應用網路爬蟲軟體的成功案例

『壹』 目前有哪些比較著名的網路爬蟲開源項目可供學習

最好的爬蟲語言是前嗅的ForeSpider爬蟲腳本語言。是一門專門的爬蟲腳本語言，而不是爬蟲框架，可以用簡單幾行代碼，實現非常強大的爬蟲功能。
ForeSpider是可視化的通用性採集軟體，同時內置了強大的爬蟲腳本語言。如果有通過可視化採集不到的內容，都可以通過簡單幾行代碼，實現強大的腳本採集。軟體同時支持正則表達式操作，可以通過可視化、正則、腳本任意方式，實現對數據的清洗、規范。

對於一些高難度的網站，反爬蟲措施比較多，可以使用ForeSpider內部自帶的爬蟲腳本語言系統，簡單幾行代碼就可以採集到高難度的網站。比如國家自然基金會網站、全國企業信息公示系統等，最高難度的網站完全沒有問題。
在通用性爬蟲中，ForeSpider爬蟲的採集速度和採集能力是最強的，支持登錄、Cookie、Post、https、驗證碼、JS、Ajax、關鍵詞搜索等等技術的採集，採集效率在普通台式機上，可以達到500萬條數據/每天。這樣的採集速度是一般的通用性爬蟲的8到10倍。
對於大量的網站採集需求而言，ForeSpider爬蟲可以在規則模板固定之後，開啟定時採集。支持數據多次清洗。
對於關鍵詞搜索的需求而言，ForeSpider爬蟲支持關鍵詞搜索和數據挖掘功能，自帶關鍵詞庫和數據挖掘字典，可以有效採集關鍵詞相關的內容。
可以去下載免費版，免費版不限制採集功能。有詳細的操作手冊可以學習。

『貳』 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用

一般抓數據的話可以學習Python，但是這個需要代碼的知識。
如果是沒有代碼知識的小白可以試試用成熟的採集器。
目前市面比較成熟的有八爪魚，後羿等等，但是我個人習慣八爪魚的界面，用起來也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以試試。

『叄』 網頁爬蟲有什麼具體的應用

網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件，如圖1(a)流程圖所示。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止，如圖1(b)所示。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：
(1) 對抓取目標的描述或定義；
(2) 對網頁或數據的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。
抓取目標的描述和定義是決定網頁分析演算法與URL搜索策略如何制訂的基礎。而網頁分析演算法和候選URL排序演算法是決定搜索引擎所提供的服務形式和爬蟲網頁抓取行為的關鍵所在。這兩個部分的演算法又是緊密相關的。

『肆』 《精通python網路爬蟲韋瑋》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《精通python網路爬蟲韋瑋》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1xxmq5uSWoIkBtVauNuta4g

?pwd=2ut7 提取碼：2ut7
簡介：本書從技術、工具與實戰3個維度講解了Python網路爬蟲：

技術維度：詳細講解了Python網路爬蟲實現的核心技術，包括網路爬蟲的工作原理、如何用urllib庫編寫網路爬蟲、爬蟲的異常處理、正則表達式、爬蟲中Cookie的使用、爬蟲的瀏覽器偽裝技術、定向爬取技術、反爬蟲技術，以及如何自己動手編寫網路爬蟲；

工具維度：以流行的Python網路爬蟲框架Scrapy為對象，詳細講解了Scrapy的功能使用、高級技巧、架構設計、實現原理，以及如何通過Scrapy來更便捷、高效地編寫網路爬蟲；

實戰維度：以實戰為導向，是本書的主旨，除了完全通過手動編程實現網路爬蟲和通過Scrapy框架實現網路爬蟲的實戰案例以外，本書還有博客爬取、圖片爬取、模擬登錄等多個綜合性的網路爬蟲實踐案例。

作者在Python領域有非常深厚的積累，不僅精通Python網路爬蟲，在Python機器學習、Python數據分析與挖掘、Python Web開發等多個領域都有豐富的實戰經驗。

『伍』 有人有簡單爬蟲源碼可以學習嗎

爬蟲學習之一個簡單的網路爬蟲

概述

這是一個網路爬蟲學習的技術分享，主要通過一些實際的案例對爬蟲的原理進行分析，達到對爬蟲有個基本的認識，並且能夠根據自己的需要爬到想要的數據。有了數據後可以做數據分析或者通過其他方式重新結構化展示。

什麼是網路爬蟲

網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。via網路網路爬蟲
網路蜘蛛（Web spider）也叫網路爬蟲（Web crawler）[1]，螞蟻（ant），自動檢索工具（automatic indexer），或者（在FOAF軟體概念中）網路疾走（WEB scutter），是一種「自動化瀏覽網路」的程序，或者說是一種網路機器人。它們被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。它們可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以供搜索引擎做進一步處理（分檢整理下載的頁面），而使得用戶能更快的檢索到他們需要的信息。via維基網路網路蜘蛛

以上是網路和維基網路對網路爬蟲的定義，簡單來說爬蟲就是抓取目標網站內容的工具，一般是根據定義的行為自動進行抓取，更智能的爬蟲會自動分析目標網站結構類似與搜索引擎的爬蟲，我們這里只討論基本的爬蟲原理。

###爬蟲工作原理

網路爬蟲框架主要由控制器、解析器和索引庫三大部分組成，而爬蟲工作原理主要是解析器這個環節，解析器的主要工作是下載網頁，進行頁面的處理，主要是將一些JS腳本標簽、CSS代碼內容、空格字元、HTML標簽等內容處理掉，爬蟲的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具體流程是：

入口訪問->下載內容->分析結構->提取內容

分析爬蟲目標結構

這里我們通過分析一個網站[落網：http://luoo.net] 對網站內容進行提取來進一步了解！

第一步 確定目的
抓取目標網站的某一期所有音樂

第二步 分析頁面結構
訪問落網的某一期刊，通過Chrome的開發者模式查看播放列表中的歌曲，右側用紅色框線圈出來的是一些需要特別注意的語義結構，見下圖所示：

以上紅色框線圈出的地方主要有歌曲名稱，歌曲的編號等，這里並沒有看到歌曲的實際文件地址，所以我們繼續查看，點擊某一個歌曲就會立即在瀏覽器中播放，這時我們可以看到在Chrome的開發者模式的Network中看到實際請求的播放文件，如下圖所示：

根據以上分析我們可以得到播放清單的位置和音樂文件的路徑，接下來我們通過Python來實現這個目的。

實現爬蟲

Python環境安裝請自行Google

主要依賴第三方庫

Requests（http://www.python-requests.org） 用來發起請求
BeautifulSoup（bs4） 用來解析HTML結構並提取內容
faker（http://fake-factory.readthedocs.io/en/stable/）用來模擬請求UA（User-Agent）

主要思路是分成兩部分，第一部分用來發起請求分析出播放列表然後丟到隊列中，第二部分在隊列中逐條下載文件到本地，一般分析列錶速度更快，下載速度比較慢可以藉助多線程同時進行下載。
主要代碼如下:

#-*- coding: utf-8 -*-'''by sudo rm -rf http://imchenkun.com'''import osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomfrom faker import Factoryimport Queueimport threadingfake = Factory.create()luoo_site = 'http://www.luoo.net/music/'luoo_site_mp3 = 'http://luoo-mp3.kssws.ks-cdn.com/low/luoo/radio%s/%s.mp3'proxy_ips = [ '27.15.236.236' ] # 替換自己的代理IPheaders = { 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': fake.user_agent() }def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { 'http': proxy_ips[ip_index] } return resdef fix_characters(s): for c in ['<', '>', ':', '"', '/', '\\', '|', '?', '*']: s = s.replace(c, '') return sclass LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print '[luoo spider]' print '=' * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = '1' self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print '\ncrawl end\n\n' def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print 'crawling: ' + url + '\n' res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') title = soup.find('span', attrs={'class': 'vol-title'}).text cover = soup.find('img', attrs={'class': 'vol-cover'})['src'] desc = soup.find('div', attrs={'class': 'vol-desc'}) track_names = soup.find_all('a', attrs={'class': 'trackname'}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) < 12) else track.text[:2] # 12期前的音樂編號1~9是1位（如：1~9），之後的都是2位 1~9會在左邊墊0（如：01~09） _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({'id': _id, 'name': _name}) phases = { 'phase': vol, # 期刊編號 'title': title, # 期刊標題 'cover': cover, # 期刊封面 'desc': desc, # 期刊描述 'track_count': track_count, # 節目數 'tracks': tracks # 節目清單(節目編號，節目名稱) } self.queue.put(phases)class LuooDownloader(threading.Thread): def __init__(self, url, dist, queue=None): threading.Thread.__init__(self) self.url = url self.queue = queue self.dist = dist self.__counter = 0 def run(self): while True: if self.queue.qsize() <= 0: pass else: phases = self.queue.get() self.download(phases) def download(self, phases): for track in phases['tracks']: file_url = self.url % (phases['phase'], track['id']) local_file_dict = '%s/%s' % (self.dist, phases['phase']) if not os.path.exists(local_file_dict): os.makedirs(local_file_dict) local_file = '%s/%s.%s.mp3' % (local_file_dict, track['id'], track['name']) if not os.path.isfile(local_file): print 'downloading: ' + track['name'] res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers) with open(local_file, 'wb') as f: f.write(res.content) f.close() print 'done.\n' else: print 'break: ' + track['name']if __name__ == '__main__': spider_queue = Queue.Queue() luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=['680', '721', '725', '720'],queue=spider_queue) luoo.setDaemon(True) luoo.start() downloader_count = 5 for i in range(downloader_count): luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, 'D:/luoo', queue=spider_queue) luoo_download.setDaemon(True) luoo_download.start()

以上代碼執行後結果如下圖所示


Github地址：https://github.com/imchenkun/ick-spider/blob/master/luoospider.py

總結

通過本文我們基本了解了網路爬蟲的知識，對網路爬蟲工作原理認識的同時我們實現了一個真實的案例場景，這里主要是使用一些基礎的第三方Python庫來幫助我們實現爬蟲，基本上演示了網路爬蟲框架中基本的核心概念。通常工作中我們會使用一些比較優秀的爬蟲框架來快速的實現需求，比如scrapy框架，接下來我會通過使用Scrapy這類爬蟲框架來實現一個新的爬蟲來加深對網路爬蟲的理解！

『陸』 自己動手，豐衣足食，python3網路爬蟲實戰案例 有團嗎

你說的是怎麼加上去，你看看request的源碼不就知道怎麼實現了，具體原因是http協議的問題，GET請求的參數是用url來傳遞的，所以requests吧url和參數拼接成你圖片上的格式有什麼問題么。

『柒』 請高手介紹下什麼是網路爬蟲使用的大致技術以及其在互聯網的用途

官方的概念自己搜吧，我給你舉個簡單的例子
比如你想獲取互聯網上所有的網頁，但是網頁雖然在那，你卻不知道都有哪些，怎麼辦呢？你可以從一些比較有名的公開頁面開始入手，比如搜狐新浪的主頁，下載這些頁面，然後分析並提取出頁面內所有的url，再下載這些url，這樣周而復始，就可以獲取大量的網頁了。因為這個過程就好像蜘蛛在一張巨大的網上爬行，所以就叫爬蟲（spider）。
這個概念應該發源於搜索引擎的網頁收錄，當然也主要應用在搜索界了~

『捌』 現在的網路爬蟲的研究成果和存在的問題有哪些

網路爬蟲是Spider（或Robots、Crawler）等詞的意譯，是一種高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技術，並通過技術手段進行優化，用以從互聯網搜索、抓取並保存任何通過HTML（超文本標記語言）進行標准化的網頁信息。

其作用機理是：發送請求給互聯網特定站點，在建立連接後與該站點交互，獲取HTML格式的信息，隨後轉移到下一個站點，並重復以上流程。通過這種自動化的工作機制，將目標數據保存在本地數據中，以供使用。網路爬蟲在訪問一個超文本鏈接時，可以從HTML標簽中自動獲取指向其他網頁的地址信息，因而可以自動實現高效、標准化的信息獲取。

隨著互聯網在人類經濟社會中的應用日益廣泛，其所涵蓋的信息規模呈指數增長，信息的形式和分布具有多樣化、全球化特徵，傳統搜索引擎技術已經無法滿足日益精細化、專業化的信息獲取和加工需求，正面臨著巨大的挑戰。網路爬蟲自誕生以來，就發展迅猛，並成為信息技術領域的主要研究熱點。當前，主流的網路爬蟲搜索策略有如下幾種。

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深度優先搜索策略

早期的爬蟲開發採用較多的搜索策略是以深度優先的，即在一個HTML文件中，挑選其中一個超鏈接標簽進行深度搜索，直至遍歷這條超鏈接到最底層時，由邏輯運算判斷本層搜索結束，隨後退出本層循環，返回上層循環並開始搜索其他的超鏈接標簽，直至初始文件內的超鏈接被遍歷。

深度優先搜索策略的優點是可以將一個Web站點的所有信息全部搜索，對嵌套較深的文檔集尤其適用；而缺點是在數據結構日益復雜的情況下，站點的縱向層級會無限增加且不同層級之間會出現交叉引用，會發生無限循環的情況，只有強行關閉程序才能退出遍歷，而得到的信息由於大量的重復和冗餘，質量很難保證。

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寬度優先搜索策略

與深度優先搜索策略相對應的是寬度優先搜索策略，其作用機理是從頂層向底層開始循環，先就一級頁面中的所有超鏈接進行搜索，完成一級頁面遍歷後再開始二級頁面的搜索循環，直到底層為止。當某一層中的所有超鏈接都被選擇過，才會基於該層信息檢索過程中所獲得的下一級超鏈接（並將其作為種子）開始新的一輪檢索，優先處理淺層的鏈接。

這種模式的一個優點是：無論搜索對象的縱向結構層級有多麼復雜，都會極大程度上避免死循環；另一個優勢則在於，它擁有特定的演算法，可以找到兩個HTML文件間最短的路徑。一般來講，我們期望爬蟲所具有的大多數功能目前均可以採用寬度優先搜索策略較容易的實現，所以它被認為是最優的。

但其缺點是：由於大量時間被耗費，寬度優先搜索策略則不太適用於要遍歷特定站點和HTML文件深層嵌套的情況。

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聚焦搜索策略

與深度優先和寬度優先不同，聚焦搜索策略是根據「匹配優先原則」對數據源進行訪問，基於特定的匹配演算法，主動選擇與需求主題相關的數據文檔，並限定優先順序，據以指導後續的數據抓取。

這類聚焦爬蟲針對所訪問任何頁面中的超鏈接都會判定一個優先順序評分，根據評分情況將該鏈接插入循環隊列，此策略能夠幫助爬蟲優先跟蹤潛在匹配程度更高的頁面，直至獲取足夠數量和質量的目標信息。不難看出，聚焦爬蟲搜索策略主要在於優先順序評分模型的設計，亦即如何區分鏈接的價值，不同的評分模型針對同一鏈接會給出不同的評分，也就直接影響到信息搜集的效率和質量。

同樣機制下，針對超鏈接標簽的評分模型自然可以擴展到針對HTML頁面的評價中，因為每一個網頁都是由大量超鏈接標簽所構成的，一般看來，鏈接價值越高，其所在頁面的價值也越高，這就為搜索引擎的搜索專業化和應用廣泛化提供了理論和技術支撐。當前，常見的聚焦搜索策略包括基於「鞏固學習」和「語境圖」兩種。

從應用程度來看，當前國內主流搜索平台主要採用的是寬度優先搜索策略，主要是考慮到國內網路系統中信息的縱向價值密度較低，而橫向價值密度較高。但是這樣會明顯地遺漏到一些引用率較小的網路文檔，並且寬度優先搜索策略的橫向價值富集效應，會導致這些鏈接量少的信息源被無限制的忽略下去。

而在此基礎上補充採用線性搜索策略則會緩解這種狀況，不斷引入更新的數據信息到已有的數據倉庫中，通過多輪的價值判斷去決定是否繼續保存該信息，而不是「簡單粗暴」地遺漏下去，將新的信息阻滯在密閉循環之外。

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網頁數據動態化

傳統的網路爬蟲技術主要局限於對靜態頁面信息的抓取，模式相對單一，而近年來，隨著Web2.0/AJAX等技術成為主流，動態頁面由於具有強大的交互能力，成為網路信息傳播的主流，並已取代了靜態頁面成為了主流。AJAX採用了JavaScript驅動的非同步(非同步)請求和響應機制，在不經過網頁整體刷新的情況下持續進行數據更新，而傳統爬蟲技術缺乏對JavaScript語義的介面和交互能力，難以觸發動態無刷新頁面的非同步調用機制並解析返回的數據內容，無法保存所需信息。

此外，諸如JQuery等封裝了JavaScript的各類前端框架會對DOM結構進行大量調整，甚至網頁上的主要動態內容均不必在首次建立請求時就以靜態標簽的形式從伺服器端發送到客戶端，而是不斷對用戶的操作進行回應並通過非同步調用的機制動態繪制出來。這種模式一方面極大地優化了用戶體驗，另一方面很大程度上減輕了伺服器的交互負擔，但卻對習慣了DOM結構（相對不變的靜態頁面）的爬蟲程序提出了巨大挑戰。

傳統爬蟲程序主要基於「協議驅動」，而在互聯網2.0時代，基於AJAX的動態交互技術環境下，爬蟲引擎必須依賴「事件驅動」才有可能獲得數據伺服器源源不斷的數據反饋。而要實現事件驅動，爬蟲程序必須解決三項技術問題：第一，JavaScript的交互分析和解釋；第二，DOM事件的處理和解釋分發；第三，動態DOM內容語義的抽取。

前嗅的ForeSpider數據採集系統全方位支持各種動態網站，大部分網站通過可視化的操作就可以獲取。對於反爬蟲機制嚴格的網站，通過ForeSpider內部的腳本語言系統，通過簡單的腳本語言，就可以輕松獲取。

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數據採集分布化

分布式爬蟲系統是在計算機集群之上運轉的爬蟲系統，集群每一個節點上運行的爬蟲程序與集中式爬蟲系統的工作原理相同，所不同的是分布式需要協調不同計算機之間的任務分工、資源分配、信息整合。分布式爬蟲系統的某一台計算機終端中植入了一個主節點，並通過它來調用本地的集中式爬蟲進行工作，在此基礎上，不同節點之間的信息交互就顯得十分重要，所以決定分布式爬蟲系統成功與否的關鍵在於能否設計和實現任務的協同。

此外，底層的硬體通信網路也十分重要。由於可以採用多節點抓取網頁，並能夠實現動態的資源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬蟲系統遠高於集中式爬蟲系統。

經過不斷的演化，各類分布式爬蟲系統在系統構成上各具特色，工作機制與存儲結構不斷推陳出新，但主流的分布式爬蟲系統普遍運用了「主從結合」的內部構成，也就是由一個主節點通過任務分工、資源分配、信息整合來掌控其他從節點進行信息抓取。

在工作方式上，基於雲平台的廉價和高效特點，分布式爬蟲系統廣泛採用雲計算方式來降低成本，大規模降低軟硬體平台構建所需要的成本投入。在存儲方式方面，當前比較流行的是分布式信息存儲，即將文件存儲在分布式的網路系統上，這樣管理多個節點上的數據更加方便。通常情況下使用的分布式文件系統為基於Hadoop的HDFS系統。

目前市場上的可視化通用性爬蟲，大都犧牲了性能去換取簡易的可視化操作。但前嗅的ForeSpider爬蟲不是。ForeSpider採用C++編程，普通台式機日採集量超過500萬條/天，伺服器超過4000萬條/天。是市場上其他可視化爬蟲的10倍以上。同時，ForeSpider內嵌前嗅自主研發的ForeLib資料庫，免費的同時支持千萬量級以上的數據存儲。

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通用型和主題型網路爬蟲

依據採集目標的類型，網路爬蟲可以歸納為「通用型網路爬蟲」和「主題型網路爬蟲」兩種。

通用型網路爬蟲側重於採集更大的數據規模和更寬的數據范圍，並不考慮網頁採集的順序和目標網頁的主題匹配情況。在當前網路信息規模呈現指數增長的背景下，通用型網路爬蟲的使用受到信息採集速度、信息價值密度、信息專業程度的限制。

為緩解這種狀況，主題型網路爬蟲誕生了。不同於通用型網路爬蟲，主題型網路爬蟲更專注採集目標與網頁信息的匹配程度，避免無關的冗餘信息，這一篩選過程是動態的，貫穿於主題型網路爬蟲技術的整個工作流程。

目前市面上的通用性爬蟲的採集能力有限，採集能力不高，網頁結構復雜的頁面無法採集。前嗅ForeSpider爬蟲是通用型的網路爬蟲，可以採集幾乎100%的網頁，並且內部支持可視化篩選、正則表達式、腳本等多種篩選，可以100%過濾無關冗餘內容，按條件篩選內容。相對主題型爬蟲只能採集一類網站而言，通用型的爬蟲有著更強的採集范圍，更加經濟合理。

『玖』 什麼是網路爬蟲

什麼是網路爬蟲呢?網路爬蟲又叫網路蜘蛛(Web Spider)，這是一個很形象的名字，把互聯網比喻成一個蜘蛛網，那麼Spider就是在網上爬來爬去的蜘蛛。嚴格上講網路爬蟲是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。

眾所周知，傳統意義上網路爬蟲是搜索引擎上游的一個重要功能模塊，是負責搜索引擎內容索引核心功能的第一關。

然而，隨著大數據時代的來臨，信息爆炸了，互聯網的數據呈現倍增的趨勢，如何高效地獲取互聯網中感興趣的內容並為所用是目前數據挖掘領域增值的一個重要方向。網路爬蟲正是出於這個目的，迎來了新一波的振興浪潮，成為近幾年迅速發展的熱門技術。

目前網路爬蟲大概分為四個發展階段：

第一個階段是早期爬蟲，那時互聯網基本都是完全開放的，人類流量是主流。

第二個階段是分布式爬蟲，互聯網數據量越來越大，爬蟲出現了調度問題。

第三階段是暗網爬蟲，這時的互聯網出現了新的業務，這些業務的數據之間的鏈接很少，例如淘寶的評價。

第四階段是智能爬蟲，主要是社交網路數據的抓取，解決賬號，網路封閉，反爬手段、封殺手法千差萬別等問題。

目前，網路爬蟲目前主要的應用領域如：搜索引擎，數據分析，信息聚合，金融投資分析等等。

巧婦難為無米之炊，在這些應用領域中，如果沒有網路爬蟲為他們抓取數據，再好的演算法和模型也得不到結果。而且沒有數據進行機器學習建模，也形成不了能解決實際問題的模型。因此在目前炙手可熱的人工智慧領域，網路爬蟲越來越起到數據生產者的關鍵作用，沒有網路爬蟲，數據挖掘、人工智慧就成了無源之水和無本之木。

具體而言，現在爬蟲的熱門應用領域的案例是比價網站的應用。目前各大電商平台為了吸引用戶，都開展各種優惠折扣活動。同樣的一個商品可能在不同網購平台上價格不一樣，這就催生了比價網站或App，例如返利網，折多多等。這些比價網站一個網路爬蟲來實時監控各大電商的價格浮動。就是採集商品的價格，型號，配置等，再做處理，分析，反饋。這樣可以在秒級的時間內獲得一件商品在某電商網站上是否有優惠的信息。

關於網路爬蟲的問題可以看下這個頁面的視頻教程，Python爬蟲+語音庫，看完後會對網路爬蟲有個清晰的了解。