基于Python的数据采集技术研究.pdf
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1、2023年12 月计算机应用文摘第39 卷第2 4期基于Python的数据采集技术研究石腾兴,张丽华,林澍,徐沈晖(嘉兴南湖学院,浙江嘉兴3140 0 0)摘要:互联网的不断发展和大数据、人工智能的迅速崛起使数据变得尤为重要,几乎所有行业都需要数据的支持来推动业务发展,因此如何采集海量的数据信息成为当前函待解决的问题。文章基于Python深入探讨了数据采集的过程,包括数据请求、解析、处理、存储等,并对不同技术的优缺点进行了比较,旨在为开发者的技术选择提供参考。关键词:大数据;数据采集;Python中图法分类号:TP391Research on data acquisition technolo
2、gy based on PythonSHI Tengxing,ZHANG Lihua,LIN Shu,XU Shenhui(Jiaxing Nanhu University,Jiaxing,Zhejiang 314000,China)Abstract:The continuous development of the Internet and the rapid rise of big data and artificialintelligence have made data particularly important.Almost all industries require data
3、support to drivebusiness development.Therefore,how to collect massive amounts of data information has become anurgent problem to be solved.This article delves into the process of data collection based on Python,including data request,parsing,processing,storage,etc.,and compares the advantages anddis
4、advantages of different technologies,aiming to provide reference for developers in technologyselection.Key words:big data,data acquisition,Python1引言随着互联网技术的不断发展,数据的数量和速度都在迅猛增长,人们已进人了以数据为核心的新时代。目前,数据成为最重要的资源之一,它具有无限的价值潜力,被应用于各个领域。在商业领域,企业可以通过数据分析了解市场、消费者行为以及自身业务的状况,从而做出更明智的商业决策。在医疗健康领域,医疗机构可以通过分析病人数据
5、来预测疾病的风险和趋势,从而实现疾病的早期预防和干预。在个人层面,数据也为人们提供了许多的便利和服务,如一些智能家居产品可以根据用户的生活习惯和偏好自动调节温度、光线等,从而为其提供更加智能化的生活体验。然而,实现数据分析的前提是获取数据,数据采集是获取数据的重要途径之一。数据的人工采集方式费时费力,且其采集过程中可能存在人为的文献标识码:A采集错误。相较而言,基于技术手段的数据采集具有以下优势:(1)可提高采集效率;(2)可扩大数据规模,从而获取更多的数据,进而得到更精准的结果;(3)可通过避免人为误差和主观性以提高数据质量和准确性;(4)可实现自动化处理和分析,从而提高数据的利用效率和价值
6、。因此,基于技术手段的数据采集可在各个领域中帮助人们更好地进行数据分析,从而使数据体现其价值和意义。2楼数据采集工具现有的国内外常用数据采集工具包括Scrapy,Beautiful Soup,Selenium,PySpider等,实现数据采集的主要开发语言则包括Java,Python及C+等。其中,Python是最为常用的开发语言之一,世界上大约8 0%的数据采集是基于Python实现的,其具有以下优势:(1)易学易用:Python的语法简单明了且上手难基金项目:嘉兴南湖学院2 0 2 2 年校级SRT项目(8 517 2 2 318 3);教育部产学合作协同育人项目(2 0 2 0 0 2
7、2 540 17);浙江省教育科学规划一般课题(2 0 2 2 SCG050)100度低 1,对于初学者来说非常友好;(2)强大的第三方库支持:Python拥有丰富的第三方库支持 2 ,包括一些专门用于爬虫的库,如Beautiful Soup,Scrapy等,这些库能够大幅简化爬虫代码的编写和调试过程,从而提高开发效率;(3)高效地处理文本数据:Python的内置字符串处理和正则表达式功能非常强大,有助于开发者高效地处理网页中的文本数据,从而更好地实现爬虫的数据提取和清洗;(4)开放性和灵活性:Python 是一门开源语言,拥有庞大的社区和用户群体,各种开源爬虫框架层出不穷,用户既可以选择适合
8、自己的爬虫工具,也可以根据自己的需求开发定制化的爬虫程序;(5)跨平台支持:Python支持多个操作系统平台,包括Windows,Linux,Mac OS等,这使开发出的爬虫程序能够在不同的平台上运行和部署3数据采集流程数据采集是通过各种技术手段从多个数据源中获取数据并进行处理和存储的过程 3,其一般流程如图1所示。开始结束(1)数据请求。爬虫首先需要发送请求以获取目标网站的页面数据,请求可以使用Python中的Requests库或者Scrapy框架来实现。请求过程中需要设置请求头、Cookie等信息,以及合适的请求方法和参数,以获取需要的数据。(2)数据解析。请求到网站的页面数据后,需要对数
9、据进行解析,常见的数据解析方法包括正则表达式、BeautifulSoup、X Pa t h 等。通过对HTML代码的解析和分析,可以获取所需的数据信息,包括文字、图片、链接等。(3)数据处理。在获取到数据后,需要进行数据处理,包括清洗、过滤、转换等。其中,清洗数据的目的是去除原始数据中不必要的部分,并提取出需要的信息;过滤数据可以通过条件过滤、去重等方法来实现;数据转换则是将提取出来的数据转换为合适的格式,如 CSV,JSON等。(4)数据存储。处理好的数据需要进行存储,包括本地存储和数据库存储。常用的数据库包括计算机应用文摘MySQL,MongoDB等。在存储数据的过程中,需要考虑数据的安全
10、性、可读性和可扩展性等问题。在整个数据采集过程中,数据请求和数据解析是数据采集中较为困难的步骤。在数据请求方面中,部分网站可能会对请求进行反爬虫处理,且不同的网站可能具有不同的反爬虫策略,需要有针对性地进行处理;在数据解析方面,不同的网站可能具有不同的网页结构和HTML代码,解析起来可能会比较困难。因此,开发者需要利用一定的技术和策略来克服困难。3.1数据请求(1)Re q u e s t。Re q u e s t s 技术是爬虫的基础性工具,它是以Python 为基础开发的 HTTP 库,该技术允许开发者直接发送HTTP/1.1请求,开发者可通过Request库可以方便地发送HTTP请求并获
11、取服务器响应。同时,Request 可以模拟浏览器发送请求,对简单的数据请求和页面爬取而言,使用Requests更加简便。若网站设置了反爬虫策略,则数据的获取可能会变得困难。因此,开发者须对请求设置HTTP 请求头、cookie等参数,从而实现更为灵活和精准的请求。(2)Selenium。Se le n iu m 是一个自动化测试工具,支持Chrome,Firefox,IE等浏览器。Selenium可以模数据请求数据解析数据存储数据处理图1数据采集流程2023年第2 4期拟人类操作浏览器的行为,如点击、输人、滚动等。通过Selenium,开发者可以模拟用户在浏览器上的操作,从而实现模拟登录、模
12、拟点击等复杂操作。对一些需要模拟人类操作的数据请求或者数据爬取而言,Selenium可以很好地解决问题。与Request 技术相比,Selenium 可以避开一系列复杂的通信流程,其反反爬能力较强。需要注意的是,Selenium的运行速度相对较慢,且对计算机资源的消耗较大,因此在数据请求方面的选择需要根据具体需求来决定。(3)框架。Python提供了许多框架技术来实现数据采集 4,这些框架具有更高的抽象层次、可重用性、可维护性、扩展性、性能等优势。例如,Scrapy是一个Python 的开源爬虫框架,它使用Twisted 异步网络框架,支持多线程和分布式爬取,可实现高效快速的爬取。同时,该框架
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