怎么爬取互联网辟谣平台数据

① 网络爬虫是什么

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。

我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如网络、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如360浏览器的爬虫称作360Spider，搜狗的爬虫叫做Sogouspider。

网络搜索引擎，其实可以更形象地称之为网络蜘蛛（Baispider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过网络检索关键词时，网络首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中网络蜘蛛起到了非常想关键的作用。

网络的工程师们为“网络蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“网络蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。

爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。

通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守robots协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。

robots协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。

聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。

1)数据分析

在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。

2)商业领域

对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。

爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。

为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过robots.txt协议做了进一步说明，下面是淘宝网robots.txt的内容：

从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守robots协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。

首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：

PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。

而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。

使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。

通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。

存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。

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② 数据分析师获取数据的方式有哪些

【导读】数据分析师工作的第一步就是获取数据，也就是数据采集。获取数据的方式有很多，一般来讲，数据来源主要分为两大类，企业外部来源和内部来源。那么，今天就跟随小编一起来看看，数据分析师获取数据的方式有哪些吧!

1、外部购买数据

有很多公司或者平台是专门做数据收集和分析的，企业会直接从那里购买数据或者相关服务给数据分析师，这是一种常见的获取数据的方式之一。

2、网络爬取数据

除了购买数据以外，数据分析师还可以通过网络爬虫从网络上爬取数据。比如大家可以利用网络爬虫爬取一些需要的数据，再将数据存储称为表格的形式。当你在浏览网页时，浏览器就相当于客户端，会去连接我们要访问的网站获取数据，然后通过浏览器解析之后展示给我们看，而网络爬虫可以通过代码模拟人类在浏览器上访问网站，获取相应的数据，然后经过处理后保存成文件或存储到数据库中供我使用。此外，网络爬虫还可以爬取一些手机APP客户端上的数据。

3、免费开源数据

外部购买数据要花费一定的资金，网络爬取对技术又有一定的要求，有没有什么办法能又省力又省钱的采集数据呢?当然有，互联网上有一些“开放数据”来源，如政府机构、非营利组织和企业会免费提供一些数据，根据需求你可以免费下载。

4、企业内部数据

了解了企业外部数据的来源，其实企业内部本身就会产生很多数据提供给我们分析，我们一起来了解一下吧。前面说了，内部数据通常包含销售数据、考勤数据、财务数据等。比如销售数据是大部分公司的核心数据之一，它反应了企业发展状况，是数据分析的重点对象。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析师获取数据的方式有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

③ 互联网上的任何东西都可以爬取吗

写爬虫的小伙伴要注意，爬虫一时爽，但不是一直爬一直爽。
如果你的爬虫触犯了法律，可是要承担责任的哦，那么什么样的爬虫才算是安全的爬虫呢?
现在我来结合一下实际情况，给几点建议吧：
1、爬虫访问频次要控制，别把对方服务器搞崩溃了
虽然你爬取的信息都是公开的，也不涉及公民隐私，爬取的数据也不用于违法获利，只是自己弄着玩，但是如果你的爬虫太疯狂了，一分钟请求1万次，导致对方服务器应接不暇，不能处理正常业务了，对不起，你这种属于违法行为，这种爬虫等同于进行黑客攻击了，你让人家不能正常工作了，损害了对方的利益
2、 涉及到个人隐私的信息你不能爬
其实这很好理解，你希望你自己的电话号，身份证号，家庭住址，工作单位，行踪轨迹这些隐私信息被别人用爬虫抓取么?当然不希望，别人抓了你的这些信息，你肯定想去报警对不对，让警察去抓那个坏蛋，ok，你不要去做那个坏蛋。
3、 突破网站的反爬措施，后果很严重
正规的网站都会在根目录下放置
robots.txt，这里就规定了哪些能爬，哪些不能爬，谁可以爬。对于那种反爬特别严重的，例如淘宝，你最好别去爬，如果你真的利用你的高智商突破了淘宝的反爬措施，那么恭喜你，你已经违法了。
4、 不要用爬取的数据做不正当竞争
比如你把大众点评的评论数据都爬下来了，然后自己搞了一个xx点评，这肯定不行，人家辛辛苦苦的积累的数据，你轻轻松松的弄下来，直接拿来主义，跟人家搞竞争，你不违法谁违法。
5、 付费内容，你不要抓
既然是付费内容，说明这东西价值很高，付费才能看，你弄下来了，你想干啥?你私自传播，就对网站造成了潜在损失。
6、最后一条，突破网站反爬措施的代码，最好不要上传到网上
你技术很牛逼，能突破网站的反爬措施，你把这些代码发布到网上，比如github，你自己没做啥坏事，可是想做坏事的人利用了你的代码，入侵了网站，那么，这种情况下，你也是有责任的，这个听起来有点冤，但确实存在这样的风险，所以，最好还是不要这么干。

④ 网络爬虫抓取数据 有什么好的应用

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。
如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。
目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。

⑤ 大数据怎么采集数据

数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，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，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

⑥ 如何增强自己的知识／数据获取能力有哪些渠道

随着大数据时代的来临，数据的价值已经被越来越多的人重视，数据源以及数据获取渠道的重要性也日益凸显。那，我们究竟可以从什么渠道获取数据呢？结合自己经验，对这方面进行一定的阐述。获取数据方面主要可以从两个渠道进行：自有数据源以及外部数据。

3）网络指数数据

网络系产品，可以帮助洞察某个关键字在某一时间端内被关注的情况。通常可用作趋势分析、人群洞察等。当然，除此之外，还有搜狗指数、360指数等搜索指数产品。

4）腾讯TBI指数

腾讯系产品，帮助洞察互联网的热点信息，并可以了解大致行业趋势以及人群特征。

5）阿里指数

阿里系产品，依靠阿里自有天猫及淘宝等交易数据，是我国比较权威的大数据平台。

除此以外，还有爱奇艺指数、微信指数等大数据产品。