始,手动地抓取每一个网站。你可以直接使用这些已经爬好的数据集,节省大量的时间和精力。
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这些数据集通常覆盖了各种领域,从社交媒体、新闻网站到电子商务平台等。无论你是在进行市场分析、内容生成还是模式识别,都可以在这些数据集中找到你需要的数据。
更令人兴奋的是,这些数据集的质量都是经过严格筛选和清洗的,确保了数据的准确性和完整性。你可以放心地使用这些数据,而无需担心数据的缺失或错误。
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使用Web Scraper IDE提供的数据集,可以大大简化数据抓取的过程,使你能够更快地进入数据分析的核心工作。如果你需要快速获取高质量的数据,那么这些官方提供的数据集无疑是你的最佳选择。
2.5 Web Scraper IDE
Bright Data还提供了 web 端的 IDE 工具,并提供了相关的示例代码,你可以直接使用模板和对应的代码!也可以自己自定义爬虫,可以按照你的需求来定制数据集,点击制定按钮即可进入自定义数据集的界面。
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这里以爬取豆瓣电影TOP250的数据为例,按照提示的要求填入对应的信息,填写示例的URL时,需要填写至少两条URL的链接,这样才能爬取数据。
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接着,对于网页返回的字段可以编辑字段名称、数据类型等,限于爬取的数据信息,并且,返回的数据字段可以做预览,提前查看爬取的数据结果。
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数据字段设置好后,就可以点击下载按钮将数据下来下来,这里有JSON和CSV两种数据保存格式,通过预览我们就可以看到爬取的基本数据信息,使用自定义爬取数据也很简单。
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借助爬虫,我们可以轻松抓取和整理数据,无论你是需要大规模收集数据,还是需要突破网站封锁,或需要管理你的代理,Bright Data都能为你提供优质的服务,如果你想学习Bright Data更多数据爬取功能,点击阅读原文,申请还可以免费试用,开启你的爬虫之旅!