基于python的知识问答社区网络爬虫系统的设计与实现-怎么理解这个题目呀？

根据题目描述，"基于python的知识问答社区网络爬虫系统的设计与实现"，可以理解为设计并实现一个能够爬取知识问答社区网站上的数据的网络爬虫系统，使用Python编程语言进行开发。

此系统的目的是通过自动化地收集数据来分析知识问答社区中的问题和回答，可能会涉及到使用Python的相关库和框架来构建网络爬虫，编写数据处理和分析代码，以及构建用户界面等功能。

需要注意的是，在爬取网站数据时，需要尊重网站的规则和政策，避免对网站造成不良影响或侵犯用户隐私等问题。同时，也需要考虑到网络爬虫的性能、稳定性和可扩展性等方面的问题，以确保系统能够在长期运行中稳定可靠地工作。

欲精通Python网络爬虫，必先了解网络爬虫学习路线，本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。

作者：韦玮

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随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。

那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？在此为大家具体进行介绍。

1、选择一款合适的编程语言

事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。

2、掌握Python的一些基础爬虫模块

当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。

在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。

3、深入掌握一款合适的表达式

学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。

4、深入掌握抓包分析技术

事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。

5、精通一款爬虫框架

事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。

这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。

同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。

6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略

反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。

反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。

事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。

常见的反爬策略主要有：

IP限制

UA限制

Cookie限制

资源随机化存储

动态加载技术

……

对应的反爬处理手段主要有：

IP代理池技术

用户代理池技术

Cookie保存与处理

自动触发技术

抓包分析技术+自动触发技术

……

这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。

7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用

有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。

8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术

如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。

但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。

所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。

至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。

以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。

至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。

本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！

本文章由作者韦玮原创，转载请注明出处。

第一：Python web开发

学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多，国内的豆瓣、果壳网等，国外的Google、Dropbox等都在使用Python做web开发。所以Python web是一个非常不错的选择方向。

第二：运维

目前很多运维人还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。如果用Python来做运维将会事半功倍。

第三：数据分析

现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。

第四：自动化测试

一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。

第五：3D游戏开发

Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。

第六：网络编程

除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。

第七：人工智能

下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而在人工智能时代最主流的开发语言就是Python，这是一个潜力最大的选择方向，所以学习Python不会错。

可以说Python在IT领域运用相当广泛，学完后可以从事很多方面的工作。所以，赶快来学Python吧！

Scrapy是一个用Python写的Crawler Framework，简单轻巧，并且非常方便。Scrapy使用Twisted这个异步网络库来处理网络通信，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。Scrapy整体架构如下图所示：

根据架构图介绍一下Scrapy中的各大组件及其功能：

Scrapy引擎（Engine）：负责控制数据流在系统的所有组建中流动，并在相应动作发生触发事件。

调度器（Scheduler）：从引擎接收Request并将它们入队，以便之后引擎请求request时提供给引擎。

下载器（Downloader）：负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。

Spider：Scrapy用户编写用于分析Response并提取Item（即获取到的Item）或额外跟进的URL的类。每个Spider负责处理一个特定（或一些网站）。

Item Pipeline：负责处理被Spider提取出来的Item。典型的处理有清理验证及持久化（例如存储到数据库中，这部分后面会介绍存储到MySQL中，其他的数据库类似）。

下载器中间件（Downloader middlewares）：是在引擎即下载器之间的特定钩子（special hook），处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫）。

Spider中间件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之间的特定钩子（special hook），处理Spider的输入（response）和输出（Items即Requests）。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义的代码来扩展Scrapy功能。

python能够应用的领域有常规软件开发、数据分析与科学计算、自动化运维或办公效率工具、云计算、web开发、网络爬虫、数据分析、人工智能等。

1、常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2、数据分析与科学计算

随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

3、自动化运维或办公效率工具

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4、云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5、web开发

基于Python的Web开发框架很多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低。

网络爬虫只是一种按一定规则自动获取互联网数据的方式，不仅仅只是Python，其他编程语言，像Java、Php、Node等都可以轻松实现，只不过相比较Python来说，开发工具包比较少而已，下面我简单介绍一下学习Python爬虫的过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01

Python基础

这里主要是针对没有任何Python编程基础的朋友，要学习Python爬虫，首先，最基本的就是要掌握Python常见语法，包括变量、元组、字典、列表、函数、类、文件处理、正则表达式等，这个网上教程非常多，直接搜索就能找到，包括菜鸟教程、慕课网、网易云课堂等，花个三四天时间学习一下，非常容易入门，也好掌握：

02

爬虫入门

Python基础掌握差不多后，就是爬虫入门，初学的话，可以使用urllib、requests、bs4、lxml等基础爬虫库，简单易学，容易掌握，而且官方自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者，对于爬取一些常见的web页面或网站来说，可以说是手到擒来，非常简单，先请求数据，然后再解析就行：

03

爬虫框架

爬虫基础掌握差不多后，就可以学习爬虫框架了，比较流行的就是scrapy，一个免费、开源、跨平台的Python爬虫库，在业界非常受欢迎，可定制化程度非常高，只需添加少量代码就可轻松开启一个爬虫程序，相比较requests、bs4等基础库来说，可以明显提高开发效率，避免重复造轮子，建议学习一下，非常不错，很快你就会爱上这个框架：

目前就分享这3个方面吧，初学Python爬虫的话，建议还是多看多练习，以积累经验为主，后期熟悉后，可以结合pandas、matplotlib对数据做一些简单的处理和可视化，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，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、留言进行补充。

我用 PHP 和 Python 都写过爬虫和正文提取程序。

最开始使用 PHP 所以先说说 PHP 的优点：

1语言比较简单，PHP 是非常随意的一种语言。写起来容易让你把精力放在你要做的事情上，而不是各种语法规则等等。

2各种功能模块齐全，这里分两部分：

1网页下载：curl 等扩展库;

2文档解析：dom、xpath、tidy、各种转码工具，可能跟题主的问题不太一样，我的爬虫需要提取正文，所以需要很复杂的文本处理，所以各种方便的文本处理工具是我的大爱。;

总之容易上手。

缺点：

1并发处理能力较弱：由于当时 PHP 没有线程、进程功能，要想实现并发需要借用多路服用模型，PHP 使用的是 select 模型。实现其来比较麻烦，可能是因为水平问题我的程序经常出现一些错误，导致漏抓。

再说说 Python：

优点：

1各种爬虫框架，方便高效的下载网页;

2多线程、进程模型成熟稳定，爬虫是一个典型的多任务处理场景，请求页面时会有较长的延迟，总体来说更多的是等待。多线程或进程会更优化程序效率，提升整个系统下载和分析能力。

3GAE 的支持，当初写爬虫的时候刚刚有 GAE，而且只支持 Python ，利用 GAE 创建的爬虫几乎免费，最多的时候我有近千个应用实例在工作。

缺点：

1对不规范 HTML 适应能力差：举个例子，如果一个页面里面同时有 GB18030 字符集的中文和 UTF-8 字符集的中文，Python 处理起来就没有 PHP 那么简单，你自己需要做很多的判断工作。当然这是提取正文时的麻烦。

Java 和 C++ 当时也考察过，相对脚本语言比较麻烦，所以放弃。

总之，如果开发一个小规模的爬虫脚本语言是个各方面比较有优势的语言。如果要开发一个复杂的爬虫系统可能 Java 是个增加选项， C++ 我感觉写个模块之类的更加适合。对于一个爬虫系统来说，下载和内文解析只是基本的两个功能。真正好的系统还包括完善的任务调度、监控、存储、页面数据保存和更新逻辑、排重等等。爬虫是一个耗费带宽的应用，好的设计会节约大量的带宽和服务器资源，并且好坏差距很大。