python爬虫设置代理ip,如何一步一步学习到网络爬虫技术?

1、python爬虫设置代理ip，如何一步一步学习到网络爬虫技术？

网络爬虫本质就是按一定规则自动抓取互联网数据，大部分编程语言都有针对爬虫的模块或者库，这里以Python爬虫为例，简单介绍一下学习过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

这个是最基础也是最基本的，众所周知，我们爬取的互联网数据都嵌套在网页中，如果你对网页一窍不懂，那么爬虫也无从谈起，最基本的标签、属性要了解，不需要完完全全掌握，但起码要能看懂，如果没有这方面基础的话，建议学习一下，也就花个两三天时间足矣，网上针对这方面的教程非常多：

这个毋庸置疑，学习Python爬虫，最基本的当然是要掌握Python语法，包括常见的变量、列表、元组、字典、函数、类、正则表达式等，至于教程的话，网上资料非常多，慕课网、菜鸟教程、廖雪峰等都不错，当然，你也可以找一本专业书籍，一边学习一边练习，以掌握基础为准：

基础掌握差不多后，就是Python爬虫入门，初学的话，可以从简单易学的爬虫库开始，像urllib，requests，bs4，lxml等，官方都自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者学习，对于大部分网页数据来说，这些库都可以轻松爬取，操作简单，基本思想先获取数据，然后再解析就行：

这个就属于提升阶段了，基本爬虫入门后，为了避免重复造轮子，提高开发效率，这时就可以学习一些常用的爬虫框架，以Python为例，比较流行、受欢迎的就是scrapy，一个免费、开源、跨平台的爬虫框架，可定制化程度非常高，只需添加少量代码就可开启一个爬虫程序，对于学习来说，非常不错，推荐使用：

目前，就分享这么多吧，Python爬虫，最主要的还是多看多练习，以积累经验为准，当然，其他编程语言也可以实现爬虫功能，但开发工具包相比较Python来说比较少，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

2、python在北京发展如何？

相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！

爬虫

爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求

如下图我们可以得知

url：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false

请求方式：post

result：为发布的招聘信息

totalCount：为招聘信息的条数

通过实践发现除了必须携带headers之外，拉勾网对ip访问频率也是有限制的。一开始会提示 '访问过于频繁'，继续访问则会将ip拉入黑名单。不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。

针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。

其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。付费的价格又不太实惠。

具体就看大家如何选择了

思路

通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。

向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。这样我们就获得了数据分析的数据源！

post请求的Form Data传了三个参数

first ： 是否首页(并没有什么用)

pn：页码

kd：搜索关键字

no bb, show code

接下来我们只需要每次翻页之后调用 get_json 获得请求的结果 再遍历取出需要的招聘信息即可

ok！ 数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来

运行main方法直接上结果：

数据分析

通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗

比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专

数据通过简单的清洗之后，下面开始我们的统计

绘制薪资直方图

结论：北京市Python开发的薪资大部分处于15~25k之间

公司分布饼状图

结论：Python开发的公司最多的是海淀区、其次是朝阳区。准备去北京工作的小伙伴大概知道去哪租房了吧

学历要求直方图

结论：在Python招聘中，大部分公司要求是本科学历以上。但是学历只是个敲门砖，如果努力提升自己的技术，这些都不是事儿

福利待遇词云图

结论：弹性工作是大部分公司的福利，其次五险一金少数公司也会提供六险一金。团队氛围、扁平化管理也是很重要的一方面。

至此，此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。

3、go爬虫和python爬虫哪个快？

毋庸置疑，肯定是go 速度快

Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。

Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。

最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需go get –u –v 包

4、Python爬虫是如何获取JS生成URL和网页内容的？

chrome出了headless浏览器，无头就是没有界面，据说出了这东西后phantomjs都宣布停止更新了，不过phantomjs还是能用的，也是headless浏览器。要不直接上selenium+chrome也行

5、有没有前后端分离的python爬虫系统推荐？

其实Python做爬虫的开源项目还挺多的，列举几个供你参考。

技术：Golang + Vue

有点：不局限于 scrapy，可以运行任何语言和框架的爬虫，精美的 UI 界面，天然支持分布式爬虫，支持节点管理、爬虫管理、任务管理、定时任务、结果导出、数据统计、消息通知、可配置爬虫、在线编辑代码等功能

缺点：暂时不支持爬虫版本管理

评分：14.2K

技术：Python Flask + Vue

优点：精美的 UI 界面，内置了 scrapy 日志解析器，有较多任务运行统计图表，支持节点管理、定时任务、邮件提醒、移动界面，算是 scrapy-based 中功能完善的爬虫管理平台

缺点：不支持 scrapy 以外的爬虫，Python Flask 为后端，性能上有一定局限性

评分：1.2K

技术：Python Django + Vue

优点：Gerapy 是崔庆才大神开发的爬虫管理平台，安装部署非常简单，同样基于 scrapyd，有精美的 UI 界面，支持节点管理、代码编辑、可配置规则等功能

缺点：同样不支持 scrapy 以外的爬虫，而且据使用者反馈，1.0 版本有很多 bug，期待 2.0 版本会有一定程度的改进

评分：1.9K

技术：Python Flask

优点：基于 scrapyd，开源版 Scrapyhub，非常简洁的 UI 界面，支持定时任务

缺点：可能有些过于简洁了，不支持分页，不支持节点管理，不支持 scrapy 以外的爬虫

评分：2.9K

这里面收集了很多现成的爬虫。最后请良性的使用爬虫技术，技术是无辜的，它没有辨别能力的。斟酌使用！

如果你觉得对你有帮助，或还有其它想了解，欢迎留言关注@杰森梦想家。