最近浙江省新高中信息技术教材将VB语言替换成python，并且使用「Python/Matplotlib/Pandas」组合作为高中计算机高考内容，这个引起了使用python人的一次狂欢，不少培训机构收
在大规模数据采集和爬虫任务中，构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术，同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
在之前介绍过很多爬虫库的使用，其中大多数也是 Python 相关的，当然这些库很多都是给开发者来用的。但这对一个对爬虫没有什么开发经验的小白来说，还是有一定的上手难度的。现在市面上其实也出现了非常多的爬虫服务，如果你仅仅是想爬取一些简单的数据的话，或者懒得写代码的话，其实利用这些工具还是可以非常方便地完成爬取的，那么本文就来总结一下一些比较实用的爬取服务和工具，希望在一定程度上能够帮助你摆脱数据爬取的困扰。
对于网络上的公开数据，理论上只要由服务端发送到前端都可以由爬虫获取到。但是Data-age时代的到来，数据是新的黄金，毫不夸张的说，数据是未来的一切。基于统计学数学模型的各种人工智能的出现，离不开数据驱动。数据采集、清洗是最末端的技术成本，网络爬虫也是基础采集脚本。但是有几个值得关注的是：
今天给大家介绍下我们专知数据采集系统的基石-WebCollector。 作为主流JAVA开源爬虫框架（GitHub上1500+Stars），WebCollector 轻量级、便于二次开发的特点得到了众多数开发者的选取与喜爱。特别与大家分享的是WebCollector的作者Hujunxianligong大神就是我们专知团队的成员。下面开始给大家简单介绍下WebCollector的特性以及在专知的应用。 WebCollector简介 WebCollector 是一个无须配置、便于二次开发的 Java 爬虫框架（
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
之前在做泉州租房和美食区域市场分析的时候，说过要尝试一下房地产的分析，当然房地产的分析是非常庞大的工程，涉及到政策、商圈、人口流动、地理区位、购买配套等等因素的影响，用到的模型也很多，例如PEST、波特五力等等，这里更多倾向于数据层面的分析，展示的是基本的分析逻辑。 因为最近也在开发和推广web scraper的课程，我也用过不少的采集方法，觉得在便利性上 web scraper具有一定的优势，非常适合没有代码基础的朋友学习，因此呢，我也就用这个工具做了数据爬取。 在爬取数据后，对数据的合理分析和可视化呈现
由于自己一直做Python大数据挖掘技术开发，最近有不少的朋友要做大数据分析，找我帮忙爬商标网的数据，实现爬取中国商标网全部数据+监控同步每天新增注册的商标数据+支持异步搜索功能，做过数据爬虫挖掘的都知道，商标网是目前国内最难爬的网站之一，因为商标网请了中国第三方权威安全机构做了各种高级的发爬措施，我相信很多做技术的朋友在爬商标网的时候会遇到以下几个问题，今天我把我的经历和解决方案分享给大家。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
在互联网时代，数据是无处不在且非常宝贵的资源。而获取数据的方式之一就是通过网络爬虫对目标网站进行数据采集。本文将为您分享如何使用Python构建一个简单但强大的网络爬虫。无须担心，即使您是初学者，也能够跟随这篇文章一步步学习并运行完善的代码。
导读：网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代，信息的采集是一项重要的工作，如果单纯靠人力进行信息采集，不仅低效繁琐，搜集的成本也会提高。
值得注意的是，爬虫技术的使用也存在法律和道德上的问题，如果使用不当可能会造成不良后果，例如隐私泄露、版权侵权等问题。因此，在使用爬虫技术时应该遵守合法合规的原则，并注意数据保护和隐私保护。
urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 HTML 解析库, 可以编写出用于采集网络数据的大型爬虫;
在大数据时代，网络信息的快速增长，数据也成为了众多企业的一种新型战略资源。所以，爬虫技术正好做为获取这种信息的主要手段，因此，它被广泛用于数据收集、用户行为分析等场景。
Hadoop数据采集技术，实现对互联网公开数据的一个全网采集、分析等功能，在提升效率的同时能够降低大数据的成本，提高大数据的价值。Hadoop技术的使用为互联网企业的发展也带来了便捷，那么Hadoop大数据有何优势？
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
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
不知不觉已经从事Python编程开发5年了，Python刚开始其实不是很起眼，但是随着大数据越来越活，现在Python也越来越火了，但是目前我主要从事的Python工作还是以数据挖掘、数据爬虫技术深度为主。
最常见的基本都会使用代理IP来进行访问，但是对于一般人来说，几万ip差不多是极限了，所以一个ip还是可能多次请求。意味着爬虫需要付出更多的成本投入在IP资源上，IP越多，爬取的成本越高，自然容易劝退一部分人。
大多数人其实是不需要去学习爬虫的，因为工作所在的公司里有自己的数据库，里面就有数据来帮助你完成业务分析。
爬虫技术在数据采集和信息挖掘方面起着至关重要的作用，而如何提高批量采集的效率则成为我们关注的焦点。今天我将分享五个实用的爬虫小技巧，帮助大家提升批量采集的效率，让数据获取更加高效、稳定，一起来学习一下吧。
就像在饭店里，你点了土豆并且能吃到，是因为有人帮你在土豆、萝卜、西红柿等中找到土豆，也有人把土豆拿到你桌上。在网络上，这两个动作都是由一位叫做爬虫的同学帮你实现的。
数据采集具有悠久的历史，在远古时期，人们便学会了在绳子上打结，进行数字的记录。到了19世纪，1887年，美国统计学家霍尔曼·霍尔瑞斯发明了一台电动机器，它能够读取卡片上的洞数，使用这台设备，美国仅用了一年时间，就完成了原本需要8年才能完成的人口普查工作。
本文实例讲述了基于ThinkPHP5框架使用QueryList爬取并存入mysql数据库操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
开发界面软件的目的：方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python，无需改代码，双击打开即用！
在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式，有了这些资源，不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升，同时也可以学习更多思维方式。
我们都知道未来互联网最大的趋势就是大数据和AI人工智能。在大数据时代如果谁掌握了数据源谁就掌握了财富。像天某查、企某查、启某宝等这种大数据公司主要就是通过爬虫技术把政府公开的工商数据聚合集中起来，然后做成一个大数据库，提供给用户使用，来实现大数据商业化目的。
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。
在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得
数据分析就是像是做饭一样，正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取，只有把食材准备好，经过我们的加工，可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱，数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
本篇文章整合了网络爬虫的基础知识，文章内容简明易懂。适合用来复习爬虫知识或者初识爬虫的人。 下面步入正题：
最近因为公司业务需求写了一套分布式多线程的爱某查爬虫系统，实现了对爱某查整个网站的全部数据各种维度的采集和存储，经常在论坛或爬虫群里面看一些做技术的朋友在爬爱某查类型的网站的时候会遇到以下几个问题，所以写了这篇文章一些简单的解决方案分享给大家。
众所周知，随着计算机、互联网、物联网、云计算等网络技术的风起云涌，网络上的信息呈爆炸式增长。毋庸置疑，互联网上的信息几乎囊括了社会、文化、政治、经济、娱乐等所有话题。使用传统数据收集机制（如问卷调查法、访谈法）进行捕获和采集数据，往往会受经费和地域范围所限，而且还会因其样本容量小、信度低等因素导致收集的数据往往与客观事实有所偏颇，有着较大的局限性。
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许花5分钟看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，完全就是另一回事，并不是1*n这么简单，还会衍生出许多别的问题。 系统的大规模爬虫流程如图所示： 大规模数据采集流程图 先检查是否有API API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独
网络爬虫在数据采集和信息搜索中扮演着重要的角色，然而，随着网站反爬虫的不断升级，爬虫机制程序面临着越来越多的挑战。隧道HTTP技术作为应对反爬虫机制的重要性手段，为爬虫程序提供了更为灵活和隐蔽的数据采集方式。本文将探讨Python爬虫中的隧道HTTP技术，包括其基础知识、搭建过程、技术优势以及一个实践案例来演示如何使用隧道HTTP爬取京东数据。
因为 Python 语法简介以及强大的第三方库，所以我们使用它来制作网络爬虫程序。网络爬虫的用途是进行数据采集，也就是将互联网中的数据采集过来。
这几天在辰哥的技术交流群里有读者反应说不会爬取携程的评论数据，今天辰哥给读者安排上。作为辰哥的文章读者，辰哥必须教会大家如何爬取携程评论数据（哈哈哈）。
Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。
在当今信息时代，数据是无处不在且无比重要的资源。为了获取有效数据，网络爬虫成为了一项至关重要的技术。Scrapy作为Python中最强大的网络爬虫框架之一，提供了丰富的功能和灵活的操作，让数据采集变得高效而简单。本文将以爬取豆瓣网站数据为例，分享Scrapy的实际应用和技术探索。
数据信息采集离不开Python爬虫，而python爬虫离不开代理ip，他们的结合可以做的事情很多，如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，Python爬虫还可以用于数据分析，在数据的抓取方面可以产生的作用巨大！
花了两天时间研究了下，最终确定写一个关于爬虫教程，名字叫做数据采集从入门到放弃，会寄托在Github Pages上，使用mkdocs创作和管理。
经历了一顿噼里啪啦的操作之后，终于我把博客写到了第10篇，后面，慢慢的会涉及到更多的爬虫模块，有人问scrapy 啥时候开始用，这个我预计要在30篇以后了吧，后面的套路依旧慢节奏的，所以莫着急了，100篇呢，预计4~5个月写完，常见的反反爬后面也会写的，还有fuck login类的内容。
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