应用网络爬虫软件的成功案例

‘壹’ 目前有哪些比较着名的网络爬虫开源项目可供学习

最好的爬虫语言是前嗅的ForeSpider爬虫脚本语言。是一门专门的爬虫脚本语言，而不是爬虫框架，可以用简单几行代码，实现非常强大的爬虫功能。
ForeSpider是可视化的通用性采集软件，同时内置了强大的爬虫脚本语言。如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。软件同时支持正则表达式操作，可以通过可视化、正则、脚本任意方式，实现对数据的清洗、规范。

对于一些高难度的网站，反爬虫措施比较多，可以使用ForeSpider内部自带的爬虫脚本语言系统，简单几行代码就可以采集到高难度的网站。比如国家自然基金会网站、全国企业信息公示系统等，最高难度的网站完全没有问题。
在通用性爬虫中，ForeSpider爬虫的采集速度和采集能力是最强的，支持登录、Cookie、Post、https、验证码、JS、Ajax、关键词搜索等等技术的采集，采集效率在普通台式机上，可以达到500万条数据/每天。这样的采集速度是一般的通用性爬虫的8到10倍。
对于大量的网站采集需求而言，ForeSpider爬虫可以在规则模板固定之后，开启定时采集。支持数据多次清洗。
对于关键词搜索的需求而言，ForeSpider爬虫支持关键词搜索和数据挖掘功能，自带关键词库和数据挖掘字典，可以有效采集关键词相关的内容。
可以去下载免费版，免费版不限制采集功能。有详细的操作手册可以学习。

‘贰’ 网络爬虫抓取数据 有什么好的应用

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。
如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。
目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。

‘叁’ 网页爬虫有什么具体的应用

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。

‘肆’ 《精通python网络爬虫韦玮》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《精通python网络爬虫韦玮》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：本书从技术、工具与实战3个维度讲解了Python网络爬虫：

技术维度：详细讲解了Python网络爬虫实现的核心技术，包括网络爬虫的工作原理、如何用urllib库编写网络爬虫、爬虫的异常处理、正则表达式、爬虫中Cookie的使用、爬虫的浏览器伪装技术、定向爬取技术、反爬虫技术，以及如何自己动手编写网络爬虫；

工具维度：以流行的Python网络爬虫框架Scrapy为对象，详细讲解了Scrapy的功能使用、高级技巧、架构设计、实现原理，以及如何通过Scrapy来更便捷、高效地编写网络爬虫；

实战维度：以实战为导向，是本书的主旨，除了完全通过手动编程实现网络爬虫和通过Scrapy框架实现网络爬虫的实战案例以外，本书还有博客爬取、图片爬取、模拟登录等多个综合性的网络爬虫实践案例。

作者在Python领域有非常深厚的积累，不仅精通Python网络爬虫，在Python机器学习、Python数据分析与挖掘、Python Web开发等多个领域都有丰富的实战经验。

‘伍’ 有人有简单爬虫源码可以学习吗

爬虫学习之一个简单的网络爬虫

概述

这是一个网络爬虫学习的技术分享，主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析，达到对爬虫有个基本的认识，并且能够根据自己的需要爬到想要的数据。有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示。

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。via网络网络爬虫
网络蜘蛛（Web spider）也叫网络爬虫（Web crawler）[1]，蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），或者（在FOAF软件概念中）网络疾走（WEB scutter），是一种“自动化浏览网络”的程序，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以供搜索引擎做进一步处理（分检整理下载的页面），而使得用户能更快的检索到他们需要的信息。via维基网络网络蜘蛛

以上是网络和维基网络对网络爬虫的定义，简单来说爬虫就是抓取目标网站内容的工具，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类似与搜索引擎的爬虫，我们这里只讨论基本的爬虫原理。

###爬虫工作原理

网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成，而爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具体流程是：

入口访问->下载内容->分析结构->提取内容

分析爬虫目标结构

这里我们通过分析一个网站[落网：http://luoo.net] 对网站内容进行提取来进一步了解！

第一步 确定目的
抓取目标网站的某一期所有音乐

第二步 分析页面结构
访问落网的某一期刊，通过Chrome的开发者模式查看播放列表中的歌曲，右侧用红色框线圈出来的是一些需要特别注意的语义结构，见下图所示：

以上红色框线圈出的地方主要有歌曲名称，歌曲的编号等，这里并没有看到歌曲的实际文件地址，所以我们继续查看，点击某一个歌曲就会立即在浏览器中播放，这时我们可以看到在Chrome的开发者模式的Network中看到实际请求的播放文件，如下图所示：

根据以上分析我们可以得到播放清单的位置和音乐文件的路径，接下来我们通过Python来实现这个目的。

实现爬虫

Python环境安装请自行Google

主要依赖第三方库

Requests（http://www.python-requests.org） 用来发起请求
BeautifulSoup（bs4） 用来解析HTML结构并提取内容
faker（http://fake-factory.readthedocs.io/en/stable/）用来模拟请求UA（User-Agent）

主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。
主要代码如下:

#-*- 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' ] # 替换自己的代理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期前的音乐编号1~9是1位（如：1~9），之后的都是2位 1~9会在左边垫0（如：01~09） _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({'id': _id, 'name': _name}) phases = { 'phase': vol, # 期刊编号 'title': title, # 期刊标题 'cover': cover, # 期刊封面 'desc': desc, # 期刊描述 'track_count': track_count, # 节目数 'tracks': tracks # 节目清单(节目编号，节目名称) } 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()

以上代码执行后结果如下图所示


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

总结

通过本文我们基本了解了网络爬虫的知识，对网络爬虫工作原理认识的同时我们实现了一个真实的案例场景，这里主要是使用一些基础的第三方Python库来帮助我们实现爬虫，基本上演示了网络爬虫框架中基本的核心概念。通常工作中我们会使用一些比较优秀的爬虫框架来快速的实现需求，比如scrapy框架，接下来我会通过使用Scrapy这类爬虫框架来实现一个新的爬虫来加深对网络爬虫的理解！

‘陆’ 自己动手，丰衣足食，python3网络爬虫实战案例 有团吗

你说的是怎么加上去，你看看request的源码不就知道怎么实现了，具体原因是http协议的问题，GET请求的参数是用url来传递的，所以requests吧url和参数拼接成你图片上的格式有什么问题么。

‘柒’ 请高手介绍下什么是网络爬虫使用的大致技术以及其在互联网的用途

官方的概念自己搜吧，我给你举个简单的例子
比如你想获取互联网上所有的网页，但是网页虽然在那，你却不知道都有哪些，怎么办呢？你可以从一些比较有名的公开页面开始入手，比如搜狐新浪的主页，下载这些页面，然后分析并提取出页面内所有的url，再下载这些url，这样周而复始，就可以获取大量的网页了。因为这个过程就好像蜘蛛在一张巨大的网上爬行，所以就叫爬虫（spider）。
这个概念应该发源于搜索引擎的网页收录，当然也主要应用在搜索界了~

‘捌’ 现在的网络爬虫的研究成果和存在的问题有哪些

网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。

其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。

随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。

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深度优先搜索策略

早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。

深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。

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宽度优先搜索策略

与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。

这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。

但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。

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聚焦搜索策略

与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。

这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。

同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。

从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去。

而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。

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网页数据动态化

传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而近年来，随着Web2.0/AJAX等技术成为主流，动态页面由于具有强大的交互能力，成为网络信息传播的主流，并已取代了静态页面成为了主流。AJAX采用了JavaScript驱动的异步(异步)请求和响应机制，在不经过网页整体刷新的情况下持续进行数据更新，而传统爬虫技术缺乏对JavaScript语义的接口和交互能力，难以触发动态无刷新页面的异步调用机制并解析返回的数据内容，无法保存所需信息。

此外，诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。

传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，而在互联网2.0时代，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。

前嗅的ForeSpider数据采集系统全方位支持各种动态网站，大部分网站通过可视化的操作就可以获取。对于反爬虫机制严格的网站，通过ForeSpider内部的脚本语言系统，通过简单的脚本语言，就可以轻松获取。

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数据采集分布化

分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同。

此外，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。

经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取。

在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入。在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。

目前市场上的可视化通用性爬虫，大都牺牲了性能去换取简易的可视化操作。但前嗅的ForeSpider爬虫不是。ForeSpider采用C++编程，普通台式机日采集量超过500万条/天，服务器超过4000万条/天。是市场上其他可视化爬虫的10倍以上。同时，ForeSpider内嵌前嗅自主研发的ForeLib数据库，免费的同时支持千万量级以上的数据存储。

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通用型和主题型网络爬虫

依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。

通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。

为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。

目前市面上的通用性爬虫的采集能力有限，采集能力不高，网页结构复杂的页面无法采集。前嗅ForeSpider爬虫是通用型的网络爬虫，可以采集几乎100%的网页，并且内部支持可视化筛选、正则表达式、脚本等多种筛选，可以100%过滤无关冗余内容，按条件筛选内容。相对主题型爬虫只能采集一类网站而言，通用型的爬虫有着更强的采集范围，更加经济合理。

‘玖’ 什么是网络爬虫

什么是网络爬虫呢?网络爬虫又叫网络蜘蛛(Web Spider)，这是一个很形象的名字，把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。严格上讲网络爬虫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。

众所周知，传统意义上网络爬虫是搜索引擎上游的一个重要功能模块，是负责搜索引擎内容索引核心功能的第一关。

然而，随着大数据时代的来临，信息爆炸了，互联网的数据呈现倍增的趋势，如何高效地获取互联网中感兴趣的内容并为所用是目前数据挖掘领域增值的一个重要方向。网络爬虫正是出于这个目的，迎来了新一波的振兴浪潮，成为近几年迅速发展的热门技术。

目前网络爬虫大概分为四个发展阶段：

第一个阶段是早期爬虫，那时互联网基本都是完全开放的，人类流量是主流。

第二个阶段是分布式爬虫，互联网数据量越来越大，爬虫出现了调度问题。

第三阶段是暗网爬虫，这时的互联网出现了新的业务，这些业务的数据之间的链接很少，例如淘宝的评价。

第四阶段是智能爬虫，主要是社交网络数据的抓取，解决账号，网络封闭，反爬手段、封杀手法千差万别等问题。

目前，网络爬虫目前主要的应用领域如：搜索引擎，数据分析，信息聚合，金融投资分析等等。

巧妇难为无米之炊，在这些应用领域中，如果没有网络爬虫为他们抓取数据，再好的算法和模型也得不到结果。而且没有数据进行机器学习建模，也形成不了能解决实际问题的模型。因此在目前炙手可热的人工智能领域，网络爬虫越来越起到数据生产者的关键作用，没有网络爬虫，数据挖掘、人工智能就成了无源之水和无本之木。

具体而言，现在爬虫的热门应用领域的案例是比价网站的应用。目前各大电商平台为了吸引用户，都开展各种优惠折扣活动。同样的一个商品可能在不同网购平台上价格不一样，这就催生了比价网站或App，例如返利网，折多多等。这些比价网站一个网络爬虫来实时监控各大电商的价格浮动。就是采集商品的价格，型号，配置等，再做处理，分析，反馈。这样可以在秒级的时间内获得一件商品在某电商网站上是否有优惠的信息。

关于网络爬虫的问题可以看下这个页面的视频教程，Python爬虫+语音库，看完后会对网络爬虫有个清晰的了解。