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Python爬虫之基本原理

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。

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一文带你了解Python爬虫(一)——基本原理介绍

1. 企业生产的用户数据: 大型互联网公司有海量用户,所以他们积累数据有天然的优势。有数据意识的中小型企业,也开始积累的数据。 2. 数据管理咨询公司: 通常这样的公司有很庞大的数据采集团队,一般会通过市场调研、问卷调查、固定的样本检测, 和各行各业的公司进行合作、专家对话(数据积累很多年了,最后得出科研结果)来采集数据。 3. 政府/机构提供的公开数据: 政府通过各地政府统计上报的数据进行合并;机构都是权威的第三方网站。 4. 第三方数据平台购买数据: 通过各个数据交易平台来购买各行各业需要的数据,根据获取难度不同,价格也会不同。 5. 爬虫爬取数据: 如果市场上没有我们需要的数据,或者价格太高不愿意买, 那么就可以招/做一个爬虫工程师,从互联网上定向采集数据。

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反击“猫眼电影”网站的反爬虫策略

0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫,前端工程师的脑洞可以有多大?》的文章,文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。的确,如文章所说,对于一张网页,我们往往希望它是结构良好,内容清晰的,这样搜索引擎才能准确地认知它;而反过来,又有一些情景,我们不希望内容能被轻易获取,比方说电商网站的交易额,高等学校网站的题目等。因为这些内容,往往是一个产品的生命线,必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。本文就以做的较好的“猫眼电影”网站为例,搞定

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Java 网络爬虫,该怎么学?

在后面的几年工作中,也参与了好几个爬虫项目,但是大多数都是使用 Python ,抛开语言不谈,爬虫也是有一套思想的。这些年写爬虫程序,对我个人的技术成长帮助非常大,因为在爬虫的过程中,会遇到各种各样的问题,其实做网络爬虫还是非常考验技术的,除了保证自己的采集程序可用之外,还会遇到被爬网站各种奇奇怪怪的问题,比如整个 HTML 页面有没一个 class 或者 id 属性,你要在这种页面提取表格数据,并且做到优雅的提取,这就是非常考验你的想象力以及技术啦。非常有幸在刚入行的时候就接触到了网络爬虫这一块,它加快了我对互联网的理解和认知,扩宽了我的视野。

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