㈠ Python爬蟲可以爬取什麼
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
一
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
二
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。
三
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
四
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
五
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.
六
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。
㈡ 爬取股票信息是網路爬蟲的應用場景嗎
網路爬蟲可以用來爬取股票信息，因為股票和物信息可以在互聯網上搜索並獲取，網路爬蟲可以自動收集這些信息。網路爬蟲是一種自動檔告地抓取互聯網信息的程序，能夠按照指定的規則自動地抓取網站上的信息，是一喚蠢液種常見的數據抓取技術。
㈢ 數據採集的方法有哪些
1、數據採集根據採集數據的類型可以分為不同的方式，主要方式有：感測器採集、爬蟲、錄入、導入、介面等。
2、數據採集的基本方法:
（1）感測器配伍監測數據：通過感測器，即現在應用比較廣的一個詞：物聯網。通過溫濕度感測器、氣體感測器、視頻感測器等外部硬體設備與系統進行通信，將感測器監測到的數據傳至系統中進行採集使用。
（2）第二種是新聞資訊類互聯網派簡數據，可以通過編寫網路爬蟲，設置好數據源後進行有目標性的爬取數據。
（3）第三種通過使用系統錄入頁面將已有的數據錄入至系統中。
（4）第四種方式是針對已有的批量的結構化數據可以開發導入工具將其導入系統中。
（5）第五種方塵賣褲式，可以通過API介面將其他系統中的數據採集到本系統中。
㈣ 爬蟲技術可以爬取什麼數據
簡單來講，爬蟲就是一個探測機器，它的基如局本操作就是模擬人的行為去各個網站溜達，點點按鈕，查查數據，或者把看到的信息背回敗橡巧來。就像一隻蟲子在一幢樓里不知疲倦地爬來爬去。
所以說，爬蟲系統有2個功能：
爬數據
爬取數據，比如你想要知道1000個商品在不同的電商網站的價格分別是多少，這樣你可以采購到最低價。人工一頁頁打開太慢了，而且這些網站也在不停更新價格。你就可以用爬蟲系統，設定好邏輯，幫你從N個網站爬取你要的商品的價格，甚至可以同步進行比較計算，最後輸出一份報告給你，哪個網站最便宜。
市面上有很多察鍵0代碼的免費爬蟲系統，比如之前我為了爬取2個游戲虛擬物品在不同網站的差異，就使用過，非常簡便。這里就不說名字了，有做廣告的嫌疑。
㈤ python 爬蟲 爬什麼數據
主要就是爬一些網頁內容。
比如 網路、google，就是靠著上萬個爬蟲伺服器去爬取所有靜態網頁內容，然後緩存在自己的伺服器，以便網民搜索。
再比如，A網站有很多比較不錯的圖片、文章等信息，B網站自己沒能力出原創，就通過爬蟲去A把圖片、文章爬下來後，直接發布在B網站。
等等等等......
㈥ 網路爬蟲的幾種常見類型
版權歸作者所有，任何形式轉載請聯系作者。
作者：盛世陽光（來自豆瓣）
來源：https://www.douban.com/note/617498592/
1.批量型網路爬蟲：限制抓取的屬性，包括抓取范圍、特定目標、限制抓取時間、限制數據量以及限制抓取頁面，總之明顯的特徵就是受限；
2.增量型網路爬蟲（通用爬蟲）：與前者相反，沒有固定的限制，無休無止直到抓完所有數據。這種類型一般應用於搜索引擎的網站或程序；
3.垂直網路爬蟲（聚焦爬蟲）：簡單的可以理解為一個無限細化的增量網路爬蟲，可以細致的對諸如行業、內容、發布時間、頁面大小等很多因素進行篩選。
這些網路爬蟲的功能不一，使用方法也不同。例如谷歌、網路搜索就是典型的增量型爬蟲，提供大而全的內容來滿足世界各地的用戶。另外像天貓、京東很多店鋪都需要屏蔽外來的抓取，這時就需要爬蟲根據一些低級域名的鏈接來抓取他們進行排名。
後來隨著爬蟲使用越來越靈活，很多網站都使用多個爬蟲同步進行抓取。例如現下很多視頻網站，都是先通過一般爬蟲或者人工批量抓取內容，然後給用戶一些可選項，讓客戶自己給聚焦爬蟲劃定范圍最後找到匹配度足夠高的內容，整個過程極大的降低了資源和時間的消耗。相反如果這些內容全部用聚焦爬蟲來完成，不僅要消耗大量的網路資源，而且會延長搜索時間時間，影響客戶體驗。
㈦ 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用
ForeSpider數據採集系統是天津市前嗅網路科技有限公司自主知識產權的通用性互聯網數據採集軟體。軟體幾乎可以採集互聯網上所有公開的數據，通過可視化的操作流程，從建表、過濾、採集到入庫一步到位。支持正則表達式操作，更有強大的面向對象的腳本語言系統。
台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
軟體特點：
一．通用性：可以抓取互聯網上幾乎100 %的數據
1.支持用戶登錄。
2.支持Cookie技術。
3.支持驗證碼識別。
4.支持HTTPS安全協議。
5.支持OAuth認證。
6.支持POST請求。
7.支持搜索欄的關鍵詞搜索採集。
8.支持JS動態生成頁面採集。
9.支持IP代理採集。
10.支持圖片採集。
11.支持本地目錄採集。
12.內置面向對象的腳本語言系統，配置腳本可以採集幾乎100%的互聯網信息。
二．高質量數據：精準採集所需數據
1.獨立知識產權JS引擎，精準採集。
2.內部集成資料庫，數據直接採集入庫。
3.內部創建數據表結構，抓取數據後直接存入資料庫相應欄位。
4.根據dom結構自動過濾無關信息。
5.通過模板配置鏈接抽取和數據抽取，目標網站的所有可見內容均可採集，智能過濾無關信息。
6.採集前數據可預覽採集，隨時調整模板配置，提升數據精度和質量。
7.欄位的數據支持多種處理方式。
8.支持正則表達式，精準處理數據。
9.支持腳本配置，精確處理欄位的數據。
三．高性能：千萬級的採集速度
1.C++編寫的爬蟲，具備絕佳採集性能。
2.支持多線程採集。
3.台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。
4.伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。
5.並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
6.軟體性能穩健，穩定性好。
四．簡易高效：節約70%的配置時間
1.完全可視化的配置界面，操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎，代碼薄弱人員也可快速上手，降低操作門檻，節省企業爬蟲工程師成本。
3.過濾採集入庫一步到位，集成表結構配置、鏈接過濾、欄位取值、採集預覽、數據入庫。
4.數據智能排重。
5.內置瀏覽器，欄位取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五． 數據管理：多次排重
1. 內置資料庫，數據採集完畢直接存儲入庫。
2. 在軟體內部創建數據表和數據欄位，直接關聯資料庫。
3. 採集數據時配置數據模板，網頁數據直接存入對應數據表的相應欄位。
4. 正式採集之前預覽採集結果，有問題及時修正配置。
5. 數據表可導出為csv格式，在Excel工作表中瀏覽。
6. 數據可智能排除，二次清洗過濾。
六． 智能：智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為，突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網頁的各類參數和下載過程的各類參數。
3.支持動態IP代理加速，智能過濾無效IP代理，提升代理的利用效率和採集質量。
4.支持動態調整數據抓取策略，多種策略讓您的數據無需重采，不再擔心漏采，數據採集更智能。
5.自動定時採集。
6.設置採集任務條數，自動停止採集。
7.設置文件大小閾值，自動過濾超大文件。
8.自由設置瀏覽器是否加速，自動過濾頁面的flash等無關內容。
9.智能定位欄位取值區域。
10.可以根據字元串特徵自動定位取值區域。
11.智能識別表格的多值，表格數據可以完美存入相應欄位。
七． 優質服務
1.數據採集完全在本地進行，保證數據安全性。
2.提供大量免費的各個網站配置模板在線下載，用戶可以自由導入導出。
3.免費升級後續不斷開發的更多功能。
4.免費更換2次綁定的計算機。
5.為用戶提供各類高端定製化服務，全方位來滿足用戶的數據需求。
㈧ 通過爬蟲的方式常爬取的數據源主要來自什麼和app的數據
日誌採集。通過爬蟲的方式指鋒常爬取的數則虛據源主要來自這四類數據源包括，開放數據源、爬蟲抓取、感測器和日誌採集，開放數據源是針對行業唯盯晌的資料庫。爬蟲，即網路爬蟲，也叫做網路機器人，可以代替人們自動地在互聯網中進行數據信息的採集與整理。
㈨ 爬蟲能爬到哪些數據
爬蟲的概念是，爬取網上能看到的數據，也就是只要網上存在的，通過瀏覽器可以看到的數據。爬蟲都可以爬取。爬蟲爬取的原理就是偽裝成瀏覽器，然後進行爬取操作
哪些數據你需要你就可以爬取。比如爬取公司競爭對手的商業數據，爬取電影，音樂，圖片等等的。只要你希望得到的，前提瀏覽器可以訪問的都可以爬取
㈩ 監測型爬蟲的典型使用場景是什麼
監測型爬蟲的典型使用場景：
1、搜索引擎是通用網路爬蟲最重要的應用場景之一，將網路爬蟲作為最基礎的部分——互聯網信息的採集器，讓網路爬蟲自動到互聯網中抓取數據。例如谷歌、網路、必應等搜索引擎都是利用網路爬蟲技術從互聯網上採集海量的數據。
2、政府或企業通過網路爬蟲技術自動採集論壇評論、在線博客、新聞媒體或微博等網站中侍弊的海量數據，採用數據挖掘的相關方法(如詞頻統計、文本情感計算、主題識別等)發掘輿情熱點，跟蹤目標話題，並根據一定的標准採取相老春族應的輿情控制與引導措施。例如，網路熱點排行榜、微博熱搜排行榜。
3、聚合平台也是網路爬蟲技術的常見的應用場景，這些平台就是運用網路爬蟲技術對一些電商平台上的商品信息進行採集，將所有的商品信息放到自己的平台上展示，並提供橫向數據的比較，幫助用戶尋找實惠的商品價格。
4、出行類軟體也是網路爬蟲應用比較多的場景。這類應用運用網路爬蟲技術，不斷地訪森游問交通出行的官方售票網站刷新余票，一旦發現有新的余票便會通知用戶付款買票。