① python如何扒取数据
网络爬虫（英语：web crawler），也叫网上蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。
这里提到的编纂网络索引，就是搜索引擎干的事情。我们对搜索引擎并不陌生，Google、网络等搜索引擎可能每天都在帮我们快速获得
信息。搜索引擎的工作过程是怎样的呢？
首先，就是有网络爬虫不断抓取各个网站的网页，存放到搜索引擎的数据库；
接着，索引程序读取数据库的网页进行清理，建立倒排索引；
最后，搜索程序接收用户的查询关键词，去索引里面找到相关内容，并通过一定的排序算法（Pagerank等）把最相关最好的结果排在最前面呈现给用户。
看上去简简单单的三个部分，却构成了强大复杂的搜索引擎系统。而网络爬虫是其中最基础也很重要的一部分，它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。
由此简单地说，网络爬虫就是获取互联网公开数据的自动化工具。
这里要强调一下，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法入侵到网站服务器获取的非公开数据。
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② 百度蜘蛛抓取原理
网络蜘蛛即Web Spider，是一个比喻得很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个喊嫌页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
在抓取网页的时候，网络蜘蛛一般有两种策略：广度优先和深度优先
广度优先是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网陵卜页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。这是最常用的方式，因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理，提高其抓取速度。
深度优先是指网络蜘蛛会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。这个方法有个尺渗穗优点是网络蜘蛛在设计的时候比较容易。
③ 蜘蛛爬虫的原理和作用
关于搜索引擎的大话还是少说些，下面开始正文搜索引擎蜘蛛爬虫原理：
1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet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。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。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网厅知页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。
2 抓取目标描述
现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：
（1） 预先给定的初始抓取种子样本；
（2） 预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；
（3） 通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：
a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；
b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。
另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。
3 网页搜索策略
网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
3.1 广度优先搜索策略
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
3.2 最佳优先搜索策略
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过局伏模网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。
4 网页分析算法
网页分桐缓析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
4.1 基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
4.1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。
基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。
4.1.2 网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
4.1.3 网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Blocklevel)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立pagetoblock和blocktopage的链接矩阵，分别记为Z和X。于是，在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z；在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
4.2 基于网页内容的网页分析算法
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。
④ 什么是网络蜘蛛
网络蜘蛛即Web
Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从
网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网
站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
⑤ 什么是爬虫技术是什么
对于很多企业来说，数据是很重要的，因为通过数据，我们可以直观的观察和分析数据，而不像以前那样只能靠直观，依靠行业趋势，非常模糊。
目前，爬行是获取数据的主要方式。正如爬虫工作者所知，爬虫时IP很容易被封堵，这是因为有了反爬虫机制，所以才使用代理IP。
那么，我们先来看看，爬虫的种类是什么？
普通爬虫：从一个或多个初始网页的URL开始，获取该初始网页上的URL，在抓取该网页的过程中，不断地从当前网页提取新URL，然后将该URL放置到队列中，直到系统停止条件满足为止。
焦点搜索：工作流程比较复杂，需要根据某些网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放置到URL队列中等待抓取。接着按照一定的搜索策略，从队列中选择下一步要抓取的网页URL，重复以上过程，直到系统满足一定的条件。另外，所有被爬虫抓取的网页都存储在系统中，进行一定的分析和过滤，并建立索引供日后查询和检索。对焦点爬虫来说，此过程所获得的分析结果也可反馈并指导后续的抓取过程。