客户全景画像是哪种网络爬虫

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？

也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？

大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

网络爬虫类型：

1批量型网络爬虫：限制抓取的属性，包括抓取范围、特定目标、限制抓取时间、限制数据量以及限制抓取页面，总之明显的特征就是受限；

2增量型网络爬虫（通用爬虫）：与前者相反，没有固定的限制，无休无止直到抓完所有数据。这种类型一般应用于搜索引擎的网站或程序；

3垂直网络爬虫（聚焦爬虫）：简单的可以理解为一个无限细化的增量网络爬虫，可以细致的对诸如行业、内容、发布时间、页面大小等很多因素进行筛选。

这些网络爬虫的功能不一，使用方法也不同。例如谷歌、百度搜索就是典型的增量型爬虫，提供大而全的内容来满足世界各地的用户。另外像天猫、京东很多店铺都需要屏蔽外来的抓取，这时就需要爬虫根据一些低级域名的链接来抓取他们进行排名。

后来随着爬虫使用越来越灵活，很多网站都使用多个爬虫同步进行抓取。例如现下很多视频网站，都是先通过一般爬虫或者人工批量抓取内容，然后给用户一些可选项，让客户自己给聚焦爬虫划定范围最后找到匹配度足够高的内容，整个过程极大的降低了资源和时间的消耗。相反如果这些内容全部用聚焦爬虫来完成，不仅要消耗大量的网络资源，而且会延长搜索时间时间，影响客户体验。

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。

之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提．派森的飞行马戏团》（MontyPython＇sFlyingCircus）。

扩展资料：

python中文就是蟒蛇的意思。在计算机中，它是一种编程语言。Python（英语发音：／ˈpaɪθən／），是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C／C＋＋）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。

比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C++重写。1发展历程编辑自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

参考资料：

-Python

稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。

import urllib #python中用于获取网站的模块

import urllib2, cookielib

有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：

cj = cookiejar ( )

opener = build_opener( httpcookieprocessor(cj) )

install_opener （opener）

通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：

1 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数

url = 'http://xxxxx/cgi&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改

page = urlopen(url)

pageContent = read( )

return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

2第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数

url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址

postData = urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查

req= request (url, postData)

pageContent = urlopen (req) read( )

return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行百度谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。

import re # 正则表达式，用于匹配字符

from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面

soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：

hwkobe24

通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , kwargs)

这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及find_all ( class = compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）

当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：

tagList = find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格

for tag in tagList:

print text

write ( str(text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用

（2）find( name , attrs , recursive , text , kwargs )

它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等 find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

这2个方法通过 next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

这2个方法通过 previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

（6）find_all_next() find_next()

这2个方法通过 next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！

1）在校大学生。最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议只接一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。

（2）在职人员。如果你本身就是爬虫工程师，接私活很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

渠道：淘宝、熟人介绍、猪八戒、csdn、发源地、QQ群等！

扩展资料：

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。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述

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。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。

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。

此次破解的背景是：一个朋友希望定期同步某个公司的工商信息，评估和测试了下。相对比较可能的就是启宝的接口了。通过一天的努力，终于有了点底了。特做记录，以备以后回顾！

key值20位，value值128位。

在js里根据关键字，搜索。

这次的破解启宝，是一次难得的经验积累。从全网google其他的破解方法，以及自己如何一步一步调试，最终破解出生成算法。有辛苦和快要放弃的念头，也有快乐和成就感。

不过为了保证不影响他人的利益，所以文章中的一些关键技术都未展示。这只是一次记录。

当然后续应该还有，一整套的实现方案。毕竟到这一步，不弄点东西出来，是无法满足自己的好奇心的。

1答案：蜘蛛为什么称下西楼是因为唐代诗人白居易的《长恨歌》中，描述了唐明皇与杨贵妃在一起时，蜘蛛编织而成的网是从“窗户纱窗外，飞入凤凰楼”的楼宇向下张开的，而蜘蛛与自然四季风景交融，因此被称为“下西楼”。

2解析：“下西楼”是指唐代诗人白居易的《长恨歌》中著名的一句诗：“但愿人长久，千里共婵娟。 亲情天长地久，祝福俩美人梦里轻欢，翻身向，凤凰台上凤凰游。 俩只化蝶在空中飞舞，累了停在，窗户纱纱窗外飞入下，飞入凤凰楼。楼上月，楼下棋，合欢扇语轻移，相思一夕梦，三生三世蜘蛛缘。” 在这句诗中，唐明皇与杨贵妃的故事被描述得淋漓尽致，尤其是“蜘蛛缘”，即蜘蛛编织的网从凤凰楼向下张开，与四季交融，细腻地描绘了两位情人之间的缱绻之情。因此，“下西楼”就成为了常被引用的词语。

3拓展：白居易是唐代著名的文学家，其诗歌富有情感和深刻的思想，尤以《长恨歌》脍炙人口。这首诗歌以杨贵妃的悲剧为背景，描绘了唐代盛世的繁华和荣耀，以及宫廷中那些令人唏嘘的人物形态。《长恨歌》描写了唐代皇帝与妃子之间的情感，生动地反映出了唐代文人的对生命的关切、对描绘现实的热情和对人文精神的关注

由于现在数据比较多，仅靠人工去采集，这根本就没有效率，因此面对海量的网页数据，大家通过是使用各种的工具去采集。目前批量采集数据的方法有：

1采集器

采集器是一种软件，通过下载安装之后才可以进行使用，能够批量的采集一定数量的网页数据。具有采集、排版、存储等的功能。

2爬虫代码

通过编程语言Python、JAVA等来编写网络爬虫，实现数据的采集，需要经过获取网页、分析网页、提取网页数据、输入数据并进行存储。

那么采集数据用采集器还是爬虫代码好？二者是有什么区别，优缺点如何？

1费用

稍微好用些的采集器基本都是收费的，不收费的采集效果不好，或者是其中某些功能使用需要付费。爬虫代码是自己编写的，不需要费用。

2 *** 作难度

采集器是个软件，需要学会 *** 作方法就可以，非常容易。而想用爬虫来采集，是有一定的难度的，因为前提是你要会编程语言，才能进行编写代码。你说是一款软件好学，还是一种语言好学呢？

3限制问题

采集器直接采集就可以，无法更改其中的功能设置，对于IP限制，有些采集器中会设置了代理使用，若是没有代理，那么需要自己再配合代理使用。

编写爬虫也要考虑网站限制问题，除了IP限制，还有请求头，cookie，异步加载等等，这些都是要根据不同的网站反爬虫来加入不同的应对方法。可以使用爬虫代码有些复杂，需要考虑的问题比较多。

4采集内容格式

一般采集器只能采集一些简单的网页，存储格式也只有html与txt，稍微复杂的页面无法顺利采集下来。而爬虫代码可以根据需要来编写，获取数据，并存储为需要的格式，范围比较广。

5采集速度

采集器的采集速度可以设置，但是设置后，批量获取数据的时间间隔一样，非常容易被网站发现，从而限制你的采集。爬虫代码采集可以设置随机时间间隔采集，安全性高。

采集数据用采集器还是爬虫代码好？从上文的分析可知，使用采集器会简单很多，虽然采集范围以及安全性不太好，但是也可以满足采集量比较低的人员使用。而使用爬虫代码来采集数据，是有难度的，但对于学习到编程语言的人来说，也不是很难，主要就是要运用工具来突破限制，比如使用换IP工具来突破IP限制问题。爬虫代码的适用范围广，应对各方面的反爬虫有技巧，能够获取到反爬虫机制比较严的网站信息。

以上就是我的回答，希望对你有帮助