㈠ python爬蟲一般都爬什麼信息
python爬蟲一般都爬什麼信息？
一般說爬蟲的時候，大部分程序員潛意識里都會聯想為Python爬蟲，為什麼會這樣，我覺得有兩個原因：
1.Python生態極其豐富，諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實在強大
2.Python語法簡潔易上手，分分鍾就能寫出一個爬蟲（有人吐槽Python慢，但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大）
爬蟲是一個程序，這個程序的目的就是為了抓取萬維網信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果，除了wiki相關介紹外，爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python，前人說Python爬蟲，現在看來果然誠不欺我～
爬蟲的目標對象也很豐富，不論是文字、圖片、視頻，任何結構化非結構化的數據爬蟲都可以爬取，爬蟲經過發展，也衍生出了各種爬蟲類型：
● 通用網路爬蟲：爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web，搜索引擎乾的就是這些事
● 垂直網路爬蟲：針對特定領域主題進行爬取，比如專門爬取小說目錄以及章節的垂直爬蟲
● 增量網路爬蟲：對已經抓取的網頁進行實時更新
● 深層網路爬蟲：爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念，讓我們以一個獲取網頁內容為例，從爬蟲技術本身出發，來說說網頁爬蟲，步驟如下：
模擬請求網頁資源
從HTML提取目標元素
數據持久化
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㈡ 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。
㈢ 如何正確利用網路爬蟲
基本步驟㈣ 什麼是網路爬蟲技術
網路爬蟲技術是一種自動化獲取互聯網信息的技術。它通過程序模擬人類在互聯網上的瀏覽行為，自動訪問網頁並提取所需的信息。網路爬蟲技術可以用於各種應用場景，如搜索引擎、數據挖掘、信息監控等。其基本原理是通過HTTP協議向目標網站發送請求，獲取網頁內容，並解析網頁結構，從中提取所需的信息。網路爬蟲技術的核心是網纖大雀頁解析和數據提取，需要使用各種技術和工具來實現，如正則仿山表達式、XPath、BeautifulSoup等。同時，網路爬蟲技術也面臨著一些挑戰和毀早限制，如反爬蟲機制、網站訪問限制等。因此，在使用網路爬蟲技術時需要遵守相關法律法規和道德規范，確保合法合規。
㈤ 爬蟲框架都有什麼
設計框架的目的就是將爬蟲流程統一化，將通用的功能進行抽象，減少重復工作。設計網路爬蟲框架需要哪些組件呢？下面ipidea全球IP為大家介紹一下。
爬蟲框架要處理很多的URL，我們需要設計一個隊列存儲所有要處理的 URL，這種先進先出的數據結構非常符合這個需求。 將所有要下載的URL存儲在待處理隊列中，每次下載會取出一個，隊列中就會少一個。我們知道有些URL的下載會有反爬蟲策略，所以針對這些請求需要做一些特殊的設置，進而可以對URL進行封裝抽出 Request。
頁面下載器如果沒有，用戶就要編寫網路請求的處理代碼，這無疑對每個 URL 都是相同的動作。 所以在框架設計中我們直接加入它就好了，至於使用什麼庫來進行下載都是可以的，你可以用 httpclient 也可以用okhttp在本文中我們使用一個超輕量級的網路請求庫 oh-my-request (沒錯，就是在下搞的)。優秀的框架設計會將這個下載組件置為可替換，提供默認的即可。
爬蟲調度器，調度器和我們在開發 web 應用中的控制器是一個類似的概念，它用於在下載器、解析器之間做流轉處理。 解析器可以解析到更多的 URL 發送給調度器，調度器再次的傳輸給下載器，這樣就會讓各個組件有條不紊的進行工作。
網頁解析器我們知道當一個頁面下載完成後就是一段 HTML 的 DOM 字元串表示，但還需要提取出真正需要的數據以前的做法是通過String的API 或者正則表達式的方式在DOM 中搜尋，這樣是很麻煩的，框架 應該提供一種合理、常用、方便的方式來幫助用戶完成提取數據這件事兒。常用的手段是通過xpath或者css選擇器從DOM中進行提取，而且學習這項技能在幾乎所有的爬蟲框架中都是適用的。
數據處理，普通的爬蟲程序中是把網頁解析器和數據處理器合在一起的，解析到數據後馬上處理。 在一個標准化的爬蟲程序中，他們應該是各司其職的，我們先通過解析器將需要的數據解析出來，可能是封裝成對象。然後傳遞給數據處理器，處理器接收到數據後可能是存儲到資料庫，也可能通過介面發送給老王。
㈥ 網路爬蟲是什麼
網路爬蟲又稱網路蜘蛛、網路機器人，它是一種按照一定的規則自動瀏覽、檢索網頁信息的程序或者腳本。網路爬蟲能夠自動請求網頁，並將所需要的數據抓取下來。通過對抓取的數據進行處理，從而提取出有價值的信息。
我們所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的網路爬蟲，比如網路、搜狗、360瀏覽器、谷歌搜索等等。每個搜索引擎都擁有自己的爬蟲程序，比如360瀏覽器的爬蟲稱作360Spider，搜狗的爬蟲叫做Sogouspider。
網路搜索引擎，其實可以更形象地稱之為網路蜘蛛（Baispider），它每天會在海量的互聯網信息中爬取優質的信息，並進行收錄。當用戶通過網路檢索關鍵詞時，網路首先會對用戶輸入的關鍵詞進行分析，然後從收錄的網頁中找出相關的網頁，並按照排名規則對網頁進行排序，最後將排序後的結果呈現給用戶。在這個過程中網路蜘蛛起到了非常想關鍵的作用。
網路的工程師們為「網路蜘蛛」編寫了相應的爬蟲演算法，通過應用這些演算法使得「網路蜘蛛」可以實現相應搜索策略，比如篩除重復網頁、篩選優質網頁等等。應用不同的演算法，爬蟲的運行效率，以及爬取結果都會有所差異。
爬蟲可分為三大類：通用網路爬蟲、聚焦網路爬蟲、增量式網路爬蟲。
通用網路爬蟲：是搜索引擎的重要組成部分，上面已經進行了介紹，這里就不再贅述。通用網路爬蟲需要遵守robots協議，網站通過此協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不允許抓取。
robots協議：是一種「約定俗稱」的協議，並不具備法律效力，它體現了互聯網人的「契約精神」。行業從業者會自覺遵守該協議，因此它又被稱為「君子協議」。
聚焦網路爬蟲：是面向特定需求的一種網路爬蟲程序。它與通用爬蟲的區別在於，聚焦爬蟲在實施網頁抓取的時候會對網頁內容進行篩選和處理，盡量保證只抓取與需求相關的網頁信息。聚焦網路爬蟲極大地節省了硬體和網路資源，由於保存的頁面數量少所以更新速度很快，這也很好地滿足一些特定人群對特定領域信息的需求。
增量式網路爬蟲：是指對已下載網頁採取增量式更新，它是一種只爬取新產生的或者已經發生變化網頁的爬蟲程序，能夠在一定程度上保證所爬取的頁面是最新的頁面。
隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量信息的載體，如何有效地提取並利用這些信息成為一個巨大的挑戰，因此爬蟲應運而生，它不僅能夠被使用在搜索引擎領域，而且在大數據分析，以及商業領域都得到了大規模的應用。
1)數據分析
在數據分析領域，網路爬蟲通常是搜集海量數據的必備工具。對於數據分析師而言，要進行數據分析，首先要有數據源，而學習爬蟲，就可以獲取更多的數據源。在採集過程中，數據分析師可以按照自己目的去採集更有價值的數據，而過濾掉那些無效的數據。
2)商業領域
對於企業而言，及時地獲取市場動態、產品信息至關重要。企業可以通過第三方平台購買數據，比如貴陽大數據交易所、數據堂等，當然如果貴公司有一個爬蟲工程師的話，就可通過爬蟲的方式取得想要的信息。
爬蟲是一把雙刃劍，它給我們帶來便利的同時，也給網路安全帶來了隱患。有些不法分子利用爬蟲在網路上非法搜集網民信息，或者利用爬蟲惡意攻擊他人網站，從而導致網站癱瘓的嚴重後果。關於爬蟲的如何合法使用，推薦閱讀《中華人民共和國網路安全法》。
為了限制爬蟲帶來的危險，大多數網站都有良好的反爬措施，並通過robots.txt協議做了進一步說明，下面是淘寶網robots.txt的內容：
從協議內容可以看出，淘寶網對不能被抓取的頁面做了規定。因此大家在使用爬蟲的時候，要自覺遵守robots協議，不要非法獲取他人信息，或者做一些危害他人網站的事情。
首先您應該明確，不止Python這一種語言可以做爬蟲，諸如PHP、Java、C/C++都可以用來寫爬蟲程序，但是相比較而言Python做爬蟲是最簡單的。下面對它們的優劣勢做簡單對比：
PHP：對多線程、非同步支持不是很好，並發處理能力較弱；Java也經常用來寫爬蟲程序，但是Java語言本身很笨重，代碼量很大，因此它對於初學者而言，入門的門檻較高；C/C++運行效率雖然很高，但是學習和開發成本高。寫一個小型的爬蟲程序就可能花費很長的時間。
而Python語言，其語法優美、代碼簡潔、開發效率高、支持多個爬蟲模塊，比如urllib、requests、Bs4等。Python的請求模塊和解析模塊豐富成熟，並且還提供了強大的Scrapy框架，讓編寫爬蟲程序變得更為簡單。因此使用Python編寫爬蟲程序是個非常不錯的選擇。
爬蟲程序與其他程序不同，它的的思維邏輯一般都是相似的，所以無需我們在邏輯方面花費大量的時間。下面對Python編寫爬蟲程序的流程做簡單地說明：
先由urllib模塊的request方法打開URL得到網頁HTML對象。
使用瀏覽器打開網頁源代碼分析網頁結構以及元素節點。
通過BeautifulSoup或則正則表達式提取數據。
存儲數據到本地磁碟或資料庫。
當然也不局限於上述一種流程。編寫爬蟲程序，需要您具備較好的Python編程功底，這樣在編寫的過程中您才會得心應手。爬蟲程序需要盡量偽裝成人訪問網站的樣子，而非機器訪問，否則就會被網站的反爬策略限制，甚至直接封殺IP，相關知識會在後續內容介紹。
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