大數據網路爬蟲

❶ 大數據 爬蟲 分布式研究方向有哪些

大數據是指數據的量，過去數十年數據收集存儲的能力大幅提升，人類社會專積累的數據量幾何屬級數上升，這是指目前的現狀。數據挖掘是從海量數據中獲取規則和知識，統計學和機器學習為數據挖掘提供了數據分析的技術手段。

❷ 爬蟲數據採集，大數據平台和交易接單網站有哪些

大數據平台一般有價值的數據不會提供給用戶的，真正有價值的數據還需要自己爬蟲分析出來

回答不夠詳細可以私信交流，如有需要也可提供有償私活服務

❸ 大數據爬蟲技術有什麼功能

1、爬蟲技術概述
網路爬蟲（Web crawler），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它們被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。從功能上來講，爬蟲一般分為數據採集，處理，儲存三個部分。
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：
(1) 對抓取目標的描述或定義；
(2) 對網頁或數據的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。

2、爬蟲原理
2.1 網路爬蟲原理
Web網路爬蟲系統的功能是下載網頁數據，為搜索引擎系統提供數據來源。很多大型的網路搜索引擎系統都被稱為基於 Web數據採集的搜索引擎系統，比如 Google、Bai。由此可見Web 網路爬蟲系統在搜索引擎中的重要性。網頁中除了包含供用戶閱讀的文字信息外，還包含一些超鏈接信息。Web網路爬蟲系統正是通過網頁中的超連接信息不斷獲得網路上的其它網頁。正是因為這種採集過程像一個爬蟲或者蜘蛛在網路上漫遊，所以它才被稱為網路爬蟲系統或者網路蜘蛛系統，在英文中稱為Spider或者Crawler。

2.2 網路爬蟲系統的工作原理
在網路爬蟲的系統框架中，主過程由控制器，解析器，資源庫三部分組成。控制器的主要工作是負責給多線程中的各個爬蟲線程分配工作任務。解析器的主要工作是下載網頁，進行頁面的處理，主要是將一些js腳本標簽、CSS代碼內容、空格字元、HTML標簽等內容處理掉，爬蟲的基本工作是由解析器完成。資源庫是用來存放下載到的網頁資源，一般都採用大型的資料庫存儲，如Oracle資料庫，並對其建立索引。
控制器
控制器是網路爬蟲的**控制器，它主要是負責根據系統傳過來的URL鏈接，分配一線程，然後啟動線程調用爬蟲爬取網頁的過程。
解析器
解析器是負責網路爬蟲的主要部分，其負責的工作主要有：下載網頁的功能，對網頁的文本進行處理，如過濾功能，抽取特殊HTML標簽的功能，分析數據功能。
資源庫
主要是用來存儲網頁中下載下來的數據記錄的容器，並提供生成索引的目標源。中大型的資料庫產品有：Oracle、Sql Server等。

Web網路爬蟲系統一般會選擇一些比較重要的、出度(網頁中鏈出超鏈接數)較大的網站的URL作為種子URL集合。網路爬蟲系統以這些種子集合作為初始URL，開始數據的抓取。因為網頁中含有鏈接信息，通過已有網頁的 URL會得到一些新的 URL，可以把網頁之間的指向結構視為一個森林，每個種子URL對應的網頁是森林中的一棵樹的根節點。這樣，Web網路爬蟲系統就可以根據廣度優先演算法或者深度優先演算法遍歷所有的網頁。由於深度優先搜索演算法可能會使爬蟲系統陷入一個網站內部，不利於搜索比較靠近網站首頁的網頁信息，因此一般採用廣度優先搜索演算法採集網頁。Web網路爬蟲系統首先將種子URL放入下載隊列，然後簡單地從隊首取出一個URL下載其對應的網頁。得到網頁的內容將其存儲後，再經過解析網頁中的鏈接信息可以得到一些新的URL，將這些URL加入下載隊列。然後再取出一個URL，對其對應的網頁進行下載，然後再解析，如此反復進行，直到遍歷了整個網路或者滿足某種條件後才會停止下來。

網路爬蟲的基本工作流程如下：
1.首先選取一部分精心挑選的種子URL；
2.將這些URL放入待抓取URL隊列；
3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL，解析DNS，並且得到主機的ip，並將URL對應的網頁下載下來，存儲進已下載網頁庫中。此外，將這些URL放進已抓取URL隊列；
4.分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，並且將URL放入待抓取URL隊列，從而進入下一個循環。

2.3 抓取策略
在爬蟲系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什麼樣的順序排列也是一個很重要的問題，因為這涉及到先抓取那個頁面，後抓取哪個頁面。而決定這些URL排列順序的方法，叫做抓取策略。下面重點介紹幾種常見的抓取策略：
2.3.1 深度優先遍歷策略
深度優先遍歷策略是指網路爬蟲會從起始頁開始，一個鏈接一個鏈接跟蹤下去，處理完這條線路之後再轉入下一個起始頁，繼續跟蹤鏈接。我們以下面的圖為例：
遍歷的路徑：A-F-G E-H-I B C D

2.3.2 寬度優先遍歷策略
寬度優先遍歷策略的基本思路是，將新下載網頁中發現的鏈接直接**待抓取URL隊列的末尾。也就是指網路爬蟲會先抓取起始網頁中鏈接的所有網頁，然後再選擇其中的一個鏈接網頁，繼續抓取在此網頁中鏈接的所有網頁。還是以上面的圖為例：
遍歷路徑：A-B-C-D-E-F G H I
2.3.3 反向鏈接數策略
反向鏈接數是指一個網頁被其他網頁鏈接指向的數量。反向鏈接數表示的是一個網頁的內容受到其他人的推薦的程度。因此，很多時候搜索引擎的抓取系統會使用這個指標來評價網頁的重要程度，從而決定不同網頁的抓取先後順序。
在真實的網路環境中，由於廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那個也的重要程度。因此，搜索引擎往往考慮一些可靠的反向鏈接數。
2.3.4 Partial PageRank策略
Partial PageRank演算法借鑒了PageRank演算法的思想：對於已經下載的網頁，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網頁集合，計算每個頁面的PageRank值，計算完之後，將待抓取URL隊列中的URL按照PageRank值的大小排列，並按照該順序抓取頁面。
如果每次抓取一個頁面，就重新計算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個頁面後，重新計算一次PageRank值。但是這種情況還會有一個問題：對於已經下載下來的頁面中分析出的鏈接，也就是我們之前提到的未知網頁那一部分，暫時是沒有PageRank值的。為了解決這個問題，會給這些頁面一個臨時的PageRank值：將這個網頁所有入鏈傳遞進來的PageRank值進行匯總，這樣就形成了該未知頁面的PageRank值，從而參與排序。
2.3.5 OPIC策略策略
該演算法實際上也是對頁面進行一個重要性打分。在演算法開始前，給所有頁面一個相同的初始現金（cash）。當下載了某個頁面P之後，將P的現金分攤給所有從P中分析出的鏈接，並且將P的現金清空。對於待抓取URL隊列中的所有頁面按照現金數進行排序。
2.3.6 大站優先策略
對於待抓取URL隊列中的所有網頁，根據所屬的網站進行分類。對於待下載頁面數多的網站，優先下載。這個策略也因此叫做大站優先策略。
3、爬蟲分類
開發網路爬蟲應該選擇Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector還是其他的？上面說的爬蟲，基本可以分3類：
（1）分布式爬蟲：Nutch

（2）java爬蟲：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬蟲：scrapy（基於Python語言開發）
3.1 分布式爬蟲
爬蟲使用分布式，主要是解決兩個問題：
1)海量URL管理
2)網速
現在比較流行的分布式爬蟲，是Apache的Nutch。但是對於大多數用戶來說，Nutch是這幾類爬蟲里，最不好的選擇，理由如下：
1)Nutch是為搜索引擎設計的爬蟲，大多數用戶是需要一個做精準數據爬取（精抽取）的爬蟲。Nutch運行的一套流程里，有三分之二是為了搜索引擎而設計的。對精抽取沒有太大的意義。也就是說，用Nutch做數據抽取，會浪費很多的時間在不必要的計算上。而且如果你試圖通過對Nutch進行二次開發，來使得它適用於精抽取的業務，基本上就要破壞Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新寫一個分布式爬蟲框架了。
2)Nutch依賴hadoop運行，hadoop本身會消耗很多的時間。如果集群機器數量較少，爬取速度反而不如單機爬蟲快。
3)Nutch雖然有一套插件機制，而且作為亮點宣傳。可以看到一些開源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是開發過Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系統有多蹩腳。利用反射的機制來載入和調用插件，使得程序的編寫和調試都變得異常困難，更別說在上面開發一套復雜的精抽取系統了。而且Nutch並沒有為精抽取提供相應的插件掛載點。Nutch的插件有隻有五六個掛載點，而這五六個掛載點都是為了搜索引擎服務的，並沒有為精抽取提供掛載點。大多數Nutch的精抽取插件，都是掛載在「頁面解析」(parser)這個掛載點的，這個掛載點其實是為了解析鏈接（為後續爬取提供URL），以及為搜索引擎提供一些易抽取的網頁信息(網頁的meta信息、text文本)。
4)用Nutch進行爬蟲的二次開發，爬蟲的編寫和調試所需的時間，往往是單機爬蟲所需的十倍時間不止。了解Nutch源碼的學**成本很高，何況是要讓一個團隊的人都讀懂Nutch源碼。調試過程中會出現除程序本身之外的各種問題(hadoop的問題、hbase的問題)。
5)很多人說Nutch2有gora，可以持久化數據到avro文件、hbase、mysql等。很多人其實理解錯了，這里說的持久化數據，是指將URL信息（URL管理所需要的數據）存放到avro、hbase、mysql。並不是你要抽取的結構化數據。其實對大多數人來說，URL信息存在哪裡無所謂。
6)Nutch2的版本目前並不適合開發。官方現在穩定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是這個版本綁定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多數人用nutch2就是為了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相應的就要將hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比較有誤導作用，Nutch2的教程有兩個，分別是Nutch1.x和Nutch2.x，這個Nutch2.x官網上寫的是可以支持到hbase 0.94。但是實際上，這個Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之後的一個版本，這個版本在官方的SVN中不斷更新。而且非常不穩定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，盡量不要選擇Nutch作為爬蟲。有些團隊就喜歡跟風，非要選擇Nutch來開發精抽取的爬蟲，其實是沖著Nutch的名氣，當然最後的結果往往是項目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一個非常好的選擇。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以構成一套非常強大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的話，建議等到Nutch2.3發布再看。目前的Nutch2是一個非常不穩定的版本。

3.2 JAVA爬蟲
這里把JAVA爬蟲單獨分為一類，是因為JAVA在網路爬蟲這塊的生態圈是非常完善的。相關的資料也是最全的。這里可能有爭議，我只是隨便談談。
其實開源網路爬蟲（框架）的開發非常簡單，難問題和復雜的問題都被以前的人解決了（比如DOM樹解析和定位、字元集檢測、海量URL去重），可以說是毫無技術含量。包括Nutch，其實Nutch的技術難點是開發hadoop，本身代碼非常簡單。網路爬蟲從某種意義來說，類似遍歷本機的文件，查找文件中的信息。沒有任何難度可言。之所以選擇開源爬蟲框架，就是為了省事。比如爬蟲的URL管理、線程池之類的模塊，誰都能做，但是要做穩定也是需要一段時間的調試和修改的。
對於爬蟲的功能來說。用戶比較關心的問題往往是：
1）爬蟲支持多線程么、爬蟲能用代理么、爬蟲會爬取重復數據么、爬蟲能爬取JS生成的信息么？
不支持多線程、不支持代理、不能過濾重復URL的，那都不叫開源爬蟲，那叫循環執行http請求。
能不能爬js生成的信息和爬蟲本身沒有太大關系。爬蟲主要是負責遍歷網站和下載頁面。爬js生成的信息和網頁信息抽取模塊有關，往往需要通過模擬瀏覽器(htmlunit,selenium)來完成。這些模擬瀏覽器，往往需要耗費很多的時間來處理一個頁面。所以一種策略就是，使用這些爬蟲來遍歷網站，遇到需要解析的頁面，就將網頁的相關信息提交給模擬瀏覽器，來完成JS生成信息的抽取。
2）爬蟲可以爬取ajax信息么？
網頁上有一些非同步載入的數據，爬取這些數據有兩種方法：使用模擬瀏覽器（問題1中描述過了），或者分析ajax的http請求，自己生成ajax請求的url，獲取返回的數據。如果是自己生成ajax請求，使用開源爬蟲的意義在哪裡？其實是要用開源爬蟲的線程池和URL管理功能（比如斷點爬取）。
如果我已經可以生成我所需要的ajax請求（列表），如何用這些爬蟲來對這些請求進行爬取？
爬蟲往往都是設計成廣度遍歷或者深度遍歷的模式，去遍歷靜態或者動態頁面。爬取ajax信息屬於deep web（深網）的范疇，雖然大多數爬蟲都不直接支持。但是也可以通過一些方法來完成。比如WebCollector使用廣度遍歷來遍歷網站。爬蟲的第一輪爬取就是爬取種子集合(seeds)中的所有url。簡單來說，就是將生成的ajax請求作為種子，放入爬蟲。用爬蟲對這些種子，進行深度為1的廣度遍歷（默認就是廣度遍歷）。
3）爬蟲怎麼爬取要登陸的網站？
這些開源爬蟲都支持在爬取時指定cookies，模擬登陸主要是靠cookies。至於cookies怎麼獲取，不是爬蟲管的事情。你可以手動獲取、用http請求模擬登陸或者用模擬瀏覽器自動登陸獲取cookie。
4）爬蟲怎麼抽取網頁的信息？
開源爬蟲一般都會集成網頁抽取工具。主要支持兩種規范：CSS SELECTOR和XPATH。至於哪個好，這里不評價。
5）爬蟲怎麼保存網頁的信息？
有一些爬蟲，自帶一個模塊負責持久化。比如webmagic，有一個模塊叫pipeline。通過簡單地配置，可以將爬蟲抽取到的信息，持久化到文件、資料庫等。還有一些爬蟲，並沒有直接給用戶提供數據持久化的模塊。比如crawler4j和webcollector。讓用戶自己在網頁處理模塊中添加提交資料庫的操作。至於使用pipeline這種模塊好不好，就和操作資料庫使用ORM好不好這個問題類似，取決於你的業務。
6）爬蟲被網站封了怎麼辦？
爬蟲被網站封了，一般用多代理（隨機代理）就可以解決。但是這些開源爬蟲一般沒有直接支持隨機代理的切換。所以用戶往往都需要自己將獲取的代理，放到一個全局數組中，自己寫一個代理隨機獲取（從數組中）的代碼。
7）網頁可以調用爬蟲么？
爬蟲的調用是在Web的服務端調用的，平時怎麼用就怎麼用，這些爬蟲都可以使用。
8）爬蟲速度怎麼樣？
單機開源爬蟲的速度，基本都可以講本機的網速用到極限。爬蟲的速度慢，往往是因為用戶把線程數開少了、網速慢，或者在數據持久化時，和資料庫的交互速度慢。而這些東西，往往都是用戶的機器和二次開發的代碼決定的。這些開源爬蟲的速度，都很可以。
9）明明代碼寫對了，爬不到數據，是不是爬蟲有問題，換個爬蟲能解決么？
如果代碼寫對了，又爬不到數據，換其他爬蟲也是一樣爬不到。遇到這種情況，要麼是網站把你封了，要麼是你爬的數據是javascript生成的。爬不到數據通過換爬蟲是不能解決的。
10）哪個爬蟲可以判斷網站是否爬完、那個爬蟲可以根據主題進行爬取？
爬蟲無法判斷網站是否爬完，只能盡可能覆蓋。
至於根據主題爬取，爬蟲之後把內容爬下來才知道是什麼主題。所以一般都是整個爬下來，然後再去篩選內容。如果嫌爬的太泛，可以通過限制URL正則等方式，來縮小一下范圍。
11）哪個爬蟲的設計模式和構架比較好？
設計模式純屬扯淡。說軟體設計模式好的，都是軟體開發完，然後總結出幾個設計模式。設計模式對軟體開發沒有指導性作用。用設計模式來設計爬蟲，只會使得爬蟲的設計更加臃腫。
至於構架，開源爬蟲目前主要是細節的數據結構的設計，比如爬取線程池、任務隊列，這些大家都能控制好。爬蟲的業務太簡單，談不上什麼構架。
所以對於JAVA開源爬蟲，我覺得，隨便找一個用的順手的就可以。如果業務復雜，拿哪個爬蟲來，都是要經過復雜的二次開發，才可以滿足需求。
3.3 非JAVA爬蟲
在非JAVA語言編寫的爬蟲中，有很多優秀的爬蟲。這里單獨提取出來作為一類，並不是針對爬蟲本身的質量進行討論，而是針對larbin、scrapy這類爬蟲，對開發成本的影響。
先說python爬蟲，python可以用30行代碼，完成JAVA 50行代碼乾的任務。python寫代碼的確快，但是在調試代碼的階段，python代碼的調試往往會耗費遠遠多於編碼階段省下的時間。使用python開發，要保證程序的正確性和穩定性，就需要寫更多的測試模塊。當然如果爬取規模不大、爬取業務不復雜，使用scrapy這種爬蟲也是蠻不錯的，可以輕松完成爬取任務。

上圖是Scrapy的架構圖，綠線是數據流向，首先從初始URL 開始，Scheler 會將其交給 Downloader 進行下載，下載之後會交給 Spider 進行分析，需要保存的數據則會被送到Item Pipeline，那是對數據進行後期處理。另外，在數據流動的通道里還可以安裝各種中間件，進行必要的處理。 因此在開發爬蟲的時候，最好也先規劃好各種模塊。我的做法是單獨規劃下載模塊，爬行模塊，調度模塊，數據存儲模塊。
對於C++爬蟲來說，學**成本會比較大。而且不能只計算一個人的學**成本，如果軟體需要團隊開發或者交接，那就是很多人的學**成本了。軟體的調試也不是那麼容易。
還有一些ruby、php的爬蟲，這里不多評價。的確有一些非常小型的數據採集任務，用ruby或者php很方便。但是選擇這些語言的開源爬蟲，一方面要調研一下相關的生態圈，還有就是，這些開源爬蟲可能會出一些你搜不到的BUG（用的人少、資料也少）
4、反爬蟲技術

因為搜索引擎的流行，網路爬蟲已經成了很普及網路技術，除了專門做搜索的Google，Yahoo，微軟，網路以外，幾乎每個大型門戶網站都有自己的搜索引擎，**小小叫得出來名字得就幾十種，還有各種不知名的幾千幾萬種，對於一個內容型驅動的網站來說，受到網路爬蟲的光顧是不可避免的。
一些智能的搜索引擎爬蟲的爬取頻率比較合理，對網站資源消耗比較少，但是很多糟糕的網路爬蟲，對網頁爬取能力很差，經常並發幾十上百個請求循環重復抓取，這種爬蟲對中小型網站往往是毀滅性打擊，特別是一些缺乏爬蟲編寫經驗的程序員寫出來的爬蟲破壞力極強，造成的網站訪問壓力會非常大，會導致網站訪問速度緩慢，甚至無法訪問。
一般網站從三個方面反爬蟲：用戶請求的Headers，用戶行為，網站目錄和數據載入方式。前兩種比較容易遇到，大多數網站都從這些角度來反爬蟲。第三種一些應用ajax的網站會採用，這樣增大了爬取的難度。
4.1 通過Headers反爬蟲
從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。很多網站都會對Headers的User-Agent進行檢測，還有一部分網站會對Referer進行檢測（一些資源網站的防盜鏈就是檢測Referer）。如果遇到了這類反爬蟲機制，可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標網站域名。對於檢測Headers的反爬蟲，在爬蟲中修改或者添加Headers就能很好的繞過。
[評論：往往容易被忽略，通過對請求的抓包分析，確定referer，在程序中模擬訪問請求頭中添加]
4.2 基於用戶行為反爬蟲
還有一部分網站是通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內多次進行相同操作。

❹ 大數據實戰課程第一季python基礎和網路爬蟲數據分析 播放嗎

安裝MYSQLdb包：專Ubuntu $ sudo apt-get install mysql-server屬；
$ 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 現在是大數據時代，有類似網路爬蟲的數據抓取工具獲取windows應用程序的數據嗎

有101 異構數據採集技術，但是這個技術有別於爬蟲，應該說，比爬蟲先進多了。專
它可以抓取軟體數據屬，而不只是網頁數據，最重要的是，他不需要軟體廠商做介面，直接可以採集數據，這是其他爬蟲以及採集工具都不具備的。

❻ 什麼網路爬蟲

python是一種計算機的編程語言，是這么多計算機編程語言中比較容易學的一種，而且應用也廣，這python爬蟲是什麼意思呢？和IPIDEA全球http去了解一下python爬蟲的一些基礎知識。

一、python爬蟲是什麼意思

爬蟲：是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

即：打開一個網頁，有個工具，可以把網頁上的內容獲取下來，存到你想要的地方，這個工具就是爬蟲。

Python爬蟲架構組成：

1.網頁解析器，將一個網頁字元串進行解析，可以按照我們的要求來提取出我們有用的信息，也可以根據DOM樹的解析方式來解析。

2.URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重復抓取URL和循環抓取URL，實現URL管理器主要用三種方式，通過內存、資料庫、緩存資料庫來實現。

3.網頁下載器：通過傳入一個URL地址來下載網頁，將網頁轉換成一個字元串，網頁下載器有urllib2（Python官方基礎模塊）包括需要登錄、代理、和cookie，requests(第三方包)

4.調度器：相當於一台電腦的CPU，主要負責調度URL管理器、下載器、解析器之間的協調工作。

5.應用程序：就是從網頁中提取的有用數據組成的一個應用。

二、爬蟲怎麼抓取數據

1.抓取網頁

抓取網頁有時候需要模擬瀏覽器的行為，很多網站對於生硬的爬蟲抓取都是封殺的。這是我們需要模擬user agent的行為構造合適的請求，比如模擬用戶登陸、模擬session/cookie的存儲和設置。

2.抓取後處理

抓取的網頁通常需要處理，比如過濾html標簽，提取文本等。python的beautifulsoap提供了簡潔的文檔處理功能，能用極短的代碼完成大部分文檔的處理。

其實以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠幹得最快，最干凈。上文介紹了python爬蟲的一些基礎知識，相信大家對於「python爬蟲是什麼意思」與「爬蟲怎麼抓取數據」有一定的的認識了。現在大數據時代，很多學python的時候都是以爬蟲入手，學習網路爬蟲的人越來越多。通常使用爬蟲抓取數據都會遇到IP限制問題，使用高匿代理，可以突破IP限制，幫助爬蟲突破網站限制次數。

❼ 大數據時代網路爬蟲為銀行提供了全新的策略

大數據時代網路爬蟲為銀行提供了全新的策略
人類社會已經進入大數據時代，傳統的信息存儲和傳播媒介已逐漸為計算機所替代，並呈現出指數增長的趨勢，成為21世紀最為重要的經濟資源之一。作為掌握大量真實交易數據的商業銀行，面對浩如煙海的信息時，如何實現銀行內部與外部信息、結構性與非結構性數據的緊密結合，更加准確地識別信息，有效地對信息進行挖掘，將數據價值轉化為經濟價值，已經成為當前商業銀行提升核心競爭力的重要途徑之一。網路爬蟲技術的快速發展為商業銀行提升信息精準獲取和有效整合應用能力提供了全新的策略。
網路爬蟲技術概述
網路爬蟲是Spider（或Robots、Crawler）等詞的意譯，是一種高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技術，並通過技術手段進行優化，用以從互聯網搜索、抓取並保存任何通過HTML（超文本標記語言）進行標准化的網頁信息。其作用機理是：發送請求給互聯網特定站點，在建立連接後與該站點交互，獲取HTML格式的信息，隨後轉移到下一個站點，並重復以上流程。通過這種自動化的工作機制，將目標數據保存在本地數據中，以供使用。網路爬蟲在訪問一個超文本鏈接時，可以從HTML標簽中自動獲取指向其他網頁的地址信息，因而可以自動實現高效、標准化的信息獲取。
隨著互聯網在人類經濟社會中的應用日益廣泛，其所涵蓋的信息規模呈指數增長，信息的形式和分布具有多樣化、全球化特徵，傳統搜索引擎技術已經無法滿足日益精細化、專業化的信息獲取和加工需求，正面臨著巨大的挑戰。網路爬蟲自誕生以來，就發展迅猛，並成為信息技術領域的主要研究熱點。當前，主流的網路爬蟲搜索策略有如下幾種。
深度優先搜索策略
早期的爬蟲開發採用較多的搜索策略是以深度優先的，即在一個HTML文件中，挑選其中一個超鏈接標簽進行深度搜索，直至遍歷這條超鏈接到最底層時，由邏輯運算判斷本層搜索結束，隨後退出本層循環，返回上層循環並開始搜索其他的超鏈接標簽，直至初始文件內的超鏈接被遍歷。深度優先搜索策略的優點是可以將一個Web站點的所有信息全部搜索，對嵌套較深的文檔集尤其適用；而缺點是在數據結構日益復雜的情況下，站點的縱向層級會無限增加且不同層級之間會出現交叉引用，會發生無限循環的情況，只有強行關閉程序才能退出遍歷，而得到的信息由於大量的重復和冗餘，質量很難保證。
寬度優先搜索策略
與深度優先搜索策略相對應的是寬度優先搜索策略，其作用機理是從頂層向底層開始循環，先就一級頁面中的所有超鏈接進行搜索，完成一級頁面遍歷後再開始二級頁面的搜索循環，直到底層為止。當某一層中的所有超鏈接都被選擇過，才會基於該層信息檢索過程中所獲得的下一級超鏈接（並將其作為種子）開始新的一輪檢索，優先處理淺層的鏈接。這種模式的一個優點是：無論搜索對象的縱向結構層級有多麼復雜，都會極大程度上避免死循環；另一個優勢則在於，它擁有特定的演算法，可以找到兩個HTML文件間最短的路徑。一般來講，我們期望爬蟲所具有的大多數功能目前均可以採用寬度優先搜索策略較容易的實現，所以它被認為是最優的。但其缺點是：由於大量時間被耗費，寬度優先搜索策略則不太適用於要遍歷特定站點和HTML文件深層嵌套的情況。
聚焦搜索策略
與深度優先和寬度優先不同，聚焦搜索策略是根據「匹配優先原則」對數據源進行訪問，基於特定的匹配演算法，主動選擇與需求主題相關的數據文檔，並限定優先順序，據以指導後續的數據抓取。這類聚焦爬蟲針對所訪問任何頁面中的超鏈接都會判定一個優先順序評分，根據評分情況將該鏈接插入循環隊列，此策略能夠幫助爬蟲優先跟蹤潛在匹配程度更高的頁面，直至獲取足夠數量和質量的目標信息。不難看出，聚焦爬蟲搜索策略主要在於優先順序評分模型的設計，亦即如何區分鏈接的價值，不同的評分模型針對同一鏈接會給出不同的評分，也就直接影響到信息搜集的效率和質量。同樣機制下，針對超鏈接標簽的評分模型自然可以擴展到針對HTML頁面的評價中，因為每一個網頁都是由大量超鏈接標簽所構成的，一般看來，鏈接價值越高，其所在頁面的價值也越高，這就為搜索引擎的搜索專業化和應用廣泛化提供了理論和技術支撐。當前，常見的聚焦搜索策略包括基於「鞏固學習」和「語境圖」兩種。
從應用程度來看，當前國內主流搜索平台主要採用的是寬度優先搜索策略，主要是考慮到國內網路系統中信息的縱向價值密度較低，而橫向價值密度較高。但是這樣會明顯地遺漏到一些引用率較小的網路文檔，並且寬度優先搜索策略的橫向價值富集效應，會導致這些鏈接量少的信息源被無限制的忽略下去；而在此基礎上補充採用線性搜索策略則會緩解這種狀況，不斷引入更新的數據信息到已有的數據倉庫中，通過多輪的價值判斷去決定是否繼續保存該信息，而不是「簡單粗暴」地遺漏下去，將新的信息阻滯在密閉循環之外。
網路爬蟲技術發展趨勢
近年來，隨著網路爬蟲技術的持續發展，搜索策略也在不斷進行優化。從目前來看，未來網路爬蟲的發展主要呈現以下趨勢。
網頁數據動態化
傳統的網路爬蟲技術主要局限於對靜態頁面信息的抓取，模式相對單一，而近年來，隨著Web2.0/AJAX等技術成為主流，動態頁面由於具有強大的交互能力，成為網路信息傳播的主流，並已取代了靜態頁面成為了主流。AJAX採用了JavaScript驅動的非同步（非同步）請求和響應機制，在不經過網頁整體刷新的情況下持續進行數據更新，而傳統爬蟲技術缺乏對JavaScript語義的介面和交互能力，難以觸發動態無刷新頁面的非同步調用機制並解析返回的數據內容，無法保存所需信息。
此外，諸如JQuery等封裝了JavaScript的各類前端框架會對DOM結構進行大量調整，甚至網頁上的主要動態內容均不必在首次建立請求時就以靜態標簽的形式從伺服器端發送到客戶端，而是不斷對用戶的操作進行回應並通過非同步調用的機制動態繪制出來。這種模式一方面極大地優化了用戶體驗，另一方面很大程度上減輕了伺服器的交互負擔，但卻對習慣了DOM結構（相對不變的靜態頁面）的爬蟲程序提出了巨大挑戰。傳統爬蟲程序主要基於「協議驅動」，而在互聯網2.0時代，基於AJAX的動態交互技術環境下，爬蟲引擎必須依賴「事件驅動」才有可能獲得數據伺服器源源不斷的數據反饋。而要實現事件驅動，爬蟲程序必須解決三項技術問題：第一，JavaScript的交互分析和解釋；第二，DOM事件的處理和解釋分發；第三，動態DOM內容語義的抽取。
數據採集分布化
分布式爬蟲系統是在計算機集群之上運轉的爬蟲系統，集群每一個節點上運行的爬蟲程序與集中式爬蟲系統的工作原理相同，所不同的是分布式需要協調不同計算機之間的任務分工、資源分配、信息整合。分布式爬蟲系統的某一台計算機終端中植入了一個主節點，並通過它來調用本地的集中式爬蟲進行工作，在此基礎上，不同節點之間的信息交互就顯得十分重要，所以決定分布式爬蟲系統成功與否的關鍵在於能否設計和實現任務的協同，此外，底層的硬體通信網路也十分重要。由於可以採用多節點抓取網頁，並能夠實現動態的資源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬蟲系統遠高於集中式爬蟲系統。
經過不斷的演化，各類分布式爬蟲系統在系統構成上各具特色，工作機制與存儲結構不斷推陳出新，但主流的分布式爬蟲系統普遍運用了「主從結合」的內部構成，也就是由一個主節點通過任務分工、資源分配、信息整合來掌控其他從節點進行信息抓取；在工作方式上，基於雲平台的廉價和高效特點，分布式爬蟲系統廣泛採用雲計算方式來降低成本，大規模降低軟硬體平台構建所需要的成本投入；在存儲方式方面，當前比較流行的是分布式信息存儲，即將文件存儲在分布式的網路系統上，這樣管理多個節點上的數據更加方便。通常情況下使用的分布式文件系統為基於Hadoop的HDFS系統。
網路爬蟲技術在商業銀行的應用
對商業銀行而言，網路爬蟲技術的應用將助力商業銀行實現四個「最了解」，即「最了解自身的銀行」、「最了解客戶的銀行」、「最了解競爭對手的銀行」和「最了解經營環境的銀行」，具體應用場景如下。
網路輿情監測
網路輿情是當前社會主流輿論的表現方式之一，它主要搜集和展示經互聯網傳播後大眾對部分社會焦點和熱點問題的觀點和言論。對於商業銀行而言，對網路輿情進行監測，是對自身品牌管理和危機公關的重要技術手段，從而以網路作為一面「鏡子」，構建「最了解自身的銀行」。
網路輿情作為當前社會的主流信息媒介之一，具有傳播快、影響大的特點，對於商業銀行而言，創建自動化的網路輿情監控系統十分必要，一方面可以使商業銀行獲得更加精準的社會需求信息，另一方面可以使商業銀行在新的輿論平台上傳播自身的服務理念和服務特色，提升自身的業務拓展水平。由於網路爬蟲在網路輿情監控中有著不可替代的作用，其工作質量將會很大程度上影響網路輿情採集的廣度和深度。依據採集目標的類型，網路爬蟲可以歸納為「通用型網路爬蟲」和「主題型網路爬蟲」兩種。通用型網路爬蟲側重於採集更大的數據規模和更寬的數據范圍，並不考慮網頁採集的順序和目標網頁的主題匹配情況。在當前網路信息規模呈現指數增長的背景下，通用型網路爬蟲的使用受到信息採集速度、信息價值密度、信息專業程度的限制。為緩解這種狀況，主題型網路爬蟲誕生了。不同於通用型網路爬蟲，主題型網路爬蟲更專注採集目標與網頁信息的匹配程度，避免無關的冗餘信息，這一篩選過程是動態的，貫穿於主題型網路爬蟲技術的整個工作流程。
通過運用爬蟲技術對網路輿情進行監測，可以更加全面深入地了解客戶對銀行的態度與評價，洞察銀行自身經營的優勢與不足，同時可以起到防禦聲譽風險、增強品牌效應的作用。
客戶全景畫像
隨著商業銀行競爭日趨激烈，利潤空間進一步壓縮，對客戶營銷和風險控制的要求也日趨提升。在當前的銀行經營體系中，營銷流程管理和風險流程管理，尤其是對潛在客戶和貸後風險的識別與管理，往往需要耗費大量的人力、物力和時間成本。通過引入網路爬蟲技術，可以有效構建面向客戶的全景畫像，打造「最了解客戶的銀行」，這是對傳統「客戶關系管理」以及「非現場風控」技術的有益補充，將會極大促進銀行客戶營銷和對風險的管理。
網路爬蟲程序可以用來構建銀行客戶的全維度信息視圖，即以簡單的個人客戶身份信息或對公客戶網路地址為輸入，經過爬蟲程序的加工，將符合預設規則的客戶信息按特定的格式進行輸出。以特定的基礎數據作為原料，銀行數據人員將關鍵詞輸入爬蟲系統，並結合與客戶信息相關的網路地址信息，封裝成爬蟲種子傳遞給爬蟲程序，隨後，爬蟲程序啟動相應的業務流程，爬取客戶相關信息的網頁並保存下來。此外，從網路輿情監測層面進一步入手，將監測對象從自身延伸至銀行客戶，則能夠通過網路在第一時間了解銀行客戶的客戶對銀行客戶的評價，及時掌握客戶的輿情動態，指導銀行經營決策。
通過採用上述網路爬蟲系統對客戶相關信息進行實時採集、監測、更新，不僅可以更全面地了解客戶實時情況，而且可以對客戶的潛在營銷商機和信用風險進行預判，有效提升客戶營銷和貸後風險管理效率，提升商業銀行綜合效益，形成銀行與客戶共贏的局面。
競爭對手分析
當前，隨著利率市場化的到來和互聯網金融的沖擊，商業銀行間競爭日趨激烈，新的市場參與主體與新的產品層出不窮，業務競爭加劇。在此背景下，充分了解競爭對手動態，打造「最了解競爭對手的銀行」，並以此對自身進行調整，及時搶佔先機，這對各家商業銀行而言都具有愈發重要的意義。
通過構建基於網路爬蟲技術的全網路信息分析和展示平台，可以有效對全網路實時數據進行抓取，及時獲取其他銀行的產品信息與新聞動態，第一時間獲取其他競爭者的狀況，方便整合並用以分析本地行內數據。網路爬蟲通過實時採集數據構建起動態數據平台，抓取網路數據並進行本地存儲，便於未來進行深入的數據挖掘分析應用。網路爬蟲技術不僅使得商業銀行決策層更方便地制定準確的政策，用以支撐公司的運營，而且可以將網路輿情信息的監測對象從自身、客戶延伸至競爭對手，便於實時掌握競爭對手的市場競爭狀況及其優劣勢，實現「知己知彼」，真正達到信息對稱。
行業垂直搜索
垂直搜索是指將搜索范圍細分至某一專業領域，針對初次獲取到的網頁信息進行更深層次的整合，最終形成「純度」更高的專業領域信息。銀行數據人員採用該種方式，可以極大提高有效信息的獲取效率。通過對金融主題進行抓取分析，商業銀行可以更加全面地了解監管政策發展動態，了解區域經濟、行業經濟的發展形勢，以及掌握金融行業自身經營環境動態，及時校驗並調整自身策略，緊跟市場趨勢，打造成為「最了解經營環境的銀行」。
對金融領域垂直搜索的應用，可以提高金融主體的信息處理能力。垂直搜索技術上的最大亮點就是能夠對形式多樣、規模巨大的數據進行有目標地專業化的細分操作，減少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些條件下甚至可以提供實時的數據，最大限度地整合現有大量復雜的網頁數據，使用戶獲得更便捷、更完整、更高效的信息檢索服務。
結語
隨著互聯網技術的發展和數據爆炸，網路爬蟲技術為商業銀行數據採集和信息整合應用提供了全新的技術路徑。站在商業銀行應用實踐的角度，網路爬蟲在銀行日常經營管理中的發展潛力巨大。網路爬蟲技術的應用可以助力銀行轉型成為最了解自身、最了解客戶、最了解競爭對手、最了解經營環境的「智慧銀行」。可以預見，網路爬蟲技術將成為商業銀行提升精細化管理能力、提高決策智能化水平的重要技術手段。

❽ 大數據時代，如何實現爬蟲技術與數據挖掘分析結合

隨著互聯網的發展，越來越多的IT從業者發現，大數據行業經驗越豐富薪資也版就越高。大數據權等現代信息技術深刻改變著人類的思維、生產、生活、學習方式，也展示了世界發展的前景。所以目前就業市場上，對大數據程序員的需求度都很高!
只要努力學到真東西，前途自然不會差。如果你想學習大數據技術，可以根據自己的實際需求去實地看一下，先去試聽之後，再選擇比較適合自己的，希望能給你帶去幫助。

❾ python爬蟲和大數據什麼關系

大數據發掘需要一些工具比如python的爬蟲、hadoop統計分析等。

❿ 大數據和python有關系嗎

Python是一門編程語言,大數據再大其根本也是數據。Python可以處理數據,也就是說學習了Python可以處理分析大數據。