文本分析很有用，数说君自己也玩过，炒鸡有意思，从论坛、网页上爬取网友的舆情数据，然后整理、统计、画图，就可以知道舆论的风暴是什么，可以知道网友最热议的话题、最想去的旅游景点、最喜欢的饮料等等，也可以从这些舆情数据中挖掘出两个话题之间的关联性等等。 统计领域比较流行的软件主要就是SPSS、R、SAS等，因为用它们来做统计模型/数据分析，实在太方便了，但是一旦遇到了文本形式的数据，就常常不知道该怎么办。比如下面这列杂乱无章的文本数据： (01)1872-8756 Body shop P1 Book B13 (0
随着课程的结束，期末考试的脚步也近了。作为“资深抱佛脚玩家”，在得知准确的考试安排后我便可以及时做好预习准备，从而在 deadline 的压力之下，迸发出惊人的力量，强化自己的学习能力！
热榜是当下互联网上按受关注程度由高到低进行的排行，指热门的排行榜。了解热榜，便可时刻掌握最新潮流动态。
你在爬虫的时候，是否会经常的担心IP被封掉呢？ 或者说，在使用免费IP的时候，并不知道那个IP是不是已经被封了。
以前我们说到爬取网页数据，你可能会第一时间想到scrapy，嗯，那个强大的python爬虫库，然而，有些时候，我们其实要爬取数据并非一定要使用这么强大【笨重】的库来实现，而且，某些时候，可能使用scrapy来爬取我们想到的数据，还比较困难。
但要学习好爬虫并没有那么简单。首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起。正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结。
下面，简单介绍一下今天所讲的一些内容，首先是，什么是爬虫？以及为什么要有爬虫，然后是怎么去做爬虫
1、真实世界的爬虫比例 大家应该听过一句话吧，大概意思是说，整个互联网上大概有50%以上的流量其实是爬虫。第一次听这句话的时候，我还不是很相信，我觉得这个说法实在是太夸张了。怎么可能爬虫比人还多呢？ 爬虫毕竟只是个辅助而已。 现在做了这么久的反爬虫，我依然觉得这句话太夸张了。50%？你在逗我？就这么少的量？ 举个例子，某公司，某个页面的接口，每分钟访问量是1.2万左右。这里面有多少是正常用户呢？ 50%？60%？还是？ 正确答案是：500以下。 也就是说，一个单独的页面，12000的访问量里，有500是正常
结果很多读者对爬数据的过程比较感兴趣，那么今天就讲一下我是怎样获取美团数据，其实并不难，甚至还因为需要手动干预而显得有点不太聪明的样子。
这个过程技术可以实现自动抓取、过滤、投放，但需要运营介入的地方有非常多的。因为不一定所有的内容抓过来可以直接使用，首先就要对内容源进行筛选。
崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻”的倾向，何况理念真的大不同
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻”的倾向，何况理念真的
相爱相杀的爬虫与反爬虫 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。
前面讲了 json和 csv两个存储数据的库，在数据量比较少的时候，用这两个库很方便。
作者简介 崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。 本文来自携程技术中心（ID:ctriptech） 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现
作者简介 崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬
小说这么多，找起来也是一种苦恼呢！根据网站自带的筛选，只能通过一个方面筛选，如类型、更新时间等等。那我想多角度筛选一篇文章怎么办？看了这篇文章，你的苦恼便会烟消云散！
这里我先回答标题的问题，答案就是：百度！ 直接把错误提示复制在搜索栏，用百度搜索。如果没有现成的错误提示，只有模糊的需求，那就整理一下需求，组织一下语言，然后用百度搜索自己的需求。 不要担心在百度上搜不到解决方案，真的，除非你已经在某个领域达到了比较高的水平，否则一定可以在百度上找到想要的答案的。关于编程上的问题，解决办法常在CSDN、博客园、segmentfault、Stackoverflow、知乎或简书之中。善用百度，可以使我们的学习更加高效。（能用谷歌当然更好） 举个栗子吧： 这段时间我一直在学习爬
一直在跟进的一个数据分析项目，需要获取最近一段时间的BHSI（波罗的海小灵便型散货船运价指数），但发现众多网站竟然都只更新到2021年2月份：
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。
在之前我们讲解了如何爬取网页（不管是异步加载的还是普通的），但是爬取下来的数据该如何保存呢？ 保存到文本文件？ 可能有人会说那我保存在文本文件里面，这样也是可以的，但是到你需要用这个数据的时候，可能就
对于大批量的爬取数据的时候，我在第五篇做并发爬虫的时候就发现了，第一篇提供的那个免费代理很多都已经被封掉了。
简书遵循“简单书写”的原则，限制了我的一些想法，比如我想添加个背景音乐，又或者想添加个表情，或做个分类查询等，此外我有一个放杂物的网站空间，放着浪费了，所以就打算建设自己的空间。 当然不是因为那个“饱醉豚”事件，在它越演越烈之前，我就看到那篇争议的文章，顺便看了他几篇文章，我一笑置之，与一个哗众取宠、低智商低情商、毫无论据，甚至毫无文笔的生物有啥好计较的？只是没想到关注的几个人，鉴于简书及简书CEO的态度都纷纷清空简书，叹哉！不过也可以理解一下，一个签约作者写这样的文章居然还能得到简叔的支持：
各位看客老爷们，新年好。小玮又来啦。这次给大家带来的是爬虫系列的第二课---爬虫的基本模块与简单的实战。
写了这么多年爬虫了，经常还是会撞上反爬机制。虽然大多数时候都能解决，但是毕竟反爬机制多种多样，有时候遇到一个许久不见的反爬机制，也会感到手生，一时想不上来应对方法，而浪费不少时间。最近写了不少爬虫，接下来一段时间又不写了，趁着手还比较熟，记录一下备忘，方便大家也方便自己。
做电商时，消费者对商品的评论是很重要的，但是不会写代码怎么办？这里有个Chrome插件可以做到简单的数据爬取，一句代码都不用写。下面给大家展示部分抓取后的数据：
人生苦短，我用Python！废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。
隐私起见，本文不会提及任何具体的事例。如有提及，一定会强脱敏。或者说都是我编的，请当故事看。
这个位置爬虫的结果可以和用户信息爬虫联动，比如有这样一个分析任务：去北京环球影城的人，都发了什么微博，男生多还是女生多，年龄群体分布怎么样，等等。都可以先用这个微博位置爬虫，爬完后的 csv 交给用户信息爬虫处理。
摘要：使用 update_one() 而不是 insert_one() 方法存储数据。
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05，09的黑客大战，黑客们用的大多是老掉牙的ddos攻击，很多人连工具都不会编写，用的多线程攻击器还是容小子之类的脚本，这反映了大多数黑客根本就没有技术可言。
KG公司2014年成立，早期做互联网金融，2017年转型做互联网科技公司，主营业务是“助贷”，也就为按揭贷款购房的客户提供赎楼及债务置换贷款等服务。
网络爬取和网络抓取相辅相成，对于公共数据收集来说至关重要。电子商务企业会使用网络抓取工具从各个网站收集新数据。然后，将抓取到的信息用于改进业务和营销策略。
前几天跟同事聊到最近在看什么小说，想起之前看过一篇文章说的是网络十大水文，就想把起点上的小说信息爬一下，搞点可视化数据看看。这段时间正在看爬虫框架-pyspider，觉得这种网站用框架还是很方便的，所以今天就给大家带来这篇---起点中文网小说爬取。可视化我们放到下一集。
01爬虫凶猛 “同业爬虫？！” 第一次听到这个词，王浩一脸懵逼。 两个月前，王浩的公司转型现金贷，他在市面上四处寻找风控系统和数据源，此时，摩羯科技的商务人员，给他推荐了这个最新的“爬虫产品”。 “对方说，这是一款特别讨巧的产品，用了之后，你基本可以不用其他风控”，当王浩明白其背后的逻辑后，“不得不服”。 如何检验借款人是一个好用户？ 最简单的办法，就是看这个用户在其他现金贷平台上的授信额度，“别人放款多少，我就放款多少”。 王浩称，这就相当于别的现金贷平台，帮你做了风控。 同业爬虫是一款专门爬取现金贷数据
前几天在Python最强王者交流群【G.】问了一个Python网络爬虫的问题，问题如下：各位大佬好，我这遇到一个问题，用selenium爬网页的时候，切换页面后网页有时会出现10条数据，有时会出现6条数据，出现6条数据时显示的数据都是已经爬取过的数据，该怎么解决呢？
利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。
极客猴，热衷于 Python，目前擅长利用 Python 制作网络爬虫以及 Django 框架。
工欲善其事必先利其器的道理相信大家都懂。而作为经常要和各大网站做拉锯战的爬虫工程师们，则更需要利用利用好身边的一切法器，以便更快的攻破对方防线。今天我就以日常爬虫流程，给大家介绍十款工具，相信大家掌握之后，必定能够在工作效率上，提升一个量级
写爬虫，是一个非常考验综合实力的活儿。有时候，你轻而易举地就抓取到了想要的数据；有时候，你费尽心思却毫无所获。
大家好，我是黄伟。今日头条我发觉做的挺不错，啥都不好爬，出于好奇心的驱使，小编想获取到自己所有的头条好友，
编程不是科学，而是一门手艺 Python 具有丰富的解析库和简洁的语法，所以很适合写爬虫。这里的爬虫指的是爬取网页的“虫子”。简而言之，爬虫就是模拟浏览器访问网页，然后获取内容的程序。 爬虫工程师是个很重要的岗位。爬虫每天爬取数以亿计的网页，供搜索引擎使用。爬虫工程师们当然不是通过单击鼠标右键并另存的方式来爬取网页的，而会用爬虫“伪装”成真实用户，去请求各个网站，爬取网页信息。 本文选自《Python基础视频教程》一书，每一小节都给出了视频讲解，配合视频微课带你快速入门Python。 ---- （ 正
作为Java世界中小白的我(瑟瑟发抖的状态),在网络数据抓取这一块简直是一无所知.天无绝人之路,这时候我们老大向我推荐一个很好用的爬虫框架WebCollector,WebCollector是一个无须配置、便于二次开发的JAVA爬虫框架，它提供精简的的API，只需少量代码即可实现一个功能强大的爬虫。WebCollector-Hadoop是WebCollector的Hadoop版本，支持分布式爬取。WebCollector用起来个人赶脚还是非常的简单轻便的,这里就以一个初学者的身份简单分享一下WebCollector.
当我刚接触 Python 时，我已经被 Python 深深所吸引。Python 吸引我的地方不仅仅能用其编写网络爬虫，而且能用于数据分析。我能将大量的数据中以图形化方式呈现出来，更加直观的解读数据。
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