网络爬虫的数据采集方法有哪些

1. 网络爬虫的数据采集方法有哪些

1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。2、实时搜集：工具：Flume/Kafka;实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。3、互联网搜集：工具：Crawler, DPI等;Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，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搜集。除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够【摘要】
网络爬虫的数据采集方法有哪些【提问】
1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。2、实时搜集：工具：Flume/Kafka;实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。3、互联网搜集：工具：Crawler, DPI等;Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，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搜集。除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够【回答】

2. 如何“爬数据”

　　简单笼统的说，爬数据搞定以下几个部分，就可以小打小闹一下了。
　　一、指定URL的模式，比如知乎问题的URL为http://zhihu.com/question/xxxx，然后抓取html的内容就可以了。用的工具，如果你正则很好，可以用正则，觉得正则费脑子的，可以用html解析DOM节点来处理内容。如果你抓取的内容有其固有特点，如新闻内容，可以用正文抓取算法，其实就是找html中最长的几行字符串。

　　二、用javascript动态生成内容的抓取，不建议使用headless，效率比较低下，建议使用一些开源的库去直接执行js代码，获得你想要的结果。
　　了解页面里的程序逻辑是很重要的，知道动态内容是怎么生成的，使用一定的方法，一样会像拿html一样，很容易的拿到你想要的结果。动态生成要么是本地执行计算，要么是从服务器另发起请求获得一定的结果，显示或再进行本地计算。对前者，你要找到他本地执行的那段代码，原样拿过来，在javascript环境执行一遍拿到结果。对后者，找到那个请求，获得对应的结果，一般这个结果也会是javascript代码或者json格式的字符串，重新解析即可。

　　三、登录，有很多数据你是需要登录后才能查看的。如果对方使用https，基本就无解了。好在很多国内标榜全站使用https的网站都是伪https，抓包一样全都可以抓到，比较复杂的会将用户名或密码进行二次加密，并且和时间相关，直接提交用户名密码是无效的，必须同时提交以当前时间为参数进行二次加密后的结果，还是那句话，了解页面里的程序逻辑是很重要的。

　　四、验证码，你抓取过多过快时，网站一般会要求你输入验证码证明你不是程序，是人工在操作，似乎国内有帮你输入验证码的云服务，来搞定这部分，或者用程序解析验证码，但错误率太高。还有一种比较无赖的方法就是使用多条ADSL或VPN，来回切换IP，不断换IP进行抓取，把单IP抓取速度控制在网站允许的范围内，另外什么换header头里的agent啥的比较简单，就不多说了。

　　五、内容图片化，一些敏感信息，如商城里的价格，分类网站里的用户手机号，会被网站直接用图片的方式进行显示。这里你使用云服务成本太高，使用程序解析图片，如果出错，这条信息基本就没用了，切换IP也一样是图片，所以基本也是无解的。

　　六、补充，爬虫还有很多细节和针对性的处理方法，出于学习的目的，要多思考，比如移动互联网这么火热，很多网站，有点实力的都会出移动客户端，在移动客户端内，他还是使用图片显示吗？现在html5出来了，很多移动客户端都是html+js进行再封装处理的。

3. 如何用Python爬取数据？

方法/步骤


在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

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然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

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urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

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抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

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接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

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最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。
第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。
第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

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这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

4. 数据爬取技术有哪些做的比较好的？

知道一个数据爬取技术，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：
（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。
（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。
（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。
（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。
（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。
（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

5. 如何学习爬虫技术抓取数据

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

6. 如何爬虫网页数据

爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。

7. 爬虫技术可以分析数据吗？

目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：

第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。

第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。

第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：

网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。

8. Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。