如何学习爬虫技术抓取数据
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学习任何一门语言都是从入门，通过不间断练习达到熟练水准，少数人最终能精通语言，成为执牛耳者，他们是金字塔的最顶层。
当你决定学Python爬虫时，需要有一个清晰且短期内可实现的目标，比如通过学习找一份初级程序员工作。目标明确后，你需要知道企业对Python程序员的技能有哪些要求。
可能你会纠结是学Python2还是Python3，就像手里同时有包子和馒头，不知道先吃哪个，这种纠结完全就是徒增烦恼。
因为它们是同一种语言，只有少部分地方语法不兼容。Python3逐渐成为主流已是不争事实，毕竟后者性能方面更占有优势，官方也在力推Python3。所以选Python3吧，最多花一天的时间能把Python2中特有的内容搞懂。
至于有哪些资源现在可以用，你可以积极参与到相关的技术圈子中去，尝试去解答力所能及的新手问题，向圈子中的大牛们寻求帮助，善于总结自己所学到的东西，分享给更多的人。记住，你不是一个人在战斗!
只看书不会进步，思考和实践才有成长，自学编程是一个比较枯燥的过程，一定要坚持。
哦对了，目前我也在学习，你可以看一下这个基础视频，很有帮助的。
python基础视频教程
如何入门C#爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。
另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python 😀
看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。
先长话短说summarize一下：
你需要学习
基本的爬虫工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq:https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
如何有效率的学习爬虫技术
先从编程语言开始学,C++,python, html, sql等等 再学互联网基本结构和原理,这些都是基础知识.学的越多,你对网络的掌握程度就越高,各种知识最后都会融会贯通到一起.
有没有哪位大神能手把手教一下怎么用爬虫
matlab : urlread+正则.需要自己做些基本功课.
如何自学Python爬虫技术，花式赚钱
Python语言这两年是越来越火了，它渐渐崛起也是有缘由的。
比如市场需求、入门简单易学、支持多种语言……当然这些都是很官方的。
说白了，就是
写个web服务，可以用python；
写个服务器脚本，可以用python；
写个桌面客户端，可以用python；
做机器学习数据挖掘，可以用python；
写测试工具自动化脚本依旧可以用python……
Python语言是免费支持的！
既然那么好，如何利用python进行有意义的行（zhuan）为（钱）呢？
今天，小编和大家一起学习python爬虫技术呢？
一、老生常谈-学习准备
学会提前准备是一切好的开始，学习语言更是如此。兴趣是最好的老师，学习爬虫技术，可以给自己定个目标，比如为了妹纸，爬取时尚网站的数据信息，打包给那个她······
基础知识必须掌握
什么是爬虫？数据是从哪里来的？这些基础到不行的知识点，请自行搜索！你还得掌握：
·HTML，了解网页的结构，内容等，帮助后续的数据爬取。
·Python
因为比较简单，零基础可以听一些大牛的博客文章，或者听别人是怎么说
python玩转自动化测试，这个点有基础的同学，可以略过哈~
·TCP/IP协议，HTTP协议
了解在网络请求和网络传输上的基本原理，帮助今后写爬虫的时候理解爬虫的逻辑。
二、爬取整个网站的构思
当用户在浏览网页时，会看图片。
点击网址看到的图片，是用户输入网址-DNS服务器-服务器主机-服务器请求-服务器解析-发送浏览器HTML、JS、CSS-浏览器解析-解析图片
爬虫需要爬取，有HTML代码构成的网页，然后获取图片和文字！
三、环境配置
环境配置总是最重要的一个环境，做过测试的都知道。python也一样，需要掌握几款好用的IDE，我们来看看常用的几个：
1、Notepad++，简单，但是提示功能不强
2、PyCharm，用于一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、代码跳转、等等，同时可用于Django开发，支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
好的开发工具是一切工作完成的前提。
想做爬虫开发，需要掌握什么技术呀？
随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫技术就是一种很好的自动采集数据的手段。目前，爬虫技术已经在各行各业都得到了广泛的应用，因此爬虫技术不仅仅是编程开发者的必备的技能，它还是许多行业职场人的加分项。那么，掌握爬虫技术需要学哪些内容呢？下面将为你细致讲述爬虫技术的学习内容，一起来看看吧！
零基础想要入门Python爬虫，主要需要学习爬虫基础、HTTP和HTTPS、requests模块、cookie请求、数据提取方法值json等相关知识点。只有在打牢理论知识的基础上，理解爬虫原理，学会使用 Python进行网络请求，才能做到真正掌握爬取网页数据的方法。
爬虫课程专门为零基础的学员量身打造，就是说即使你没有任何计算机编程基础，但只要想要学习Python开发，想要使用Python开发web后端，想掌握爬虫技术就可以学习博学谷的爬虫课程。该课程的主讲内容包括爬虫基础知识和软件准备，HTTP和HTTPS的学习以及requests模块的使用，retrying模块的使用和处理cookie相关的请求，数据提取方法值json，数据提取值xpath和lxml模块的学习，xpath和lxml模块的练习。
怎么学习用python做爬虫 有什么书可以推荐的吗 或者系统的学习博客也可以 懂基本语法
CSDN:1、http://blog.csdn.net/column/details/why-bug.html2、http://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/12647723 或者电子书:http://vdisk.weibo.com/s/arya70XpqzOlK
有什么好的 python3 爬虫入门教程或书籍吗
看书是基础,除此之外还有学习路线,该怎么学习,跟着路线来学的话,更加有效果. 第一阶段—Python基础准备:本阶段主要是学习Python零基础入门学习视频教程,html+css、javascript、jquery、python编程基储python初探等,
如何使用pclawer网页爬虫工具
爬虫技术研究综述 引言? 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。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：? (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。? (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。? (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。? (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。? 为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general?purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。? 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，如图1(a)流程图所示。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，如图1(b)所示。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。? 作者： 齐保元 2006-1-10 10:11 回复此发言 ——————————————————————————– 2 爬虫技术研究综述 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(Block?level)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page?to?block和block?to?page的链接矩阵，?分别记为Z和X。于是，在page?to?page图上的网页块级别的PageRank为?W?p=X×Z；?在block?to?block图上的BlockRank为?W?b=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。? 4.2.1 基于文本的网页分析算法? 1) 纯文本分类与聚类算法 ? 很大程度上借用了文本检索的技术。文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。? 2) 超文本分类和聚类算法? 网页文本还具有大量的
求助，爬虫刚入门，要疯了
放弃编程写爬虫吧，现有专业的通用性爬虫软件，抛开不靠谱的那些不谈，给你良心推荐一款超好用的爬虫软件——前嗅ForeSpider爬虫工具，也是最近发现的。本人是数据工作者，每天就是跟各种各样的数据打交道，数据采集必不可少，然而这也是最令我头疼的地方，尝试了各种各样的爬虫工具，不是操作繁琐就是采集精度不够。
跟之前使用过的其他爬虫软件对比发现，前嗅的ForeSpider爬虫有自己的内置数据库，当然也支持MySQL等主流数据存储系统啦。在使用过程中有几点感受必须大赞特赞。
1.采集全面。基本上就是把网址链接输进去一步步操作就OK。有特殊情况需要特殊处理才能采集的，也支持配置脚本。
2.人性化。支持动态调整、自动定时采集、模板在线更新。
3.操作效率高。前嗅ForeSpider爬虫的操作都是可视化的，而且你要采集的东西在它这个爬虫软件内可以直接预览，让我在采集数据之前直接先把无效数据剔除干净，学习成本很低。
4.精度高。数据提取同样可进行可视化操作，此外支持正则表达式和脚本配置更加做到精准采集。
5.功能强大。支持验证码识别、关键字搜索、登录采集、HTTPS协议。妈妈再也不用担心登录和验证码限制了！！
6.采集性能强大：单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。服务器单机采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过2000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。
