“爬虫”小试牛刀，无需代码基础也可掌握~

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。

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 requests  
u='https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml'  
response=requests.get(u)  
print('状态码:{}'.format(response.status_code))  
if response.status_code != 200:  
    pass  
else:  
    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 PyQuery  
  
doc=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).content

1.4 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 time  
start=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。

Bright Data

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，需要在其官网注册，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

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，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，你仍可以通过其他可用的代理IP继续进行爬虫。此外，使用真实的代理IP还可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。

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。

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经过严格筛选和清洗，确保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。

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web端的IDE工具，并提供相关示例代码，你可以直接使用模板和对应的代码，或自己自定义爬虫，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。

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。

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。

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。

借助爬虫，可以轻松抓取数据，无论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！

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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

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