爬虫技术可以分析数据吗？
目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。
爬虫技术可以爬取什么数据？
简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。所以说，爬虫系统有2个功能：爬数据爬取数据，比如你想要知道1000个商品在不同的电商网站的价格分别是多少，这样你可以采购到最低价。人工一页页打开太慢了，而且这些网站也在不停更新价格。你就可以用爬虫系统，设定好逻辑，帮你从N个网站爬取你要的商品的价格，甚至可以同步进行比较计算，最后输出一份报告给你，哪个网站最便宜。市面上有很多0代码的免费爬虫系统，比如之前我为了爬取2个游戏虚拟物品在不同网站的差异，就使用过，非常简便。这里就不说名字了，有做广告的嫌疑。
数据爬取是什么意思
1、爬取数据的意思就是通过程序来获取需要的网站上的内容信息，比如文字、视频、图片等数据。
2、网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。
3、网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。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。
4、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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爬虫属于大数据采集方法中的
爬虫属于大数据采集方法其中之一。大数据采集方式有：网络爬虫、开放数据库、利用软件接口、软件机器人采集等。1、网络爬虫：模拟客户端发生网络请求，接收请求响应，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。2、开放数据库：开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性高，实时性也有保证，是比较直接、便捷的一种方式。3、利用软件接口：一种常见的数据对接方式，通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。4、软件机器人采集：既能采集客户端软件数据，也能采集网站网站中的软件数据。大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
网络爬虫的数据采集方法有哪些
1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。2、实时搜集：工具：Flume/Kafka;实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。3、互联网搜集：工具：Crawler, DPI等;Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够【摘要】
网络爬虫的数据采集方法有哪些【提问】
1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。2、实时搜集：工具：Flume/Kafka;实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。3、互联网搜集：工具：Crawler, DPI等;Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够【回答】
为什么Python写的爬虫有时候抓取的数据是乱
1. 使用chrome浏览器，打开示例页面
2. 在帖子标题处，右键选择"审查元素"，可以看到标题的源代码
3. 进行简单的分析，我们需要获取的是title后面的内容，根据页面实际内容，我们编写相应的正则表达式：
title_re=re.compile('<h1 class="core_title_txt " title="(.*?)"')
4. 同理，我们对帖子内容进行"审查元素"，得到内容的源代码
5. 编写相应的正则表达式如下：
content_re=re.compile('(.*?)')
6. 这样通过urllib2打开页面后，使用上述的正则表达式进行匹配，再对标题和文本内容进行相应的处理即可
如何用python爬取网站数据
用python爬取网站数据方法步骤如下：1.首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url,然后定位的目标内容。2.先使用基础for循环生成的url信息。3.然后需要模拟浏览器的请求(使用request.get(url)),获取目标网页的源代码信息(req.text)。4.目标信息就在源代码中,为了简单的获取目标信息需要用Beautifulsoup库对源代码进行解析，因为是html信息，采用html.parser的方式进行解析。5.随后要在源网页中进一步定位目标信息在网页源代码中的位置：在网页中F12键，查看元素信息，使用左上角的按钮进一步查看目标信息位置。6.使用beautifululsoup进一步定位源代码信息。7.最后使用循环取出单个元素信息。首先分析单个信息的位置：它在ul列表下，使用循环取出然后定位单个元素中信息的位置，并取出信息。8.最终就得到目标信息列表了。
如何用python爬取网站数据？
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
爬取数据违法吗
法律分析：可能违法。其爬虫下载数据，一般而言都不违法，因为爬虫爬取的数据同行也是网站上用户打开页面能够看到的数据，但是如果符合下列条件的网站进行强行数据采集时，会具有法律风险。可能会造成侵犯隐私权的违法行为。法律依据：《中华人民共和国民法典》 第一百一十条 自然人享有生命权、身体权、健康权、姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权、婚姻自主权等权利。法人、非法人组织享有名称权、名誉权和荣誉权。
爬虫爬数据违法吗
爬虫数据采集可能违法。其爬虫下载数据，一般而言都不违法，因为爬虫爬取的数据同行也是网站上用户打开页面能够看到的数据，但是如果符合下列条件的网站进行强行数据采集时，会具有法律风险。可能会造成侵犯隐私权的违法行为。这些“爬虫”按照特定程序，沿着一定的路径，模拟人工操作，从网站、应用程序等终端呈现的平台上去提取和存储数据。随着大数据等技术的发展，网络爬虫的影响力逐渐增加，不仅爬数、甚至于抢票、盗号、供给计算机系统等，也都有爬虫的身影，而使得它渐渐进入公众视野。随之而来的也是关于爬虫技术侵权边界的探讨。爬虫的类型也有很多。举个例子，按照系统结构和实现技术，就能将爬虫分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫，深层网络爬虫。我们一般见到的爬虫也是爬取数据用的。这类爬虫其实就做了两项工作：1、获取网页源代码；2、从网页源代码中解析和提取所需要的数据。很多反爬技术都是针对的第一项工作，阻止你通过爬虫获取到源代码，而只要获取了源代码，解析和提取数据的方法就非常多样，可以说，拿到源代码时爬数的工作算是完成一大半了。法律依据：《中华人民共和国民法典》第一百一十条自然人享有生命权、身体权、健康权、姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权、婚姻自主权等权利。法人、非法人组织享有名称权、名誉权和荣誉权。
如何“爬数据”
简单笼统的说，爬数据搞定以下几个部分，就可以小打小闹一下了。
一、指定URL的模式，比如知乎问题的URL为http://zhihu.com/question/xxxx，然后抓取html的内容就可以了。用的工具，如果你正则很好，可以用正则，觉得正则费脑子的，可以用html解析DOM节点来处理内容。如果你抓取的内容有其固有特点，如新闻内容，可以用正文抓取算法，其实就是找html中最长的几行字符串。
二、用javascript动态生成内容的抓取，不建议使用headless，效率比较低下，建议使用一些开源的库去直接执行js代码，获得你想要的结果。
了解页面里的程序逻辑是很重要的，知道动态内容是怎么生成的，使用一定的方法，一样会像拿html一样，很容易的拿到你想要的结果。动态生成要么是本地执行计算，要么是从服务器另发起请求获得一定的结果，显示或再进行本地计算。对前者，你要找到他本地执行的那段代码，原样拿过来，在javascript环境执行一遍拿到结果。对后者，找到那个请求，获得对应的结果，一般这个结果也会是javascript代码或者json格式的字符串，重新解析即可。
三、登录，有很多数据你是需要登录后才能查看的。如果对方使用https，基本就无解了。好在很多国内标榜全站使用https的网站都是伪https，抓包一样全都可以抓到，比较复杂的会将用户名或密码进行二次加密，并且和时间相关，直接提交用户名密码是无效的，必须同时提交以当前时间为参数进行二次加密后的结果，还是那句话，了解页面里的程序逻辑是很重要的。
四、验证码，你抓取过多过快时，网站一般会要求你输入验证码证明你不是程序，是人工在操作，似乎国内有帮你输入验证码的云服务，来搞定这部分，或者用程序解析验证码，但错误率太高。还有一种比较无赖的方法就是使用多条ADSL或VPN，来回切换IP，不断换IP进行抓取，把单IP抓取速度控制在网站允许的范围内，另外什么换header头里的agent啥的比较简单，就不多说了。
五、内容图片化，一些敏感信息，如商城里的价格，分类网站里的用户手机号，会被网站直接用图片的方式进行显示。这里你使用云服务成本太高，使用程序解析图片，如果出错，这条信息基本就没用了，切换IP也一样是图片，所以基本也是无解的。
六、补充，爬虫还有很多细节和针对性的处理方法，出于学习的目的，要多思考，比如移动互联网这么火热，很多网站，有点实力的都会出移动客户端，在移动客户端内，他还是使用图片显示吗？现在html5出来了，很多移动客户端都是html+js进行再封装处理的。
如何“爬数据”？
首先爬虫分为爬取移动APP数据和网站数据，主要方法都是一致，但细节上有点区别。拿爬取网站数据分析:1.用浏览器开发者工具的Network功能分析对应的数据接口或者查看源代码写出相应的正则表达式去匹配相关数据2.将步骤一分析出来的结果或者正则用脚本语言模拟请求，提取关键数据。这中间可能牵扯多个请求接口，而且一般要做数据签名以及数据加密，这一块需要找到对应js文件分析算法。爬取一个网站数据大致就以上两步，当然细节还有很多，比如模拟请求头，请求方式以及请求体。如果你是爬取移动APP数据，那就还要牵扯抓包分析，软件砸壳反编译等等，相对来说APP爬虫要复杂一点。
