怎麼爬取互聯網辟謠平台數據

① 網路爬蟲是什麼

網路爬蟲又稱網路蜘蛛、網路機器人，它是一種按照一定的規則自動瀏覽、檢索網頁信息的程序或者腳本。網路爬蟲能夠自動請求網頁，並將所需要的數據抓取下來。通過對抓取的數據進行處理，從而提取出有價值的信息。

我們所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的網路爬蟲，比如網路、搜狗、360瀏覽器、谷歌搜索等等。每個搜索引擎都擁有自己的爬蟲程序，比如360瀏覽器的爬蟲稱作360Spider，搜狗的爬蟲叫做Sogouspider。

網路搜索引擎，其實可以更形象地稱之為網路蜘蛛（Baispider），它每天會在海量的互聯網信息中爬取優質的信息，並進行收錄。當用戶通過網路檢索關鍵詞時，網路首先會對用戶輸入的關鍵詞進行分析，然後從收錄的網頁中找出相關的網頁，並按照排名規則對網頁進行排序，最後將排序後的結果呈現給用戶。在這個過程中網路蜘蛛起到了非常想關鍵的作用。

網路的工程師們為「網路蜘蛛」編寫了相應的爬蟲演算法，通過應用這些演算法使得「網路蜘蛛」可以實現相應搜索策略，比如篩除重復網頁、篩選優質網頁等等。應用不同的演算法，爬蟲的運行效率，以及爬取結果都會有所差異。

爬蟲可分為三大類：通用網路爬蟲、聚焦網路爬蟲、增量式網路爬蟲。

通用網路爬蟲：是搜索引擎的重要組成部分，上面已經進行了介紹，這里就不再贅述。通用網路爬蟲需要遵守robots協議，網站通過此協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不允許抓取。

robots協議：是一種「約定俗稱」的協議，並不具備法律效力，它體現了互聯網人的「契約精神」。行業從業者會自覺遵守該協議，因此它又被稱為「君子協議」。

聚焦網路爬蟲：是面向特定需求的一種網路爬蟲程序。它與通用爬蟲的區別在於，聚焦爬蟲在實施網頁抓取的時候會對網頁內容進行篩選和處理，盡量保證只抓取與需求相關的網頁信息。聚焦網路爬蟲極大地節省了硬體和網路資源，由於保存的頁面數量少所以更新速度很快，這也很好地滿足一些特定人群對特定領域信息的需求。

增量式網路爬蟲：是指對已下載網頁採取增量式更新，它是一種只爬取新產生的或者已經發生變化網頁的爬蟲程序，能夠在一定程度上保證所爬取的頁面是最新的頁面。

隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量信息的載體，如何有效地提取並利用這些信息成為一個巨大的挑戰，因此爬蟲應運而生，它不僅能夠被使用在搜索引擎領域，而且在大數據分析，以及商業領域都得到了大規模的應用。

1)數據分析

在數據分析領域，網路爬蟲通常是搜集海量數據的必備工具。對於數據分析師而言，要進行數據分析，首先要有數據源，而學習爬蟲，就可以獲取更多的數據源。在採集過程中，數據分析師可以按照自己目的去採集更有價值的數據，而過濾掉那些無效的數據。

2)商業領域

對於企業而言，及時地獲取市場動態、產品信息至關重要。企業可以通過第三方平台購買數據，比如貴陽大數據交易所、數據堂等，當然如果貴公司有一個爬蟲工程師的話，就可通過爬蟲的方式取得想要的信息。

爬蟲是一把雙刃劍，它給我們帶來便利的同時，也給網路安全帶來了隱患。有些不法分子利用爬蟲在網路上非法搜集網民信息，或者利用爬蟲惡意攻擊他人網站，從而導致網站癱瘓的嚴重後果。關於爬蟲的如何合法使用，推薦閱讀《中華人民共和國網路安全法》。

為了限制爬蟲帶來的危險，大多數網站都有良好的反爬措施，並通過robots.txt協議做了進一步說明，下面是淘寶網robots.txt的內容：

從協議內容可以看出，淘寶網對不能被抓取的頁面做了規定。因此大家在使用爬蟲的時候，要自覺遵守robots協議，不要非法獲取他人信息，或者做一些危害他人網站的事情。

首先您應該明確，不止Python這一種語言可以做爬蟲，諸如PHP、Java、C/C++都可以用來寫爬蟲程序，但是相比較而言Python做爬蟲是最簡單的。下面對它們的優劣勢做簡單對比：

PHP：對多線程、非同步支持不是很好，並發處理能力較弱；Java也經常用來寫爬蟲程序，但是Java語言本身很笨重，代碼量很大，因此它對於初學者而言，入門的門檻較高；C/C++運行效率雖然很高，但是學習和開發成本高。寫一個小型的爬蟲程序就可能花費很長的時間。

而Python語言，其語法優美、代碼簡潔、開發效率高、支持多個爬蟲模塊，比如urllib、requests、Bs4等。Python的請求模塊和解析模塊豐富成熟，並且還提供了強大的Scrapy框架，讓編寫爬蟲程序變得更為簡單。因此使用Python編寫爬蟲程序是個非常不錯的選擇。

爬蟲程序與其他程序不同，它的的思維邏輯一般都是相似的，所以無需我們在邏輯方面花費大量的時間。下面對Python編寫爬蟲程序的流程做簡單地說明：

先由urllib模塊的request方法打開URL得到網頁HTML對象。

使用瀏覽器打開網頁源代碼分析網頁結構以及元素節點。

通過BeautifulSoup或則正則表達式提取數據。

存儲數據到本地磁碟或資料庫。

當然也不局限於上述一種流程。編寫爬蟲程序，需要您具備較好的Python編程功底，這樣在編寫的過程中您才會得心應手。爬蟲程序需要盡量偽裝成人訪問網站的樣子，而非機器訪問，否則就會被網站的反爬策略限制，甚至直接封殺IP，相關知識會在後續內容介紹。

開課吧廣場-人才學習交流平台

② 數據分析師獲取數據的方式有哪些

【導讀】數據分析師工作的第一步就是獲取數據，也就是數據採集。獲取數據的方式有很多，一般來講，數據來源主要分為兩大類，企業外部來源和內部來源。那麼，今天就跟隨小編一起來看看，數據分析師獲取數據的方式有哪些吧!

1、外部購買數據

有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的，企業會直接從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師，這是一種常見的獲取數據的方式之一。

2、網路爬取數據

除了購買數據以外，數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據，再將數據存儲稱為表格的形式。當你在瀏覽網頁時，瀏覽器就相當於客戶端，會去連接我們要訪問的網站獲取數據，然後通過瀏覽器解析之後展示給我們看，而網路爬蟲可以通過代碼模擬人類在瀏覽器上訪問網站，獲取相應的數據，然後經過處理後保存成文件或存儲到資料庫中供我使用。此外，網路爬蟲還可以爬取一些手機APP客戶端上的數據。

3、免費開源數據

外部購買數據要花費一定的資金，網路爬取對技術又有一定的要求，有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有，互聯網上有一些「開放數據」來源，如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據，根據需求你可以免費下載。

4、企業內部數據

了解了企業外部數據的來源，其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析，我們一起來了解一下吧。前面說了，內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。比如銷售數據是大部分公司的核心數據之一，它反應了企業發展狀況，是數據分析的重點對象。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析師獲取數據的方式有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

③ 互聯網上的任何東西都可以爬取嗎

寫爬蟲的小夥伴要注意，爬蟲一時爽，但不是一直爬一直爽。
如果你的爬蟲觸犯了法律，可是要承擔責任的哦，那麼什麼樣的爬蟲才算是安全的爬蟲呢?
現在我來結合一下實際情況，給幾點建議吧：
1、爬蟲訪問頻次要控制，別把對方伺服器搞崩潰了
雖然你爬取的信息都是公開的，也不涉及公民隱私，爬取的數據也不用於違法獲利，只是自己弄著玩，但是如果你的爬蟲太瘋狂了，一分鍾請求1萬次，導致對方伺服器應接不暇，不能處理正常業務了，對不起，你這種屬於違法行為，這種爬蟲等同於進行黑客攻擊了，你讓人家不能正常工作了，損害了對方的利益
2、 涉及到個人隱私的信息你不能爬
其實這很好理解，你希望你自己的電話號，身份證號，家庭住址，工作單位，行蹤軌跡這些隱私信息被別人用爬蟲抓取么?當然不希望，別人抓了你的這些信息，你肯定想去報警對不對，讓警察去抓那個壞蛋，ok，你不要去做那個壞蛋。
3、 突破網站的反爬措施，後果很嚴重
正規的網站都會在根目錄下放置
robots.txt，這里就規定了哪些能爬，哪些不能爬，誰可以爬。對於那種反爬特別嚴重的，例如淘寶，你最好別去爬，如果你真的利用你的高智商突破了淘寶的反爬措施，那麼恭喜你，你已經違法了。
4、 不要用爬取的數據做不正當競爭
比如你把大眾點評的評論數據都爬下來了，然後自己搞了一個xx點評，這肯定不行，人家辛辛苦苦的積累的數據，你輕輕鬆鬆的弄下來，直接拿來主義，跟人家搞競爭，你不違法誰違法。
5、 付費內容，你不要抓
既然是付費內容，說明這東西價值很高，付費才能看，你弄下來了，你想幹啥?你私自傳播，就對網站造成了潛在損失。
6、最後一條，突破網站反爬措施的代碼，最好不要上傳到網上
你技術很牛逼，能突破網站的反爬措施，你把這些代碼發布到網上，比如github，你自己沒做啥壞事，可是想做壞事的人利用了你的代碼，入侵了網站，那麼，這種情況下，你也是有責任的，這個聽起來有點冤，但確實存在這樣的風險，所以，最好還是不要這么干。

④ 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用

一般抓數據的話可以學習Python，但是這個需要代碼的知識。
如果是沒有代碼知識的小白可以試試用成熟的採集器。
目前市面比較成熟的有八爪魚，後羿等等，但是我個人習慣八爪魚的界面，用起來也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以試試。

⑤ 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，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，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。

⑥ 如何增強自己的知識／數據獲取能力有哪些渠道

隨著大數據時代的來臨，數據的價值已經被越來越多的人重視，數據源以及數據獲取渠道的重要性也日益凸顯。那，我們究竟可以從什麼渠道獲取數據呢？結合自己經驗，對這方面進行一定的闡述。獲取數據方面主要可以從兩個渠道進行：自有數據源以及外部數據。

3）網路指數數據

網路系產品，可以幫助洞察某個關鍵字在某一時間端內被關注的情況。通常可用作趨勢分析、人群洞察等。當然，除此之外，還有搜狗指數、360指數等搜索指數產品。

4）騰訊TBI指數

騰訊系產品，幫助洞察互聯網的熱點信息，並可以了解大致行業趨勢以及人群特徵。

5）阿里指數

阿里系產品，依靠阿里自有天貓及淘寶等交易數據，是我國比較權威的大數據平台。

除此以外，還有愛奇藝指數、微信指數等大數據產品。