爬取的數據量太大如何處理

⑴ 每天爬取數據量多少,如何才可更高效

每天爬取數據量多少,如何才可更高效?

對於該問題,沒有確切答案,需要根據實際情況而定.爬蟲最重要的問題是容錯率高,很多特殊情況都會影響爬蟲的效率和質量.

以下情況都可能影響爬取數據效率.
軟體條件

硬體條件

軟硬體好的舉燃攔情況下,數據量可高達1300W.
詳情見

如果真的對性能要求段仿很高，可以考慮下面方案.
多線程 : 一些成熟的框架如 Scrapy都已支持
分布式 : 數據正胡量有TB級別可要考慮,否則別用,分布式需要考慮到機器,人員,網路等成本.

⑵ 數據採集有什麼難點

1、數據量巨大

任何系統，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。

如果單純是將數據採到，可能還比較好完成，但採集之後還需要處理，因為必須考慮數據的規范與清洗，因為大量的工業數據是“臟”數據，直接存儲無法用於分析，在存儲之前，必須進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

2、工業數據的協議不標准

互聯網數據採集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了極大地難度。

很多開發人員在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題及時面對眾多的工業協議，無法有效的進行解析和採集。

3、視頻傳輸所需帶寬巨大

傳統工業信息化由於都是在現場進行數據採集，視頻數據傳輸主要在區域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。

⑶ 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。

⑷ 大數據的處理流程包括了哪些環節

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

⑸ 數據爬蟲行為如何合規

前言

由於網路數據爬取行為具有高效檢索、批量復制且成本低廉的特徵，現已成為許多企業獲取數據資源的方式。也正因如此，一旦爬取的數據設計他人權益時，企業將面臨諸多法律風險。本文將從數據爬取行為的相關概述、數據爬取相關立法規定，結合數據爬取行為近期典型案例，探討數據爬取行為的合規要點。

一、數據爬取行為概述

數據爬取行為是指利用網路爬蟲或者類似方式，根據所設定的關鍵詞、取樣對象等規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，並對抓取結果進行大規模復制的行為。

使用爬蟲爬取數據的過程當中，能否把握合法邊界是關系企業生死存亡的問題。近些年大數據、人工智慧的廣泛使用，對各種數據的剛性需求，使數據行業遊走在「灰色邊緣」。面對網路數據安全的「強監管」態勢，做好數據合規、數據風控刻不容緩。當前我國並沒有相關法律法規對數據爬取行為進行專門規制，而是根據爬取數據的不同「質量」，主要通過《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱「《著作權法》）、《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱「《反不正當競爭法》」）、《中華人民共和國刑法》（以下簡稱「《刑法」》）等現有法律法規進行規制。

二、數據爬取相關法律責任梳理

（一）承擔刑事責任

1、非法侵入計算機信息系統罪

《刑法》第285條第1款規定了「非法侵入計算機信息系統罪」，違反國家規定，侵入國家事務、國防建設、尖端科學技術領域的計算機信息系統的，處三年以下有期徒刑或者拘役。

典型案例：李某等非法侵入計算機信息系統罪(2018)川3424刑初169號

本案中，被告人李某使用「爬蟲」軟體，大量爬取全國各地及涼山州公安局交警支隊車管所公告的車牌放號信息，之後使用軟體採用多線程提交、批量刷單、驗證碼自動識別等方式，突破系統安全保護措施，將爬取的車牌號提交至「交通安全服務管理平台」車輛報廢查詢系統，進行對比，並根據反饋情況自動記錄未注冊車牌號，建立全國未注冊車牌號資料庫。之後編寫客戶端查詢軟體，由李某通過QQ、淘寶、微信等方式，以300-3000元每月的價格，分省市販賣資料庫查閱許可權。

法院認為，被告人李文某為牟取私利，違法國家規定，侵入國家事務領域的計算機信息系統，被告人的行為均已構成非法侵入計算機信息系統罪。

2、非法獲取計算機信息系統數據罪

《刑法》第285條第2款規定如下，違反國家規定，侵入前款規定以外的計算機信息系統或者採用其他技術手段，獲取該計算機信息系統中存儲、處理或者傳輸的數據，或者對該計算機信息系統實施非法控制，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，並處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，並處罰金。同時，《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理危害計算機信息系統安全刑事案件應用刑事案件應用法律若干問題的解釋》第1條對「情節嚴重」作出了具體的規定：「非法獲取計算機信息系統數據或者非法控制計算機信息系統，具有下列情形之一的，應當認定為刑法第二百八十五條第二款規定的「情節嚴重」：（一）獲取支付結算、證券交易、期貨交易等網路金融服務的身份認證信息十組以上的；（二）獲取第（一）項以外的身份認證信息五百組以上的；（三）非法控制計算機信息系統二十台以上的；（四）違法所得五千元以上或者造成經濟損失一萬元以上的；（五）其他情節嚴重的情形。」

典型案例：李某、王某等非法獲取計算機信息系統數據、非法控制計算機系統案（2021）滬0104刑初148號

本案中，益采公司在未經淘寶（中國）軟體有限公司授權許可的情況下，經李某授意，益采公司部門負責人被告人王某、高某等人分工合作，以使用IP代理、「X-sign」簽名演算法等手段突破、繞過淘寶公司的「反爬蟲」防護機制，再通過數據抓取程序大量非法抓取淘寶公司存儲的各主播在淘寶直播時的開播地址、銷售額、觀看PV、UV等數據。至案發，益采公司整合非法獲取的數據後對外出售牟利，違法所得共計人民幣22萬余元。法院認為被告人李某、王某、高某等人構成非法獲取計算機信息系統數據罪，分別判處有期徒刑二年六個月、一年三個月不等，並處罰金。

法院認為，被告人李文某為牟取私利，違法國家規定，侵入國家事務領域的計算機信息系統，被告人的行為均已構成非法侵入計算機信息系統罪。

3、提供侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具罪

《刑法》第285條第3款對該罪規定如下，提供專門用於侵入、非法控制計算機信息系統的程序、工具，或者明知他人實施侵入、非法控制計算機信息系統的違法犯罪行為而為其提供程序、工具，情節嚴重的，依照前款的規定處罰。《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理危害計算機信息系統安全刑事案件應用刑事案件應用法律若干問題的解釋》中還列舉了「具有避開或者突破計算機信息系統安全保護措施，未經授權或者超越授權獲取計算機信息系統數據的功能的」等類型的程序、工具。

典型案例：陳輝提供侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具罪（2021）粵0115刑初5號

本案中，被告人陳輝為牟取非法利益，在本區編寫爬蟲軟體用於在浙江淘寶網路有限公司旗下的大麥網平台上搶票，並以人民幣1888元到6888元不等的價格向他人出售該軟體，非法獲利人民幣12萬余元。2019年7月11日，被告人陳輝被公安機關抓獲。經鑒定，上述爬蟲軟體具有以非常規的方式構造和發送網路請求，模擬用戶在大麥網平台手動下單和購買商品的功能；具有以非常規手段模擬用戶識別和輸入圖形驗證碼的功能，該功能可繞過大麥網平台的人機識別驗證機制，以非常規方式訪問大麥網平台的資源。

本院認為，被告人陳輝提供專門用於侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具，情節特別嚴重，依法應予懲處。

4、 侵犯公民個人信息罪

《刑法》第253條中規定了該罪，違反國家有關規定，向他人出售或者提供公民個人信息，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，並處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，並處罰金。違反國家有關規定，將在履行職責或者提供服務過程中獲得的公民個人信息，出售或者提供給他人的，依照前款的規定從重處罰。竊取或者以其他方法非法獲取公民個人信息的，依照第一款的規定處罰。

典型案例：杭州魔蠍數據 科技 有限公司、周江翔、袁冬侵犯公民個人信息罪（2020）浙0106刑初437號

本案中，被告人周江翔系魔蠍公司法定代表人、總經理，負責公司整體運營，被告人袁冬系魔蠍公司技術總監，系技術負責人，負責相關程序設計。魔蠍公司主要與各網路貸款公司、小型銀行進行合作，為網路貸款公司、銀行提供需要貸款的用戶的個人信息及多維度信用數據，方式是魔蠍公司將其開發的前端插件嵌入上述網貸平台A**中，在網貸平台用戶使用網貸平台的APP借款時，貸款用戶需要在魔蠍公司提供的前端插件上，輸入其通訊運營商、社保、公積金、淘寶、京東、學信網、徵信中心等網站的賬號、密碼，經過貸款用戶授權後，魔蠍公司的爬蟲程序代替貸款用戶登錄上述網站，進入其個人賬戶，利用各類爬蟲技術，爬取（復制）上述企、事業單位網站上貸款用戶本人賬戶內的通話記錄、社保、公積金等各類數據。

法院認為，被告單位杭州魔蠍數據 科技 有限公司以其他方法非法獲取公民個人信息，情節特別嚴重，其行為已構成侵犯公民個人信息罪。被告人周江翔、袁冬分別系對被告單位魔蠍公司侵犯公民個人信息行為直接負責的主管人員和其他直接責任人員，其行為均已構成侵犯公民個人信息罪。

5、侵犯著作權罪

根據《刑法》第217條規定，以營利為目的，有下列侵犯著作權或者與著作權有關的權利的情形之一，違法所得數額較大或者有其他嚴重情節的，處三年以下有期徒刑，並處或者單處罰金；違法所得數額巨大或者有其他特別嚴重情節的，處三年以上十年以下有期徒刑，並處罰金：（一）未經著作權人許可，復制發行、通過信息網絡向公眾傳播其文字作品、音樂、美術、視聽作品、計算機軟體及法律、行政法規規定的其他作品的；（二）出版他人享有專有出版權的圖書的；（三）未經錄音錄像製作者許可，復制發行、通過信息網路向公眾傳播其製作的錄音錄像的；（四）未經表演者許可，復制發行錄有其表演的錄音錄像製品，或者通過信息網路向公眾傳播其表演的；（五）製作、出售假冒他人署名的美術作品的；（六）未經著作權人或者與著作權有關的權利人許可，故意避開或者破壞權利人為其作品、錄音錄像製品等採取的保護著作權或者與著作權有關的權利的技術措施的。

典型案例：譚某某等侵犯著作權罪（2020）京0108刑初237號

本案中，被告鼎閱公司自2018年開始，在覃某某等12名被告人負責管理或參與運營下，未經掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網路技術有限公司等權利公司許可，利用網路爬蟲技術爬取正版電子圖書後，在其推廣運營的「鴻雁傳書」「TXT全本免費小說」等10餘個App中展示，供他人訪問並下載閱讀，並通過廣告收入、付費閱讀等方式進行牟利。根據經公安機關依法提取收集並經勘驗、檢查、鑒定的涉案侵權作品信息數據、賬戶交易明細、鑒定結論、廣告推廣協議等證據，法院查明，涉案作品侵犯掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網路技術有限公司享有獨家信息網路傳播權的文字作品共計4603部，侵犯中文在線數字出版集團股份有限公司享有獨家信息網路傳播權的文字作品共計469部。

法院認為，鼎閱公司、直接負責的主管人員覃某某等12名被告人以營利為目的，未經著作權人許可，復制發行他人享有著作權的文字作品，情節特別嚴重，其行為均已構成侵犯著作權罪，應予懲處。

（2） 構成不正當競爭

我國《反不正當競爭法》第12條規定：「經營者利用網路從事生產經營活動，應當遵守本法的各項規定。經營者不得利用技術手段，通過影響用戶選擇或者其他方式，實施下列妨礙、破壞其他經營者合法提供的網路產品或者服務正常運行的行為：（一）未經其他經營者同意，在其合法提供的網路產品或者服務中，插入鏈接、強制進行目標跳轉；（二）誤導、欺騙、強迫用戶修改、關閉、卸載其他經營者合法提供的網路產品或者服務；（三）惡意對其他經營者合法提供的網路產品或者服務實施不兼容；（四）其他妨礙、破壞其他經營者合法提供的網路產品或者服務正常運行的行為。

典型案例：深圳市騰訊計算機系統有限公司、騰訊 科技 （深圳）有限公司與被告某新媒體公司不正當競爭糾紛案

本案中，兩原告系微信公眾平台的經營者和管理者，被告某新媒體公司系某網站經營者，利用爬蟲技術抓取微信公眾平台文章等信息內容數據，並通過網站對外提供公眾號信息搜索、導航及排行等數據服務。原告訴稱，被告利用被控侵權產品，突破微信公眾平台的技術措施進行數據抓取，並進行商業化利用，妨礙平台正常運行，構成不正當競爭。被告辯稱，爬取並提供公眾號數據服務的行為不構成不正當競爭，其爬取的文章並非騰訊公司的數據，而是微信公眾號的用戶數據，且其網站獲利較少。

法院認為，被告違背誠實信用原則，擅自使用原告徵得用戶同意、依法匯集且具有商業價值的數據，並足以實質性替代其他經營者提供的部分產品或服務，損害公平競爭的市場秩序，屬於《反不正當競爭法》第十二條第二款第四項所規定的妨礙、破壞其他經營者合法提供的網路產品或者服務正常運行的行為，構成不正當競爭。

（3） 行政責任

我國當前關於爬蟲行為所應承擔的行政責任主要規定在《網路安全法》中，其中涉嫌違反第27條規定的：「任何個人和組織不得從事非法侵入他人網路、干擾他人網路正常功能、竊取網路數據等危害網路安全的活動；不得提供專門用於從事侵入網路、干擾網路正常功能及防護措施、竊取網路數據等危害網路安全活動的程序、工具；明知他人從事危害網路安全的活動的，不得為其提供技術支持、廣告推廣、支付結算等幫助。」，需要承擔一定的行政責任。該法第63條對違反第27條還規定了具體的行政處罰措施，包括「沒收違法所得」「拘留」「罰款」等處罰。同時，對違反27條規定受到處罰的相關人員也作出了任職限制規定。

此外，《數據安全管理辦法（徵求意見稿）》第16條對爬蟲適用作出了限流規定：「網路運營者採取自動化手段訪問收集網站數據，不得妨礙網站正常運行；此類行為嚴重影響網站運行，如自動化訪問收集流量超過網站日均流量三分之一，網站要求停止自動化訪問收集時，應當停止。」同時，第37條也規定了相應的行政責任：網路運營者違反相關規定的，由有關部門給予公開曝光、沒收違法所得、暫停相關業務、停業整頓、關閉網站、吊銷相關業務許可證或吊銷營業執照等處罰。

三、數據爬取行為的合規指引

（一）嚴格規范數據爬取行為

1、如果目標網站有反爬取協議，應嚴格遵守網站設置的 Robots協議。Robots協議(也稱為爬蟲協議、機器人協議等)的全稱是「網路爬蟲排除標准」，網站通過Robots協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。該協議尊重信息提供者的意願，並維護其隱私權;保護其使用者的個人信息和隱私不被侵犯。Robots協議代表一種契約精神，互聯網企業只有遵守這一規則，才能保證網站及用戶的隱私數據不被侵犯。可以說，無論從保護網民隱私還是尊重版權內容的角度，遵守robots協議都應該是正規互聯網公司的默之舉，任何違反robots協議的行為都應該為此付出代價。

2、合理限制抓取的內容。在設置抓取策略時，應注意編碼禁止抓取視頻、音樂等可能構成作品的、明確的著作權作品數據，或者針對某些特定網站批量抓取其中的用戶生成內容；在使用、傳播抓取到的信息時，應審查所抓取的內容，如發現屬於用戶的個人信息、隱私或者他人的商業秘密的，應及時停止並刪除。對於內部系統數據，嚴格禁止侵入。

3、爬取行為不應妨礙網站的正常運行。企業應當合理控制爬取的頻率，盡可能避免過於頻繁地抓取數據，特別是如果超過了《數據安全管理辦法（徵求意見稿）》明確規定的「自動化訪問收集流量超過網站日均流量三分之一」的要求，就應當嚴格遵守網站的要求，及時停止數據抓取。

（二）爬取個人信息時恪守合法、正當、必要原則

在我國，合法、正當、必要原則散見於《消費者權益保護法》、《網路安全法》、《全國人大常委會關於加強網路信息保護的決定》、《個人信息安全規范》等法律與規范之中。網路經營者擬爬取用戶個人信息的，應當嚴格遵守上述法律法規的規定，以取得個人用戶的事前同意為原則，避免超出用戶的授權范圍爬取信息。同樣地，數據接受方也應當對以爬蟲方式獲取的他人信息進行合法性審查，了解個人信息主體是否同意共享個人信息數據。

（三）爬取商業數據時謹防構成不正當競爭

在數字內容領域，數據是內容產業的核心競爭資源，內容平台經過匯總分析處理後的數據往往具有極高的經濟價值，因此非法爬取行為在某些具體應用場景下會被認定為構成不正當競爭。尤其是對於雙方商業模式相同或近似、獲取對方的信息會對對方造成直接損害的，企業應重點予以防範。如果存在此種情形，則應當謹慎使用爬取獲取被爬取網站的數據。

四、結語

隨著大數據時代的來臨以及數字技術的蓬勃發展，數據的價值日益凸顯，部分企業通過數據爬取技術更加高效地獲取和深度地利用相關數據，從而彌補企業自身數據不足的現狀，支撐企業的商業化發展。對於這些企業而言，「網路爬蟲如何爬取信息數據才是合法的？」「爬取數據時如何做到合規？」是亟待解決的一大難題。作為法律工作者，應當從法律的專業角度給企業提供強有力的合規指引，為促進高新技術企業的發展，進而全面提升國家 科技 創新能力做出應有的貢獻。