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一、“大数据时代”，数据获取的方式：
1. 企业生产的用户数据：
大型互联网公司有海量用户，所以他们积累数据有天然的优势。有数据意识的中小型企业，也开始积累的数据。
2. 数据管理咨询公司：
通常这样的公司有很庞大的数据采集团队，一般会通过市场调研、问卷调查、固定的样本检测，
和各行各业的公司进行合作、专家对话（数据积累很多年了，最后得出科研结果）来采集数据。
3. 政府/机构提供的公开数据：
政府通过各地政府统计上报的数据进行合并；机构都是权威的第三方网站。
4. 第三方数据平台购买数据：
通过各个数据交易平台来购买各行各业需要的数据，根据获取难度不同，价格也会不同。
5. 爬虫爬取数据：
如果市场上没有我们需要的数据，或者价格太高不愿意买，
那么就可以招/做一个爬虫工程师，从互联网上定向采集数据。
二、什么是爬虫？
爬虫：就是抓取网页数据的程序。
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。
网络爬虫就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。 网络爬虫的基本操作是抓取网页
浏览网页的过程
抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。
比如说你在浏览器的地址栏中输入 www.baidu.com 这个地址。
打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，
向服务器端发送了 一次请求，把服务器端的文件“抓”到本地，再进行解释、展现。
HTML 是一种标记语言，用标签标记内容并加以解析和区分。
浏览器的功能是将获取到的 HTML 代码进行解析，然后将原始的代码转变成我们直接看到的网站页面。
三、为什么要学习爬虫？
大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，
学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。
在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，又耗费的精力过大，此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更生层次的数据分析，获得更多有价值的信息。
爬虫的出现，可以一定程度上代替手工访问网页，所以，原先我们需要人工取访问互联网信息的操作，现在都可以用爬虫自动化实现，这样可以更高效率地利用好互联网中的有效信息。
四、爬虫分类
1.通用网络爬虫：
又称为全网爬虫，爬取的目标资源在全互联网中，长应用于大型搜索引擎中。
2.聚焦网络爬虫：
又称为主题爬虫，按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫，主要应用再对特定信息的抓取中。
3.增量式网络爬虫：
在抓取网页的时候，只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页，
对于未发生内容变化的网页，则不会抓取。保证抓取的页面为新的页面。
4.深层网路爬虫：
可以爬去互联网中的深层页面，深层页面指的是隐藏在表单后面，
不能通过静态链接直接获取，是需要提交一定的关键词之后才能够得到的页面。
五、爬虫怎么抓取网页数据：
1.网页三大特征：
网页都有自己唯一的URL（统一资源定位符）来进行定位
网页都使用HTML （超文本标记语言）来描述页面信息。
网页都使用HTTP/HTTPS（超文本传输协议）协议来传输HTML数据。
2.爬虫的设计思路：
首先确定需要爬取的网页URL地址。
通过HTTP/HTTP协议来获取对应的HTML页面。
提取HTML页面里有用的数据：
如果是需要的数据，就保存起来。
如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。
六、为什么选择Python做爬虫？
可以做爬虫的语言有很多，如 PHP、Java、C/C++、Python等等…
– PHP 虽然是世界上最好的语言，但是他天生不是干这个的，而且对多线程、异步支持不够好，并发处理能力很弱。
爬虫是工具性程序，对速度和效率要求比较高。
– Java 的网络爬虫生态圈也很完善，是Python爬虫最大的对手。但是Java语言本身很笨重，代码量很大。
重构成本比较高，任何修改都会导致代码的大量变动。爬虫经常需要修改部分采集代码。
-C/C++ 运行效率和性能几乎最强，但是学习成本很高，代码成型比较慢。
能用C/C++做爬虫，只能说是能力的表现，但是不是正确的选择。
– Python 语法优美、代码简洁、开发效率高、支持的模块多，相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富。
还有强大的爬虫Scrapy，以及成熟高效的 scrapy-redis分布式策略。
而且，调用其他接口也非常方便（胶水语言）
七、爬虫 - 反爬虫 - 反反爬虫
1.爬虫 - 反爬虫 - 反反爬虫 之间的斗争
其实爬虫做到最后，最头疼的不是复杂的页面，也不是晦涩的数据，而是网站另一边的反爬虫人员。
User-Agent、代理、验证码、动态数据加载、加密数据。 数据价值，是否值的去费劲做反爬虫。
大数据时代，数据就是金钱，很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制，防止网页上的数据被爬虫爬走。
然而，如果反爬机制过于严格，可能会误伤到真正的用户请求；
如果既要和爬虫死磕，又要保证很低的误伤率，那么又会加大研发的成本。
简单低级的爬虫速度快，伪装度低，
如果没有反爬机制，它们可以很快的抓取大量数据，甚至因为请求过多，造成服务器不能正常工作。
而伪装度高的爬虫爬取速度慢，对服务器造成的负担也相对较小。
所以，网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫，反爬机制也会允许伪装度高的爬虫，获得数据。
毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。
-爬虫和反爬虫之间的斗争，最后一定是爬虫获胜！
为什么？只要是真实用户可以浏览的网页数据，爬虫就一定能爬下来！
2.大多数反爬机制检查的信息
a. header检验：
最简单的反爬机制，就是检查HTTP请求的Headers信息，包括User-Agent, Referer、Cookies等。
User-Agent是检查用户所用客户端的种类和版本.
User Agent也简称UA。它是一个特殊字符串头,是一种向访问网站提供你所使用的浏览器类型及版本、操作系统及版本、浏览器内核、等信 息的标识
b. Referer：
Referer是检查此请求由哪里来，通常可以做图片的盗链判断。
c. Cookies：
Cookie，指某些网站为了辨别用户身份、进行 session 跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）
比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容是不允许的。
那么我们可以利用 Urllib 库保存我们登录的 Cookie，然后再抓取其他页面就达到目的了。
网站可能会检测Cookie中session_id的使用次数，如果超过限制，就触发反爬策略
cookie工作方式：
服务器给每个Session都分配一个唯一的JSESSIONID,
并通过Cookie发送至客户端。
当客户端发起新的请求的时候，将Cookie头中携带JSESSIONID
服务器能够找到这个客户端对应的Session
d.代理：
如果某一IP的请求速度过快，就触发反爬机制。
当然可以通过放慢爬取速度绕过，这要以爬取时间大大增长为代价。另一种方法就是添加 代理。
八、根据使用场景：分为 通用爬虫 聚焦爬虫
1.通用爬虫：搜索引擎用的爬虫系统。
目标：就是尽可能把互联网上所有的网页下载下来，
放到本地服务器里形成备份，
再对这些网页做相关处理（提取关键字、去掉广告），
最后提供一个用户检索接口。
2抓取流程：
a) 首选选取一部分已有的URL，把这些URL放到待爬取队列。
b) 从队列里取出这些URL，然后解析DNS得到主机IP，然后去这个IP对应的服务器里下载HTML页面，保存到搜索引擎的本地服务器。
之后把这个爬过的URL放入已爬取队列。
c) 分析这些网页内容，找出网页里其他的URL连接，继续执行第二步，直到爬取条件结束。
3 搜索引擎如何获取一个新网站的URL：
1. 主动向搜索引擎提交网址：http://zhanzhang.baidu.com/linksubmit/url
2. 在其他网站里设置网站的外链。
3. 搜索引擎会和DNS服务商进行合作，可以快速收录新的网站。
DNS：就是把域名解析成IP的一种技术。
4 通用爬虫并不是万物皆可爬，它也需要遵守规则：
Robots协议：协议会指明通用爬虫可以爬取网页的权限。
Robots.txt 只是一个建议。并不是所有爬虫都遵守，一般只有大型的搜索引擎爬虫才会遵守。
咱们个人写的爬虫，就不管了。
5 通用爬虫工作流程：
爬取网页 - 存储数据 - 内容处理 - 提供检索/排名服务
6 通用爬虫的缺点：
只能提供和文本相关的内容（HTML、Word、PDF）等等，
但是不能提供多媒体文件（音乐、图片、视频）和二进制文件（程序、脚本）等等。
提供的结果千篇一律，不能针对不同背景领域的人提供不同的搜索结果。
不能理解人类语义上的检索。
为了解决这个问题，聚焦爬虫出现了：
聚焦爬虫： 爬虫程序员写的针对某种内容的爬虫。
面向主题爬虫，面向需求爬虫：会针对某种特定的内容去爬取信息，而且会保证信息和需求尽可能相关。
-做爬虫最需要关注的不是页面信息，而是页面信息的数据来源。
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