基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
具体步骤
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmlhtml = getHtml("")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=””pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html) return imglist html = getHtml("")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html)x = 0 for imgurl in imglist:(imgurl,'%' % x)x+=1html = getHtml("")print getImg(html)
这里的核心是用到了()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。
：从爬虫必要的几个基本需求来讲： 1.抓取 py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。 比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。 抓取最基本就是拉网页回来。 如果深入做下去，会发现要...
1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = ()seen = set()(initial_page)(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if ()>0: current_url = () #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: (next_url) (next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成# = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): (next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)# = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = ""while(True): if request == 'GET': if ()>0: send(()) else: break elif request == 'POST': ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
：从爬虫必要的几个基本需求来讲： 1.抓取 py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。 比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。 抓取最基本就是拉网页回来。 如果深入做下去，会发现要...
1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = ()seen = set()(initial_page)(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if ()>0: current_url = () #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: (next_url) (next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成# = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): (next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)# = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = ""while(True): if request == 'GET': if ()>0: send(()) else: break elif request == 'POST': ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
具体步骤
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmlhtml = getHtml("")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=””pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html) return imglist html = getHtml("")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = (url)
html = () return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = (reg)imglist = (imgre,html)x = 0 for imgurl in imglist:(imgurl,'%' % x)x+=1html = getHtml("")print getImg(html)
这里的核心是用到了()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。
挺简单的，我尝试过，就三步，用爬虫框架scrapy
看一看 疯狂python讲义 这本书，对学习python挺有帮助的
举一个例子来类比一下，在每日的新冠核酸排查时，发现了几个阳性人员（种子地址），这时候会对每个阳性人员接触的人员（地址内容）进行排查，对排查出的阳性人员再进行上面的接触人员排查，层层排查，直到排查出所有阳性人员。
python网络爬虫跟上面的例子很相似，
最后对采集到的有用数据就可以进行清洗，转化处理，作为爬虫的最后数据输出。
首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.
这样就可以了
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
链接：
课程简介
毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？
Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。
带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。
课程目录
开始之前，魔力手册 for 实战学员预习
第一周：学会爬取网页信息
第二周：学会爬取大规模数据
第三周：数据统计与分析
第四周：搭建 Django 数据可视化网站
......
首先你需要了解下面几个内容：一、正确认识Python爬虫Python爬虫？为什么会叫爬虫？我第一次听到这个名字的时候也是蛮疑惑的。简单来讲，爬虫就像是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站转悠，点点按钮，查查数据，然后再把看到的信息带回来。二、了解爬虫的本质爬虫的本质其实就是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。浏览器打开网页的过程：当你在浏览器中输入地址后，经过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括html,js,css等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果。所以用户看到的浏览器的结果就是由HTML代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤html代码，从中获取我们想要资源。
1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = ()seen = set()(initial_page)(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if ()>0: current_url = () #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: (next_url) (next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成# = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): (next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)# = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = ""while(True): if request == 'GET': if ()>0: send(()) else: break elif request == 'POST': ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
爬虫流程其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。Requests 使用Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。模拟发送 HTTP 请求发送 GET 请求当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求import requests res = ('') print(res) print(type(res)) >>>
简要说一下自己的思路1，有两个代理可用（618IP代理，618爬虫代理服务器），所以爬的时候随机选取一个 2，复制安装下载后，随机选一个3，爬一次随机睡眠3～6s 这样IP池有百万，可以无限一直爬
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
pymysql pandas 百度echarts requests 爬虫、可视化、大数据分析
1 为什么选择爬虫？要想论述这个问题，需要从网络爬虫是什么？学习爬虫的原因是什么？怎样学习爬虫来理清自己学习的目的，这样才能更好地去研究爬虫技术并坚持下来。
什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就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。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。如：网络蜘蛛（Web spider）、蚂蚁（ant）、自动检索工具（automatic indexer）、网络疾走（WEB scutter）、网络机器人等。
学习爬虫的原因：
学习爬虫是一件很有趣的事。我曾利用爬虫抓过许多感兴趣东西，兴趣是最好的老师，感兴趣的东西学的快、记的牢，学后有成就感。
@学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理，或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎，那么此时，学习爬虫是非常有必要的。简单来说，我们学会了爬虫编写之后，就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息，采集回来后进行相应的存储或处理，在需要检索某些信息的时候，只需在采集回来的信息中进行检索，即实现了私人的搜索引擎。当然，信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等，都是需要我们进行设计的，爬虫技术主要解决信息爬取的问题。
@学习爬虫可以获取更多的数据源。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，则耗费的精力过大。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，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
@对于很多SEO从业者来说，学习爬虫，可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理，从而可以更好地进行搜索引擎优化。既然是搜索引擎优化，那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚，同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理，这样在进行搜索引擎优化时，才能知己知彼，百战不殆。
@学习爬虫更有钱景。爬虫工程师是当前紧缺人才，并且薪资待遇普遍较高，所以，深层次地掌握这门技术，对于就业来说，是非常有利的。有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。从这个角度来说，爬虫工程师方向也是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间。
除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自己学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术，并坚持下来。
怎样学习爬虫：
选择一门编程语言。入门爬虫的前提肯定是需要学习一门编程语言，推荐使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列为最受欢迎的语言。很多人将 Python 和爬虫绑在一起，相比 Java , Php , Node 等静态编程语言来说，Python 内部的爬虫库更加丰富，提供了更多访问网页的 API。写一个爬虫不需要几十行，只需要 十几行就能搞定。尤其是现在反爬虫日渐严峻的情况下，如何伪装自己的爬虫尤为重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 库对其的封装非常和谐，为此可以减少大部分代码量。
学习爬虫需要掌握的知识点。http相关知识,浏览器拦截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方库的安装、使用，编码知识、bytes 和str类型转换，抓取javascript 动态生成的内容，模拟post、get，header等，cookie处理、登录，代理访问，多线程访问、asyncio 异步，正则表达式、xpath,分布式爬虫开发等。
学习爬虫的基本方法。 理清楚爬虫所需的知识体系，然后各个击破；推荐先买一本有一定知名度的书便于系统的学习爬虫的知识体系。刚开始学的时候，建议从基础库开始，有一定理解之后，才用框架爬取，因为框架也是用基础搭建的，只不过集成了很多成熟的模块，提高了抓取的效率，完善了功能。多实战练习和总结实战练习，多总结对方网站的搭建技术、网站的反爬机制，该类型网站的解析方法，破解对方网站的反爬技巧等。
2 为什么选择Python?
百度知道在这方面介绍的很多了，相比其它编程语言，我就简答一下理由：
python是脚本语言。因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。作为程序员至少应该掌握一本通用脚本语言，而python是当前最流行的通用脚本语言。与python相似的有ruby、tcl、perl等少数几种，而python被称为脚本语言之王。
python拥有广泛的社区。可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。
python开发效率高。同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍。
python在科研上有大量的应用。大数据计算、模拟计算、科学计算都有很多的包。python几乎在每个linux操作系统上都安装有，大部分unix系统也都缺省安装，使用方便。
python有丰富和强大的独立库。它几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见的任务开发；python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。