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(数据科学学习手札50)基于Python的网络数据采集-selenium篇(上)

接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib、requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫中最简单的部分,事实上,现在但凡有价值的网站都或多或少存在着自己的一套反爬机制,例如利用JS脚本来控制网页中部分内容的请求和显示,使得最原始的直接修改静态目标页面url地址来更改页面的方式失效,这一部分,我在(数据科学学习手札47)基于Python的网络数据采集实战(2)中爬取马蜂窝景点页面下蜂蜂点评区域用户评论内容的时候,也详细介绍过,但之前我在所有爬虫相关的文章中介绍的内容,都离不开这样的一个过程:

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[Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解(NLP语料构造必备)

随着互联网和大数据的飞速发展,我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息,而在收集这些海量信息过程中,通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作,比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务(Graph Search)、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别,但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。

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