什么叫爬虫技术有什么作用

爬虫技术

爬虫主要针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，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，以便程序做下一步的处理。

我们绝大多数人每天都使用网络 - 用于新闻，购物，社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当从网络上获取数据用于分析或研究目的时，则需要以更技术性的方式查看Web内容 - 将其拆分为由其组成的构建块，然后将它们重新组合为结构化的，机器可读数据集。通常文本Web内容转换为数据分为以下三个基本步骤 ：

爬虫：

Web爬虫是一种自动访问网页的脚本或机器人，其作用是从网页抓取原始数据 - 最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、）。 其工作就像是在网页上进行ctrl + a（全选内容），ctrl + c（复制内容），ctrl + v（粘贴内容）按钮的机器人（当然实质上不是那么简单）。

通常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是根据某些预定逻辑在停止之前抓取一系列网址 。 例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取该网站。当然在这个过程中，需要优先考虑您抓取的网站数量，以及您可以投入到任务中的资源量（存储，处理，带宽等）。

解析：

解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以容易地访问它们并将其用于其他 *** 作。要将网页转换为实际上对研究或分析有用的数据，我们需要以一种使数据易于根据定义的参数集进行搜索，分类和服务的方式进行解析。

存储和检索：

最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件之后，通过可扩展的方法来将所有提取和解析的数据存储在数据库或集群中，然后创建一个允许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。

1、网络数据采集

利用爬虫自动采集互联网中的信息（、文字、链接等），采集回来后进行相应的储存与处理。并按照一定的规则和筛选标准进行数据归类形成数据库文件的一个过程。但在这个过程中，首先需要明确要采集的信息是什么，当你将采集的条件收集得足够精确时，采集的内容就越接近你想要的。

2、大数据分析

大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，通过爬虫技术可以获得等多的数据源。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，但从这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取需要的数据内容，并将这些数据内容作为数据源，从而进行更深层次的数据分析。

3、网页分析

通过对网页数据进行爬虫采集，在获得网站访问量、客户着陆页、网页关键词权重等基本数据的情况下，分析网页数据，从中发现访客访问网站的规律和特点，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇，并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

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，的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中 *** 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。

显然不能直接储存，你还得解析出自己需要的内容。

比如我爬取某新闻网今日的国内新闻，那么我创建一个实体类，里面有属性：新闻标题，新闻时间，正文等等。解析出你需要的内容，封到实体里面，然后在dao层直接save到数据库即可

如果你爬下的是整个网页，这个好办，把它当做文件一样，用流 *** 作保存到电脑上即可。当然保存网页会遇到编码问题，这个很棘手。

pymysql 基本使用 八个步骤以及案例分析

一导入pymysql模块

导入pymysql之前需要先安装pymysql模块

方法一:直接在pycharm编译器里面输入 pip install pymysql

方法二:win+r --> 输入cmd -->在里面输入pip install pymysql

ps:在cmd中输入pip list后回车 可以找到安装的pymysql就表示安装成功了

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

在pycharm编译器中导入

import pymysql

1

2

1

2

二获取到database的链接对象

coon = pymysqlconnect(host='127001', user='root', password='123456', database='pymysql_test')

1

1

user:是你的数据库用户名

password:数据库密码

database:你已经创建好的数据库

1

2

3

1

2

3

三创建数据表的方法

cursorexecute(

'''create table if not exists pets(id int primary key auto_increment,

src varchar(50),

skill varchar(100)''')

1

2

3

4

1

2

3

4

四获取执行sql语句的光标对象

cousor = cooncousor()

1

1

五定义要执行的sql语句

1sql的增加数据的方法

sql = '''insert into test_mysql(id,src,skill) values(%d,%s,%s)'''

1

1

ps: test_mysql 是你连接到的数据库中的一张表

id,src,skill 这个是你创建表时所定义的字段关键字

%d,%s,%s 这个要根据你创建的字段关键字的类型而定,记住要一一对应

1

2

3

1

2

3

2sql的删除数据的方法

sql_1 = '''delete from test_mysql where src=%s;'''

1

1

3sql的修改数据方法

sql_2 = '''update test_mysql set src=%s where skill=%s;'

1

1

4sql的查询方法

sql_3 = '''select from test_mysql where skill = %s'''

1

1

六通过光标对象执行sql语句

1执行增加数据的sql语句

cousorexecute(sql, [2, ' = '>

以上就是关于什么叫爬虫技术有什么作用全部的内容，包括:什么叫爬虫技术有什么作用、Python爬虫可以爬取什么、用爬虫从网站爬下的数据怎么存储等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！