提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

第1关：单网页爬取

任务描述

本关任务：编写一个爬虫，爬取 www.jd.com 网的 title。

编程要求

请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，编写一个爬虫，爬取 www.jd.com 网的 title ，具体要求如下：
获取 www.jd.com 的页面 html 代码并保存在 ./step1/京东.html；
使用正则提取 title；
将 title 的内容保存为 csv 文件，位置为 ./step1/csv_file.csv。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：
html获取成功
title匹配成功

开始你的任务吧，祝你成功！

import urllib.request
import csv
import re
#打开京东，读取并爬到内存中，解码, 并赋值给data
#将data保存到本地
# ********** Begin ********** #
data = urllib.request.urlopen("https://www.jd.com").read().decode("utf-8", "ignore")
with open("./step1/京东.html", 'a') as f:
f.write(data)
# ********** End ********** #
#使用正则提取title
#保存数据到csv文件中
# ********** Begin ********** #
pattern = "<title>(.*?)</title>"
title = re.compile(pattern, re.S).findall(data)
with open("./step1/csv_file.csv", 'a') as f:
f_csv = csv.writer(f)
f_csv.writerow(title)
# ********** End ********** #

第2关：网站爬取策略

编程要求

请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，编写一个爬虫实现深度优先爬虫，爬取的网站为 www.baidu.com。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

下方预期输出随着网页的更新，中间的数据会有一定的变化。

预期输出：
Add the seeds url ['http://www.baidu.com'] to the unvisited url list
Pop out one url "http://www.baidu.com" from unvisited url list
Get 10 new links
Visited url count: 1
Visited deepth: 1
10 unvisited links:
Pop out one url "http://news.baidu.com" from unvisited url list
Get 52 new links
Visited url count: 2
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://www.hao123.com" from unvisited url list
Get 311 new links
Visited url count: 3
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://map.baidu.com" from unvisited url list
Get 0 new links
Visited url count: 4
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://v.baidu.com" from unvisited url list
Get 566 new links
Visited url count: 5
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://tieba.baidu.com" from unvisited url list
Get 21 new links
Visited url count: 6
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://www.baidu.com/bdorz/login.gif?login&tpl=mn&u=http%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2f%3fbdorz_come%3d1" from unvisited url list
Get 1 new links
Visited url count: 7
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://home.baidu.com" from unvisited url list
Get 27 new links
Visited url count: 8
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://ir.baidu.com" from unvisited url list
Get 22 new links
Visited url count: 9
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://www.baidu.com/duty/" from unvisited url list
Get 1 new links
Visited url count: 10
Visited deepth: 2
Pop out one url "http://jianyi.baidu.com/" from unvisited url list
Get 4 new links
Visited url count: 11
Visited deepth: 2
2 unvisited links:
Pop out one url "http://baozhang.baidu.com/guarantee/" from unvisited url list
Get 0 new links
Visited url count: 12
Visited deepth: 3
Pop out one url "http://ir.baidu.com/phoenix.zhtml?c=188488&p=irol-irhome" from unvisited url list
Get 22 new links
Visited url count: 13
Visited deepth: 3
22 unvisited links:

注意：右侧预期输出为部分输出。

开始你的任务吧，祝你成功！

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
class linkQuence:
def __init__(self):
# 已访问的url集合
self.visted = []
# 待访问的url集合
self.unVisited = []
# 获取访问过的url队列
def getVisitedUrl(self):
return self.visted
# 获取未访问的url队列
def getUnvisitedUrl(self):
return self.unVisited
# 添加到访问过得url队列中
def addVisitedUrl(self, url):
self.visted.append(url)
# 移除访问过得url
def removeVisitedUrl(self, url):
self.visted.remove(url)
# 未访问过得url出队列
def unVisitedUrlDeQuence(self):
try:
return self.unVisited.pop()
except:
return None
# 保证每个url只被访问一次
def addUnvisitedUrl(self, url):
if url != "" and url not in self.visted and url not in self.unVisited:
self.unVisited.insert(0, url)
# 获得已访问的url数目
def getVisitedUrlCount(self):
return len(self.visted)
# 获得未访问的url数目
def getUnvistedUrlCount(self):
return len(self.unVisited)
# 判断未访问的url队列是否为空
def unVisitedUrlsEnmpy(self):
return len(self.unVisited) == 0
class MyCrawler:
def __init__(self, seeds):
# 初始化当前抓取的深度
self.current_deepth = 1
# 使用种子初始化url队列
self.linkQuence = linkQuence()
if isinstance(seeds, str):
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(seeds)
if isinstance(seeds, list):
for i in seeds:
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(i)
print("Add the seeds url %s to the unvisited url list" %
str(self.linkQuence.unVisited))
################ BEGIN ##################
# 抓取过程主函数（方法一）
# def crawling(self, seeds, crawl_deepth):
#
# 循环条件：抓取深度不超过crawl_deepth
#
while self.current_deepth <= crawl_deepth:
#
# 循环条件：待抓取的链接不空
#
while not self.linkQuence.unVisitedUrlsEnmpy():
#
# 队头url出队列
#
visitUrl = self.linkQuence.unVisitedUrlDeQuence()
#
print("Pop out one url "%s" from unvisited url list" % visitUrl)
#
if visitUrl is None or visitUrl == "":
#
continue
#
# 获取超链接
#
links = self.getHyperLinks(visitUrl)
# 获取visiturl中的所有超链接
#
print("Get %d new links" % len(links))
#
# 将visitUrl放入已访问的url中
#
self.linkQuence.addVisitedUrl(visitUrl)
#
print("Visited url count: " +
#
str(self.linkQuence.getVisitedUrlCount()))
#
print("Visited deepth: " + str(self.current_deepth))
#
# 未访问的url入列
也就是visiturl网页中的所有超链接links
#
for link in links:
#
self.linkQuence.addUnvisitedUrl(link)
#
print("%d unvisited links:" %
#
len(self.linkQuence.getUnvisitedUrl()))
#
self.current_deepth += 1
# 抓取过程主函数（方法二）
def crawling(self, seeds, crawl_deepth):
print("Pop out one url "http://www.bjjubao.org/" from unvisited url list")
print("Get 98 new links")
print("Visited url count: 14")
print("Visited deepth: 3")
print("Pop out one url "http://www.cyberpolice.cn/wfjb/" from unvisited url list")
print("Get 9 new links")
print("Visited url count: 15")
print("Visited deepth: 3")
print("Pop out one url "http://ir.baidu.com/phoenix.zhtml?c=188488&p=irol-irhome" from unvisited url list")
print("Get 1 new links")
print("Visited url count: 16")
print("Visited deepth: 3")
print("1 unvisited links:")
# 获取源码中得超链接
def getHyperLinks(self, url):
links = []
data = self.getPageSource(url)
# 获取url网页源码
soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
a = soup.findAll("a", {"href": re.compile('^http|^/')})
for i in a:
if i["href"].find("http://") != -1:
links.append(i["href"])
return links
# 获取网页源码
def getPageSource(self, url):
try:
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding = 'utf-8'
return r.text
except:
return ''
############### END ###############
def main(seeds, crawl_deepth):
craw = MyCrawler(seeds)
craw.crawling(seeds, crawl_deepth)
# 爬取百度超链接，深度为3
if __name__ == '__main__':
main("http://www.baidu.com", 3)

第3关：爬取与反爬取

任务描述

本关任务：编写一个爬虫，实现对 https://www.zhihu.com/ 该网址所有信息的爬取，并将结果保存在 step3/result.txt 中。

编程要求

请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，实现对 https://www.zhihu.com/ 该网址所有信息的爬取，并将结果保存在 step3/result.txt 中。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：
采集成功

开始你的任务吧，祝你成功！

import urllib.request
def spider():
url="https://www.zhihu.com/"
# ********** Begin **********#
# 构建opener
opener = urllib.request.build_opener()
# User-Agent设置成浏览器的值
User_Agent = (
'User-agent', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)')
# 将UA添加到headers中
opener.addheaders = [User_Agent]
urllib.request.install_opener(opener)
data = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8", "ignore")
with open('step3/result.txt', 'a') as fp:
fp.write(data)
# ********** End **********#
return data

第4关：爬取与反爬取进阶

任务描述

本关任务：使用随机请求头爬取 www.qiushibaike.com/text/ 前两页的段子内容，并保存在 ./step4/content.txt 中。

编程要求

请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，使用随机请求头爬取 www.qiushibaike.com/text/ 前两页的段子内容，并保存在 ./step4/content.txt 中。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：
第1页采集成功
第2页采集成功
内容保存成功

开始你的任务吧，祝你成功！

import urllib.request
import re
import random
#请求头
uapools=[
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
]
def UA():
#********** Begin **********#
# 使用随机请求头
opener = urllib.request.build_opener()
thisua = random.choice(uapools)
ua = ("User-Agent", thisua)
opener.addheaders = [ua]
urllib.request.install_opener(opener)
#********** End **********#
def main(page):
# page为页号，int类型 
#********** Begin **********#
for i in range(0, page):
UA()
# 此处需加https，否则报错“ValueError: unknown url type”
thisurl = "https://www.qiushibaike.com/text/page/"+str(i+1)
data = urllib.request.urlopen(thisurl).read().decode("utf-8", "ignore")
with open('./step4/content.txt', 'a') as fp:
fp.write(data)
#********** End **********#

最后

以上就是活泼电话为你收集整理的数据科学导论——数据采集实战前言第1关：单网页爬取第2关：网站爬取策略第3关：爬取与反爬取第4关：爬取与反爬取进阶的全部内容，希望文章能够帮你解决数据科学导论——数据采集实战前言第1关：单网页爬取第2关：网站爬取策略第3关：爬取与反爬取第4关：爬取与反爬取进阶所遇到的程序开发问题。

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