数据爬取工具有哪些做的比较好的？

1. 数据爬取工具有哪些做的比较好的？

知道一个数据爬取工具，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：
（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。
（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。
（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。
（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。
（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。
（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

2. 数据爬取产品有哪些做的比较好的？

知道一个数据爬取产品，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：
（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。
（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。
（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。
（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。
（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。
（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

3. 数据爬取技术有哪些做的比较好的？

知道一个数据爬取技术，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：
（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。
（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。
（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。
（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。
（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。
（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

4. 如何爬虫网页数据

爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。

5. 可以用爬虫来获取一些网站的内容，那么一些网站会做反爬虫程序么？难做么？会对搜索引擎造成什么影响？

正规情况下可以用robots协议阻止搜索引擎爬取网站
但并不是所有的搜索引擎都遵循robots协议(某些知名搜索引擎也不遵守，该协议不是强制遵循的)
一般反爬虫的程序最简单的方法就是通过UserAgent识别爬虫，但并不是所有爬虫都有明确的UserAgent，还有些不知名的搜索引擎不设置自己独有的UserAgent，同时UserAgent也可以被任意的伪造，所以并不能保证完全过滤一些爬虫。
为了更进一步识别爬虫，只能通过限制某个IP的访问，如果IP在变化也很难阻止其爬行，仅能根据一些访问行为进行分析是否为爬虫自动抓取，如果是爬虫，则可以用一个403返回码阻止网页的显示。这样搜索引擎抓到的页面都是403错误页面，具体内容无法抓取。
如果有人专门想要抓取你的网站内容，它可以专门定制一种策略来想办法模拟人工访问，很难做到彻底阻止。

6. 爬虫技术可以分析数据吗？

目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：

第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。

第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。

第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：

网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。

7. 如何用Python爬虫获取那些价值博文

过程大体分为以下几步：
1. 找到爬取的目标网址；
2. 分析网页，找到自已想要保存的信息，这里我们主要保存是博客的文章内容；
3. 清洗整理爬取下来的信息，保存在本地磁盘。
打开csdn的网页，作为一个示例，我们随机打开一个网页：
http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1。
可以看到，博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。

爬虫代码按思路分为三个类（class），下面3个带“#”的分别给出了每一个类的开头（具体代码附后，供大家实际运行实现）：



采用“类（class）”的方式属于Python的面向对象编程，在某些时候比我们通常使用的面向过程的编程方便，在大型工程中经常使用面向对象编程。对于初学者来说，面向对象编程不易掌握，但是经过学习习惯之后，会逐步慢慢从面向过程到面向对象编程过渡。
特别注意的是，RePage类主要用正则表达式处理从网页中获取的信息，正则表达式设置字符串样式如下：

用正则表达式去匹配所要爬取的内容，用Python和其它软件工具都可以实现。正则表达式有许多规则，各个软件使用起来大同小异。用好正则表达式是爬虫和文本挖掘的一个重要内容。
SaveText类则是把信息保存在本地，效果如下：

用python编写爬虫代码，简洁高效。这篇文章仅从爬虫最基本的用法做了讲解，有兴趣的朋友可以下载代码看看，希望大家从中有收获。
附相关Python代码：
1#-*-coding:UTF-8-*-2import re3import urllib24import sys5#目的：读取博客文章，记录标题，用Htnl格式保存存文章内容6#版本：python2.7.137#功能：读取网页内容8class GetHtmlPage():9 #注意大小写10 def __init__(self,strPage):11 self.strPapge = strPage12 #获取网页13 def GetPage(self):14 req = urllib2.Request(self.strPapge) # 建立页面请求15 rep = req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0")16 try:17 cn = urllib2.urlopen(req) #网页请求18 page = cn.read() #读网页19 uPage = page.decode("utf-8") #网页编码20 cn.close()21 return uPage22 except urllib2.URLError, e: #捕获异常23 print 'URLError:', e.code24 return25 except urllib2.HTTPError, e: #捕获异常26 print 'HTTP Error:' + e.reason27 return28 return rePage29#正则表达式，获取想要的内容30class RePage():31#正则表达式提取内容，返回链表32 def GetReText(self,page,recode):33 rePage = re.findall(recode,page,re.S)34 return rePage35#保存文本36class SaveText():37 def Save(self,text,tilte):38 try:39 t="blog\\"+tilte+".html"40 f = file(t,"a")41 f.write(text)42 f.close()43 except IOError,e:44 print e.message45if __name__ == "__main__":46 s = SaveText()47 #文件编码48 #字符正确解码49 reload(sys)50 sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) #获得系统的默认编码51 #获取网页52 page = GetHtmlPage("http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1")53 htmlPage = page.GetPage()54 #提取内容55 reServer = RePage()56 reBlog = reServer.GetReText(htmlPage,r'.*?(\s.+?)') #获取网址链接和标题57 #再向下获取正文58 for ref in reBlog:59 pageHeard = "http://blog.csdn.net/" #加链接头60 strPage = pageHeard+ref[0]61 tilte=ref[1].replace('[置顶]', "") #用替换的功能去除杂的英文62 tilte=tilte.replace("\r\n","").lstrip().rstrip()63 #获取正文64 htmlPage = GetHtmlPage(strPage)65 htmlPageData = htmlPage.GetPage()66 reBlogText = reServer.GetReText(htmlPageData,'(.+?)')67 #保存文件68 for s1 in reBlogText:69 s1='\n'+s170 s.Save(s1,tilte)

8. 什么情况下网页爬虫可能是你获取数据的手段

爬虫是目前主流的数据获取方式，可获取的数据大致有：

1.图片、文字、视频会抓取产品评论和各种图片网站，获取图片资源和评论文字资料。
2.作为机器学习和数据挖掘的原始数据，比如你想建立一个推荐系统，可以爬取更多维度的数据，建立更好的模型。
3.进行市场调查和商业分析，搜索优质答案，筛选优质内容；搜索房产网站信息，分析房价走势，分析不同区域房价；抓取招聘网站上的职位信息，分析各行业的人才需求和薪资水平。