以前不懂编程,但经常要从互联网上批量下载一些文件图片视频、收集整理数据等,手工操作耗时耗力。用ChatGPT入门了Python编程后,就寻思着可以再利用ChatGPT入门网络爬虫。
先让ChatGPT给我列出一个学习计划:
我有一些Python编程基础。现在我希望用7天来入门Python网络爬虫,重点是掌握网页上的PDF文件爬取下载、youtube网站视频爬取下载、播客网站的音频爬取下载。给我列出一个详细的学习计划,要具体到每天,安排好每天的学习目标、学习内容、测试题目、要看的图书和网络资源。学习计划里面不需要包括Python编程的内容。
然后让ChatGPT推荐了一些网络爬虫的相关书籍和网络资源,去图书馆借了几本书。根据这些书的目录大纲,大致了解了网络爬虫需要掌握哪些知识点,然后对ChatGPT的学习计划进行了修改。
第一天: 基础知识和HTML解析器 ,理解网络爬虫的基本知识和概念,学习使用Python中的BeautifulSoup库来解析HTML,学会使用chrome浏览器自带的网页分析工具和fiddler抓包工具。chrome浏览器自带的网页分析工具很有用,这是编写所有网络爬虫的起点,这个技能要多了解。
翻阅的图书有《Python网络爬虫从入门到实践》、《实战Python网络爬虫》。这两本书内容很详尽,涉及到了网络爬虫的方方面面,是很好的入门参考书。
第二天: 数据提取和存储,学习使用XPath和正则表达式来从HTML中提取信息,学习如何将提取的信息存储到本地文件或数据库中
这些方法大致了解就可以了,因为可以让ChatGPT来编写提取信息的具体方法。
第三天: PDF文件的爬取和下载,使用Python中的requests库和urllib库来爬取和下载PDF文件,学习使用第三方库PyPDF2来处理PDF文件
用ChatGPT编写了一个某个网站的PDF下载程序,成功!
书中没有讲的是,很多网站有反爬虫设置,所以一开始的程序看起来没有任何错误,但是总是运行不成功。
最后根据ChatGPT的建议,修改了请求头和设置了延迟请求,才运行成功。
因此,纸上得来终觉浅,一定得去实际演练,才能真正掌握这些技能。
第四天: YouTube视频的爬取和下载,学习使用Python中的requests库和urllib库来解析YouTube视频链接和信息、下载YouTube视频,学习使用第三方库moviepy来处理视频文件,资料: pytube3的Github主页
安装了pytube3,让ChatGPT写了youtube视频下载代码,但是运行不成功,可能是代理问题,设置了代理,依然不成功。很多在线视频网站的视频下载,还是非常麻烦的,对于小白来说太难,先放在一边。
第五天: 播客网站的音频爬取和下载,学习使用Python中的requests库和urllib库来爬取和下载播客网站的音频文件,学习使用第三方库pydub来处理音频文件
音频如果源代码里面可以直接找到URL地址,还是很容易实现的。但是,对于动态加载的播客网站,也比较麻烦。
第六天: 反爬虫和并发爬取,理解反爬虫机制和常用的反爬虫手段:IP封禁、User-Agent检测和验证码,使用代理和随机User-Agent来应对反爬虫
这个挺难的,尤其是Ajax动态数据抓取(需要分析请求参数、模拟Ajax请求),因为不同的网站有不同的反爬虫机制,需要长时间的经验积累。对于小白来说,很容易因为各种反爬虫机制导致ChatGPT编写出来的程序跑不通。
第七天: 高级应用和实践,学习如何使用Selenium模拟浏览器行为、模拟登录网站、爬取动态网页,学习如何使用Scrapy框架进行高级爬虫应用。此外,了解下下手机APP数据爬取:appium和mitmproxy。
虽然过程磕磕碰碰的,但借助ChatGPT还是达到了入门网络爬虫的目的。我觉得有了ChatGPT这个超级导师,最关键的是克服了恐惧心理,以前觉得根本不可能学会的东西现在也有勇气去尝试了。凡是感兴趣的事情,都可以大胆去学习尝试。此外,对于非专业编程人员来说,也不需要深入了解很细节的东西,翻翻书对整个网络爬虫的框架和流程有个大致了解即可。这样我们就可以比较准确的描述自己的需求、实现步骤等,然后交给ChatGPT去实现。
读者福利
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