爬虫怎么用

网络爬虫软件怎么使用 5分

搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像功成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取

网页抓取/数据抽取/信息提取软件工具包MetaSeeker是一套完整的解决方案，里面有定题网络爬虫，也叫聚焦网络爬虫，这种爬虫抓取下来一个页面后并不抽取所有的超链接，而是只找主题相关的链接，笼统的说就是爬行的范围是受控的。网络爬虫实现代码主要集中在MetaSeeker工具包中的DataScraper工具。可以从 gooseeker网站下载下来看

请详细解释什么事百度爬虫，有什么作用

说通俗一点就是一段程序，这段程序可以在互联网上自动查询更新的网站

网站刚建好，没有信息，听说有个什么爬虫，可以自动抓取，怎么用？

你说的是自动采集的功能，这个需要插件支持自动采集并且你的空间也要支持自动采集如果你的空间不许你使用采集功能是会把你的网站删掉的因为采集占用的服务器资源很高，几乎没有空间支持采集功能你告诉我你使用的是什么建站系统，我可以给你参考参考如果你需要采集功能可以采用狂人采集器，和很多建站程序都有接口的！

另外搞采集一般都是搞垃圾站的呵呵

网络爬虫是什么，有很大的作用吗

网络爬虫又被称为网页蜘蛛，聚焦爬虫，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。

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搐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。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。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。

如何利用python写爬虫程序

这里有比较详细的介绍

blogcsdn/column/details/why-bug

java 网络爬虫怎么实现

代码如下:package webspider;import javautilHashSet;import javautilPriorityQueue;import javautilSet;import javautilQueue;public class LinkQueue { 已访问的 url private static Set visitedUrl = new HashSet(); 待访问的 url private static Queue unVisitedUrl = new PriorityQueue(); 获得URL队列 public static Queue getUnVisitedUrl() { return unVisitedUrl; } 添加到访问过的URL队列中 public static void addVisitedUrl(String url) { visitedUrladd(url); } 移除访问过的URL public static void removeVisitedUrl(String url) { visitedUrlremove(url); } 未访问的URL出队列 public static Object unVisitedUrlDeQueue() { return unVisitedUrlpoll(); } 保证每个 url 只被访问一次 public static void addUnvisitedUrl(String url) { if (url != null && !urltrim()equals("") && !visitedUrlcontains(url) && !unVisitedUrlcontains(url)) unVisitedUrladd(url); } 获得已经访问的URL数目 public static int getVisitedUrlNum() { return visitedUrlsize(); } 判断未访问的URL队列中是否为空 public static boolean unVisitedUrlsEmpty() { return unVisitedUrlisEmpty(); }}

如何用Java写一个爬虫

import javaioFile;import javaURL;import javaURLConnection;import javaniofileFiles;import javaniofilePaths;import javautilScanner;import javautilUUID;import javautilregexMatcher;import javautilregexPattern; public class DownMM { public static void main(String[] args) throws Exception { out为输出的路径,注意要以\\结尾 String out = "D:\\JSP\\pic\\java\\"; try{ File f = new File(out); if(! fexists()) { fmkdirs(); } }catch(Exception e){ Systemoutprintln("no"); } String url = "mzitu/share/ment-page-"; Pattern reg = Patternpile(">

网络爬虫软件怎么使用？急！！！！！！！！！！

每个人写的程序用法都不一样，你自己再看下文档吧，里面应该有格式！别这么浪费分！

为什么写爬虫都喜欢用python

有更加成熟的一种爬虫脚本语言，而非框架。是通用的爬虫软件ForeSpider，内部自带了一套爬虫脚本语言。

从一个专业C++程序猿的角度说，网上流传的各种Java爬虫，Python爬虫，Java需要运行于C++开发的虚拟机上，Python只是脚本语言，采集效率和性能如何能与强大的C++相提并论？C++直接控制系统的底层，对内存空间的控制和节省都是其他语言无法竞争的。首先，forespider的开发语言是C++，而且C++几乎没有现成的框架可以用，而火车采集器是用的C#。先从业界水平和良心来说，这个软件可以做到从底层到上层都是他们的技术人员自己写的，而非运用现成的框架结构。

其次，因为抓取金融行业的数据，数据量大，动态性强，而采集对象一般反爬虫策略又很严格。所以，专门建立团队开发不现实。请外包人员开发太贵。买现成的软件，要考虑性价比。因为很多数据需要登录，需要验证码，是JS生成的数据，是ajax，是协议，有加密的key，有层层的验证机制等等，分析市面上所有找得到的爬虫软件，没有找到其他一家可以完全把我们列表上的网站采集下来的软件。forespider功能强大，这是很重要的一点。

第三，forespider在台式机上运行一天可以采400万条数据，在服务器上一天可以采8000万条数据。这样一来，数据更新速度明显比以前快了几十倍。从前抓一个7500万的网站需要好几个月，等抓完数据早都变化的不成样子了，这是很多爬虫的痛处。但是现在的更新速度只有两三天。forespider的性能强大，这也是非常好的一点。

第四，其实完全可视化的采集也不需要计算机专业的。大致学习了之后就可以上手采。而且forespider关于数据的管理做的很好。一是软件可以集成数据库，在采集之前就可以建表。二是数据可以自动排重，对于金融这样数据更新要求很高的行业，就特别合适。

第五，是关于免费的问题，我觉得免费的东西同时还能兼顾好用，只能是中国的盗版软件和手机APP。大概是大家都习惯了在软件上不花钱，所以都想找到免费的。forespider有免费版的，功能倒是不限制，但是采集数目每天有限制。

最好用的免费爬虫工具是什么

如果说好用的爬虫软件，那确实很多，不过首推造数。

造数云爬虫，界面简洁， *** 作超级简便免下载。

现在我们有商务定制需求也会找造数的客服解决。效率很高，不错。

这里介绍2个不错的爬虫软件—Excel和八爪鱼，对于规整的静态网页来说，使用Excel就可以爬取，稍微复杂一些的网页，可以使用八爪鱼来爬取，下面我简单介绍一下这2个软件，主要内容如下：

Excel

Excel大部分人都应该使用过，除了日常的数据统计处理外，也可以爬取网页数据，下面我简单介绍一下爬取过程，主要步骤如下，这里以爬取PM25数据为例：

1首先，新建一个Excel文件并打开，依次点击菜单栏的“数据”->“自网站”，如下：

2接着，在d出的“新建Web查询”对话框中输入需要爬取的网址，点击“转到”，就会加载出我们需要爬取的网页，如下：

3然后，点击右下角的“导入”按钮，选择需要存放数据的工作表或新建工作表，点击“确定”按钮，就会自动导入数据，成功导入后的数据如下：

4这里如果你需要定时刷新数据，可以点击菜单栏的“属性”，在d出的对话框中设置刷新频率，就可定时刷新数据，如下：

八爪鱼

这是一个专门用于采集数据的爬虫软件，简单好学，容易掌握，只需要设置一下页面要爬取的元素，就可以自动爬取数据，并且可以保存为Excel或导出数据库，下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：

1下载安装八爪鱼，这个直接到官网上下载就行，如下，直接点击下载安装就行：

2安装完成后，打开这个软件，在主页面中点击“自定义采集”，如下：

3接着在任务页面中输入需要爬取的网页地址，如下，这里以爬取大众点评数据为例:

4点击“保存网址”，就能自动打开网页，如下：

5接着，我们就可以直接选取需要爬取的标签数据，如下，按着 *** 作提示一步一步往下走就行，很简单：

6设置完成后，直接点击“启动本地采集”，就能自动开始爬取数据，成功爬取后的数据如下，就是我们刚才设置的标签数据：

7这里点击“导出数据”，可以将爬取的数据导出为你需要的格式，如下，可以是Excel、CSV、数据库等：

至此，我们就完成了利用Excel和八爪鱼来爬取网页数据。总的来说，这2个软件使用起来都非常简单，只要你熟悉一下相关 *** 作，很快就能掌握的，当然，你也可以使用其他爬虫软件，像火车头等，基本功能和八爪鱼差不多，网上也有相关资料和教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。

我的大数据研究轨迹

我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：

2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapReduce）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。

从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。

2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。

数据的暗黑之海与外部效应

下面是一张非常有意思的图，**部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。

数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。

所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。

比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。

所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。

三个关于开放的概念

1、数据开放

首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。

Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。

现在主流的数据开放门户，像datadov或datagovuk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。

广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。

首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？

其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。

从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。

我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。

针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。

比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。

在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。

2、大数据基础设施的开放

现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapReduce，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。

比如decidecom，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。

所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。

3、价值提取能力的开放

现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。

一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。

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