python爬虫赚钱的途径

python爬虫怎么赚钱?python爬虫爬到有价值的数据，进行建模，挖掘就会产生商业价值，下面是小编为您整理的关于python爬虫赚钱的途径，希望对你有所帮助。

python爬虫赚钱的途径

Python语言这两年是越来越火了，它慢慢崛起也是有原因的。

比如市场需求、入门简单易学、支持多种语言……当然这些都是很官方的。

说白了，就是

写个web服务，可以用python;

写个服务器脚本，可以用python;

写个桌面客户端，可以用python;

做机器学习数据挖掘，可以用python;

写测试工具自动化脚本依旧可以用python……

Python语言是免费支持的!

既然那么好，如何利用python进行有意义的行(zhuan)为(钱)呢?

今天，小编和大家一起学习python爬虫技术呢?

一、老生常谈-学习准备

学会提前准备是一切好的开始，学习语言更是如此。兴趣是最好的老师，学习爬虫技术，可以给自己定个目标，比如为了妹纸，爬取时尚网站的数据信息，打包给那个她······

基础知识必须掌握

什么是爬虫?数据是从哪里来的?这些基础到不行的知识点，请自行搜索!你还得掌握：

·HTML，了解网页的结构，内容等，帮助后续的数据爬取。

·Python

因为比较简单，零基础可以听一些大牛的博客文章，或者听别人是怎么说

python玩转自动化测试，这个点有基础的同学，可以略过哈~

·TCP/IP协议，HTTP协议

了解在网络请求和网络传输上的基本原理，帮助今后写爬虫的时候理解爬虫的逻辑。

二、爬取整个网站的构思

当用户在浏览网页时，会看图片。

点击网址看到的图片，是用户输入网址-DNS服务器-服务器主机-服务器请求-服务器解析-发送浏览器HTML、JS、CSS-浏览器解析

爬虫需要爬取，有HTML代码构成的网页，然后获取图片和文字!

三、环境配置

环境配置总是最重要的一个环境，做过测试的都知道。python也一样，需要掌握几款好用的IDE，我们来看看常用的几个：

1、Notepad++，简单，但是提示功能不强

2、PyCharm，用于一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、代码跳转、等等，同时可用于Django开发，支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython!

好的开发工具是一切工作完成的前提。

爬取这么多数据，赚钱岂不是分分钟~技能快学起来吧!

python爬虫工资多高

Python 爬虫的工资首先得看你是在那个城市

一般一线城市【北京为例】爬虫工程师97.3%的薪资在10K以上，技术比较过硬的会更高

新一线/二线城市【杭州为例】 85.7%的薪资水平是在10K 以上 占比最大的是10K-15K

由此可看，Python现在已然是站在了风口浪尖上，学习Python，还是非常有前景的!

基本的爬虫工作原理

基本的http抓取工具，scrapy

Bloom Filter: Bloom Filters by Example

如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq:

rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub

后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)

python爬虫学习心得

首先 爬虫是为了获取网页上数据。爬虫的大概可以分成四个模块：url队列，download下载部分，页面分析部分，数据管理部分。

爬虫的整个运行流程：

url队列：保存从页面上分析出来的url。

download下载部分：使用requests和urllib2,从internet上下载html文档。

spider分析部分:使用xpath和正则表达式对html进行解析，解析出数据和url两个部分。

item数据部分：将数据临时使用json或者普通字符串的形式保存在txt中，为以后清洗和永久保存提供了方便。

遇到的问题：

在引擎运行的时候，内存的控制极差同时使用率很大。运行一段时间后会被操作系统杀掉。主要的原因：在一个函数运行的时候，python是不会释放当前的资源的，只有当函数退出的时候资源完全释放。由于引擎的运行是被队列影响的。只要队列不为空，引擎就不会退出，资源就不会释放。

解决办法：

当引擎运行一段时间后，就退出。把队列内部中的url全部保存到一个临时txt中，当一段时间后引擎自动启动后去读取txt中的url同时加入到队列中。引擎再次启动运行。这是一个通过牺牲时间来换取空间的一般性的办法。

优化的地方：

队列中的冗余应该最小，因此重写了一个队列，队列中不存在重复的url。

download部分，使用了压缩技术，大大加快了html文档的传输速度(可能会加大服务器的负担)

在寻找内存问题的时候发现了一个不错的内存检测工具memory_profiler

这个只需要在函数上添加修饰则可以判断这个函数中每一行的运行时间。

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