❶ 大数据 爬虫 分布式研究方向有哪些
大数据是指数据的量，过去数十年数据收集存储的能力大幅提升，人类社会专积累的数据量几何属级数上升，这是指目前的现状。数据挖掘是从海量数据中获取规则和知识，统计学和机器学习为数据挖掘提供了数据分析的技术手段。
❷ 爬虫数据采集，大数据平台和交易接单网站有哪些
大数据平台一般有价值的数据不会提供给用户的，真正有价值的数据还需要自己爬虫分析出来
回答不够详细可以私信交流，如有需要也可提供有偿私活服务
❸ 大数据爬虫技术有什么功能
1、爬虫技术概述
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
2、爬虫原理
2.1 网络爬虫原理
Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Bai。由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。
2.2 网络爬虫系统的工作原理
在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些js脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。
控制器
控制器是网络爬虫的**控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。
解析器
解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。
资源库
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品有：Oracle、Sql Server等。
Web网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。网络爬虫系统以这些种子集合作为初始URL，开始数据的抓取。因为网页中含有链接信息，通过已有网页的 URL会得到一些新的 URL，可以把网页之间的指向结构视为一个森林，每个种子URL对应的网页是森林中的一棵树的根节点。这样，Web网络爬虫系统就可以根据广度优先算法或者深度优先算法遍历所有的网页。由于深度优先搜索算法可能会使爬虫系统陷入一个网站内部，不利于搜索比较靠近网站首页的网页信息，因此一般采用广度优先搜索算法采集网页。Web网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，然后简单地从队首取出一个URL下载其对应的网页。得到网页的内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列。然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载，然后再解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后才会停止下来。
网络爬虫的基本工作流程如下：
1.首先选取一部分精心挑选的种子URL；
2.将这些URL放入待抓取URL队列；
3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列；
4.分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
2.3 抓取策略
在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
2.3.1 深度优先遍历策略
深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下面的图为例：
遍历的路径：A-F-G E-H-I B C D
2.3.2 宽度优先遍历策略
宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接**待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例：
遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I
2.3.3 反向链接数策略
反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。
在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。
2.3.4 Partial PageRank策略
Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。
如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。
2.3.5 OPIC策略策略
该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。
2.3.6 大站优先策略
对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。
3、爬虫分类
开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：
（1）分布式爬虫：Nutch
（2）java爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
3.1 分布式爬虫
爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学**成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气，当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
3.2 JAVA爬虫
这里把JAVA爬虫单独分为一类，是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便谈谈。
其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，难问题和复杂的问题都被以前的人解决了（比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是毫无技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点是开发hadoop，本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说，类似遍历本机的文件，查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架，就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块，谁都能做，但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是：
1）爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么？
不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的，那都不叫开源爬虫，那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器，往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是，使用这些爬虫来遍历网站，遇到需要解析的页面，就将网页的相关信息提交给模拟浏览器，来完成JS生成信息的抽取。
2）爬虫可以爬取ajax信息么？
网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
3）爬虫怎么爬取要登陆的网站？
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
4）爬虫怎么抽取网页的信息？
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好，这里不评价。
5）爬虫怎么保存网页的信息？
有一些爬虫，自带一个模块负责持久化。比如webmagic，有一个模块叫pipeline。通过简单地配置，可以将爬虫抽取到的信息，持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫，并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好，就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似，取决于你的业务。
6）爬虫被网站封了怎么办？
爬虫被网站封了，一般用多代理（随机代理）就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理，放到一个全局数组中，自己写一个代理随机获取（从数组中）的代码。
7）网页可以调用爬虫么？
爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
8）爬虫速度怎么样？
单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
9）明明代码写对了，爬不到数据，是不是爬虫有问题，换个爬虫能解决么？
如果代码写对了，又爬不到数据，换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况，要么是网站把你封了，要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取？
爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽可能覆盖。
至于根据主题爬取，爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来，然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛，可以通过限制URL正则等方式，来缩小一下范围。
11）哪个爬虫的设计模式和构架比较好？
设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的，都是软件开发完，然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。
至于构架，开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列，这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单，谈不上什么构架。
所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂，拿哪个爬虫来，都是要经过复杂的二次开发，才可以满足需求。
3.3 非JAVA爬虫
在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类，并不是针对爬虫本身的质量进行讨论，而是针对larbin、scrapy这类爬虫，对开发成本的影响。
先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
上图是Scrapy的架构图，绿线是数据流向，首先从初始URL 开始，Scheler 会将其交给 Downloader 进行下载，下载之后会交给 Spider 进行分析，需要保存的数据则会被送到Item Pipeline，那是对数据进行后期处理。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。 因此在开发爬虫的时候，最好也先规划好各种模块。我的做法是单独规划下载模块，爬行模块，调度模块，数据存储模块。
对于C++爬虫来说，学**成本会比较大。而且不能只计算一个人的学**成本，如果软件需要团队开发或者交接，那就是很多人的学**成本了。软件的调试也不是那么容易。
还有一些ruby、php的爬虫，这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务，用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫，一方面要调研一下相关的生态圈，还有就是，这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG（用的人少、资料也少）
4、反爬虫技术
因为搜索引擎的流行，网络爬虫已经成了很普及网络技术，除了专门做搜索的Google，Yahoo，微软，网络以外，几乎每个大型门户网站都有自己的搜索引擎，**小小叫得出来名字得就几十种，还有各种不知名的几千几万种，对于一个内容型驱动的网站来说，受到网络爬虫的光顾是不可避免的。
一些智能的搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，对网站资源消耗比较少，但是很多糟糕的网络爬虫，对网页爬取能力很差，经常并发几十上百个请求循环重复抓取，这种爬虫对中小型网站往往是毁灭性打击，特别是一些缺乏爬虫编写经验的程序员写出来的爬虫破坏力极强，造成的网站访问压力会非常大，会导致网站访问速度缓慢，甚至无法访问。
一般网站从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，大多数网站都从这些角度来反爬虫。第三种一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度。
4.1 通过Headers反爬虫
从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]
4.2 基于用户行为反爬虫
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。
❹ 大数据实战课程第一季python基础和网络爬虫数据分析 播放吗
安装MYSQLdb包：专Ubuntu $ sudo apt-get install mysql-server属；
$ sudo apt-get install python-mysqldb
#encoding=utf-8
import re
import urllib2
import MySQLdb
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
aaa=3640
url1=""
while aaa>0:
aaa=aaa-20
aaa1=str(aaa)
url11=url1+aaa1
fp=urllib2.urlopen(url11)
try:
s=fp.read().decode("gb2312",'ignpore')
s=re.sub("charset=gb2312","charset=utf-8",s,re.I)
s=s.encode('utf-8','ignore')
except:
s=fp.read()
soup=BeautifulSoup(s)
polist=soup.findAll('span')
print polist[0].contents[0]
❺ 现在是大数据时代，有类似网络爬虫的数据抓取工具获取windows应用程序的数据吗
有101 异构数据采集技术，但是这个技术有别于爬虫，应该说，比爬虫先进多了。专
它可以抓取软件数据属，而不只是网页数据，最重要的是，他不需要软件厂商做接口，直接可以采集数据，这是其他爬虫以及采集工具都不具备的。
❻ 什么网络爬虫
python是一种计算机的编程语言，是这么多计算机编程语言中比较容易学的一种，而且应用也广，这python爬虫是什么意思呢？和IPIDEA全球http去了解一下python爬虫的一些基础知识。
一、python爬虫是什么意思
爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
即：打开一个网页，有个工具，可以把网页上的内容获取下来，存到你想要的地方，这个工具就是爬虫。
Python爬虫架构组成：
1.网页解析器，将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。
2.URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
3.网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
4.调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
5.应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
二、爬虫怎么抓取数据
1.抓取网页
抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，比如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。
2.抓取后处理
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。上文介绍了python爬虫的一些基础知识，相信大家对于“python爬虫是什么意思”与“爬虫怎么抓取数据”有一定的的认识了。现在大数据时代，很多学python的时候都是以爬虫入手，学习网络爬虫的人越来越多。通常使用爬虫抓取数据都会遇到IP限制问题，使用高匿代理，可以突破IP限制，帮助爬虫突破网站限制次数。
❼ 大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略
大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略
人类社会已经进入大数据时代，传统的信息存储和传播媒介已逐渐为计算机所替代，并呈现出指数增长的趋势，成为21世纪最为重要的经济资源之一。作为掌握大量真实交易数据的商业银行，面对浩如烟海的信息时，如何实现银行内部与外部信息、结构性与非结构性数据的紧密结合，更加准确地识别信息，有效地对信息进行挖掘，将数据价值转化为经济价值，已经成为当前商业银行提升核心竞争力的重要途径之一。网络爬虫技术的快速发展为商业银行提升信息精准获取和有效整合应用能力提供了全新的策略。
网络爬虫技术概述
网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。
随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。
深度优先搜索策略
早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。
宽度优先搜索策略
与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。
聚焦搜索策略
与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。
从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去；而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。
网络爬虫技术发展趋势
近年来，随着网络爬虫技术的持续发展，搜索策略也在不断进行优化。从目前来看，未来网络爬虫的发展主要呈现以下趋势。
网页数据动态化
传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而近年来，随着Web2.0/AJAX等技术成为主流，动态页面由于具有强大的交互能力，成为网络信息传播的主流，并已取代了静态页面成为了主流。AJAX采用了JavaScript驱动的异步（非同步）请求和响应机制，在不经过网页整体刷新的情况下持续进行数据更新，而传统爬虫技术缺乏对JavaScript语义的接口和交互能力，难以触发动态无刷新页面的异步调用机制并解析返回的数据内容，无法保存所需信息。
此外，诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，而在互联网2.0时代，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。
数据采集分布化
分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同，此外，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。
经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取；在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入；在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。
网络爬虫技术在商业银行的应用
对商业银行而言，网络爬虫技术的应用将助力商业银行实现四个“最了解”，即“最了解自身的银行”、“最了解客户的银行”、“最了解竞争对手的银行”和“最了解经营环境的银行”，具体应用场景如下。
网络舆情监测
网络舆情是当前社会主流舆论的表现方式之一，它主要搜集和展示经互联网传播后大众对部分社会焦点和热点问题的观点和言论。对于商业银行而言，对网络舆情进行监测，是对自身品牌管理和危机公关的重要技术手段，从而以网络作为一面“镜子”，构建“最了解自身的银行”。
网络舆情作为当前社会的主流信息媒介之一，具有传播快、影响大的特点，对于商业银行而言，创建自动化的网络舆情监控系统十分必要，一方面可以使商业银行获得更加精准的社会需求信息，另一方面可以使商业银行在新的舆论平台上传播自身的服务理念和服务特色，提升自身的业务拓展水平。由于网络爬虫在网络舆情监控中有着不可替代的作用，其工作质量将会很大程度上影响网络舆情采集的广度和深度。依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。
通过运用爬虫技术对网络舆情进行监测，可以更加全面深入地了解客户对银行的态度与评价，洞察银行自身经营的优势与不足，同时可以起到防御声誉风险、增强品牌效应的作用。
客户全景画像
随着商业银行竞争日趋激烈，利润空间进一步压缩，对客户营销和风险控制的要求也日趋提升。在当前的银行经营体系中，营销流程管理和风险流程管理，尤其是对潜在客户和贷后风险的识别与管理，往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本。通过引入网络爬虫技术，可以有效构建面向客户的全景画像，打造“最了解客户的银行”，这是对传统“客户关系管理”以及“非现场风控”技术的有益补充，将会极大促进银行客户营销和对风险的管理。
网络爬虫程序可以用来构建银行客户的全维度信息视图，即以简单的个人客户身份信息或对公客户网络地址为输入，经过爬虫程序的加工，将符合预设规则的客户信息按特定的格式进行输出。以特定的基础数据作为原料，银行数据人员将关键词输入爬虫系统，并结合与客户信息相关的网络地址信息，封装成爬虫种子传递给爬虫程序，随后，爬虫程序启动相应的业务流程，爬取客户相关信息的网页并保存下来。此外，从网络舆情监测层面进一步入手，将监测对象从自身延伸至银行客户，则能够通过网络在第一时间了解银行客户的客户对银行客户的评价，及时掌握客户的舆情动态，指导银行经营决策。
通过采用上述网络爬虫系统对客户相关信息进行实时采集、监测、更新，不仅可以更全面地了解客户实时情况，而且可以对客户的潜在营销商机和信用风险进行预判，有效提升客户营销和贷后风险管理效率，提升商业银行综合效益，形成银行与客户共赢的局面。
竞争对手分析
当前，随着利率市场化的到来和互联网金融的冲击，商业银行间竞争日趋激烈，新的市场参与主体与新的产品层出不穷，业务竞争加剧。在此背景下，充分了解竞争对手动态，打造“最了解竞争对手的银行”，并以此对自身进行调整，及时抢占先机，这对各家商业银行而言都具有愈发重要的意义。
通过构建基于网络爬虫技术的全网络信息分析和展示平台，可以有效对全网络实时数据进行抓取，及时获取其他银行的产品信息与新闻动态，第一时间获取其他竞争者的状况，方便整合并用以分析本地行内数据。网络爬虫通过实时采集数据构建起动态数据平台，抓取网络数据并进行本地存储，便于未来进行深入的数据挖掘分析应用。网络爬虫技术不仅使得商业银行决策层更方便地制定准确的政策，用以支撑公司的运营，而且可以将网络舆情信息的监测对象从自身、客户延伸至竞争对手，便于实时掌握竞争对手的市场竞争状况及其优劣势，实现“知己知彼”，真正达到信息对称。
行业垂直搜索
垂直搜索是指将搜索范围细分至某一专业领域，针对初次获取到的网页信息进行更深层次的整合，最终形成“纯度”更高的专业领域信息。银行数据人员采用该种方式，可以极大提高有效信息的获取效率。通过对金融主题进行抓取分析，商业银行可以更加全面地了解监管政策发展动态，了解区域经济、行业经济的发展形势，以及掌握金融行业自身经营环境动态，及时校验并调整自身策略，紧跟市场趋势，打造成为“最了解经营环境的银行”。
对金融领域垂直搜索的应用，可以提高金融主体的信息处理能力。垂直搜索技术上的最大亮点就是能够对形式多样、规模巨大的数据进行有目标地专业化的细分操作，减少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些条件下甚至可以提供实时的数据，最大限度地整合现有大量复杂的网页数据，使用户获得更便捷、更完整、更高效的信息检索服务。
结语
随着互联网技术的发展和数据爆炸，网络爬虫技术为商业银行数据采集和信息整合应用提供了全新的技术路径。站在商业银行应用实践的角度，网络爬虫在银行日常经营管理中的发展潜力巨大。网络爬虫技术的应用可以助力银行转型成为最了解自身、最了解客户、最了解竞争对手、最了解经营环境的“智慧银行”。可以预见，网络爬虫技术将成为商业银行提升精细化管理能力、提高决策智能化水平的重要技术手段。
❽ 大数据时代，如何实现爬虫技术与数据挖掘分析结合
随着互联网的发展，越来越多的IT从业者发现，大数据行业经验越丰富薪资也版就越高。大数据权等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，也展示了世界发展的前景。所以目前就业市场上，对大数据程序员的需求度都很高!
只要努力学到真东西，前途自然不会差。如果你想学习大数据技术，可以根据自己的实际需求去实地看一下，先去试听之后，再选择比较适合自己的，希望能给你带去帮助。
❾ python爬虫和大数据什么关系
大数据发掘需要一些工具比如python的爬虫、hadoop统计分析等。
❿ 大数据和python有关系吗
Python是一门编程语言,大数据再大其根本也是数据。Python可以处理数据,也就是说学习了Python可以处理分析大数据。