python網路爬蟲畢業論文

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《用Python寫網路爬蟲》（[澳]理查德 勞森）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：用Python寫網路爬蟲

作者：[澳]理查德 勞森

譯者：李斌

豆瓣評分：7.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-8-1

頁數：157

內容簡介：

作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取出可用信息的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。

《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。

《用Python寫網路爬蟲》介紹了如下內容：

通過跟蹤鏈接來爬取網站；

使用lxml從頁面中抽取數據；

構建線程爬蟲來並行爬取頁面；

將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；

解析依賴於javaScript的網站；

與表單和會話進行交互；

解決受保護頁面的驗證碼問題；

對AJAX調用進行逆向工程；

使用Scrapy創建高級爬蟲。

本書讀者對象

本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。

作者簡介：

Richard Lawson來自澳大利亞，畢業於墨爾本大學計算機科學專業。畢業後，他創辦了一家專注於網路爬蟲的公司，為超過50個國家的業務提供遠程工作。他精通於世界語，可以使用漢語和韓語對話，並且積極投身於開源軟體。他目前在牛津大學攻讀研究生學位，並利用業余時間研發自主無人機。

2. 關於python爬蟲的實驗論文怎麼寫

敘述和描寫為主，但往往兼有抒情和議論，是一種形式多樣，筆墨靈活的文體，也是最廣泛的文體。
論文寫作，是把自己的親身感受和經歷通過生動、形象的語言，描述給讀者。

論文包括的范圍很廣，如記人記事，日記、游記、人物傳記、傳說、新聞、通訊、小說等，都屬於論文的范疇。
論文寫的是生活中的見聞，要表達出作者對於生活的真切感受。

3. Python中的網路爬蟲指的是什麼

網路爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量信息的載體，如何有效地提取並利用這些信息成為一個巨大的挑戰。搜索引擎(Search Engine)，例如傳統的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作為一個輔助人們檢索信息的工具成為用戶訪問萬維網的入口和指南。但是，這些通用性搜索引擎也存在著一定的局限性，如：

(1)不同領域、不同背景的用戶往往具有不同的檢索目的和需求，通過搜索引擎所返回的結果包含大量用戶不關心的網頁。

(2)通用搜索引擎的目標是盡可能大的網路覆蓋率，有限的搜索引擎伺服器資源與無限的網路數據資源之間的矛盾將進一步加深。

(3)萬維網數據形式的豐富和網路技術的不斷發展，圖片、資料庫、音頻、視頻多媒體等不同數據大量出現，通用搜索引擎往往對這些信息含量密集且具有一定結構的數據無能為力，不能很好地發現和獲取。

(4)通用搜索引擎大多提供基於關鍵字的檢索，難以支持根據語義信息提出的查詢。

相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：

(1) 對抓取目標的描述或定義；

(2) 對網頁或數據的分析與過濾；

(3) 對URL的搜索策略。

網路-網路爬蟲

4. 畢業設計，Python爬蟲系統 目前只知道一點點皮毛。求思路， 爬去信息，然後做成系統，老師還要求

明顯串列比多線程的慢啊， 你的思路有一些坑

• python的多線程由於GIL的存在， 不咋好用， 你還不如使用gevent做多路復用的

• python串列的就是一個一個爬唄

• 首先手機1w個url, 對比兩個爬蟲的效率就可以

庫一般而言, 寫一個爬蟲系統需要輸入一堆種子, 這些種子是初始化鏈接, 你可以通過requests庫和pyquery庫進行解析, 按照特定的演算法比如廣度優先的方式再把這些鏈接對應的內容爬取出來，注意由於一個鏈接可能出現在多個網頁中, 還需要在抓取之前採取排重操作, 這個你可以採用redis, 畢竟基於內存的比較快

5. 網路爬蟲論文

1、爬蟲技術概述

網路爬蟲（Web crawler），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它們被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。從功能上來講，爬蟲一般分為數據採集，處理，儲存三個部分。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。

相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：

(1) 對抓取目標的描述或定義；

(2) 對網頁或數據的分析與過濾；

(3) 對URL的搜索策略。

2、爬蟲原理

2.1 網路爬蟲原理

Web網路爬蟲系統的功能是下載網頁數據，為搜索引擎系統提供數據來源。很多大型的網路搜索引擎系統都被稱為基於 Web數據採集的搜索引擎系統，比如 Google、Bai。由此可見Web 網路爬蟲系統在搜索引擎中的重要性。網頁中除了包含供用戶閱讀的文字信息外，還包含一些超鏈接信息。Web網路爬蟲系統正是通過網頁中的超連接信息不斷獲得網路上的其它網頁。正是因為這種採集過程像一個爬蟲或者蜘蛛在網路上漫遊，所以它才被稱為網路爬蟲系統或者網路蜘蛛系統，在英文中稱為Spider或者Crawler。

2.3.2寬度優先遍歷策略

寬度優先遍歷策略的基本思路是，將新下載網頁中發現的鏈接直接插入待抓取URL隊列的末尾。也就是指網路爬蟲會先抓取起始網頁中鏈接的所有網頁，然後再選擇其中的一個鏈接網頁，繼續抓取在此網頁中鏈接的所有網頁。還是以上面的圖為例：

遍歷路徑：A-B-C-D-E-F G H I

2.3.3反向鏈接數策略

反向鏈接數是指一個網頁被其他網頁鏈接指向的數量。反向鏈接數表示的是一個網頁的內容受到其他人的推薦的程度。因此，很多時候搜索引擎的抓取系統會使用這個指標來評價網頁的重要程度，從而決定不同網頁的抓取先後順序。

在真實的網路環境中，由於廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那個也的重要程度。因此，搜索引擎往往考慮一些可靠的反向鏈接數。

2.3.4Partial PageRank策略

Partial PageRank演算法借鑒了PageRank演算法的思想：對於已經下載的網頁，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網頁集合，計算每個頁面的PageRank值，計算完之後，將待抓取URL隊列中的URL按照PageRank值的大小排列，並按照該順序抓取頁面。

如果每次抓取一個頁面，就重新計算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個頁面後，重新計算一次PageRank值。但是這種情況還會有一個問題：對於已經下載下來的頁面中分析出的鏈接，也就是我們之前提到的未知網頁那一部分，暫時是沒有PageRank值的。為了解決這個問題，會給這些頁面一個臨時的PageRank值：將這個網頁所有入鏈傳遞進來的PageRank值進行匯總，這樣就形成了該未知頁面的PageRank值，從而參與排序。下面舉例說明：

2.3.5OPIC策略策略

該演算法實際上也是對頁面進行一個重要性打分。在演算法開始前，給所有頁面一個相同的初始現金（cash）。當下載了某個頁面P之後，將P的現金分攤給所有從P中分析出的鏈接，並且將P的現金清空。對於待抓取URL隊列中的所有頁面按照現金數進行排序。

2.3.6大站優先策略

對於待抓取URL隊列中的所有網頁，根據所屬的網站進行分類。對於待下載頁面數多的網站，優先下載。這個策略也因此叫做大站優先策略。

3、爬蟲分類

開發網路爬蟲應該選擇Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector還是其他的？上面說的爬蟲，基本可以分3類：

（1）分布式爬蟲：Nutch

（2）JAVA爬蟲：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬蟲：scrapy（基於Python語言開發）

3.1 分布式爬蟲

爬蟲使用分布式，主要是解決兩個問題：

1)海量URL管理

2)網速

現在比較流行的分布式爬蟲，是Apache的Nutch。但是對於大多數用戶來說，Nutch是這幾類爬蟲里，最不好的選擇，理由如下：

1)Nutch是為搜索引擎設計的爬蟲，大多數用戶是需要一個做精準數據爬取（精抽取）的爬蟲。Nutch運行的一套流程里，有三分之二是為了搜索引擎而設計的。對精抽取沒有太大的意義。也就是說，用Nutch做數據抽取，會浪費很多的時間在不必要的計算上。而且如果你試圖通過對Nutch進行二次開發，來使得它適用於精抽取的業務，基本上就要破壞Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新寫一個分布式爬蟲框架了。

2)Nutch依賴hadoop運行，hadoop本身會消耗很多的時間。如果集群機器數量較少，爬取速度反而不如單機爬蟲快。

3)Nutch雖然有一套插件機制，而且作為亮點宣傳。可以看到一些開源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是開發過Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系統有多蹩腳。利用反射的機制來載入和調用插件，使得程序的編寫和調試都變得異常困難，更別說在上面開發一套復雜的精抽取系統了。而且Nutch並沒有為精抽取提供相應的插件掛載點。Nutch的插件有隻有五六個掛載點，而這五六個掛載點都是為了搜索引擎服務的，並沒有為精抽取提供掛載點。大多數Nutch的精抽取插件，都是掛載在「頁面解析」(parser)這個掛載點的，這個掛載點其實是為了解析鏈接（為後續爬取提供URL），以及為搜索引擎提供一些易抽取的網頁信息(網頁的meta信息、text文本)。

4)用Nutch進行爬蟲的二次開發，爬蟲的編寫和調試所需的時間，往往是單機爬蟲所需的十倍時間不止。了解Nutch源碼的學習成本很高，何況是要讓一個團隊的人都讀懂Nutch源碼。調試過程中會出現除程序本身之外的各種問題(hadoop的問題、hbase的問題)。

5)很多人說Nutch2有gora，可以持久化數據到avro文件、hbase、mysql等。很多人其實理解錯了，這里說的持久化數據，是指將URL信息（URL管理所需要的數據）存放到avro、hbase、mysql。並不是你要抽取的結構化數據。其實對大多數人來說，URL信息存在哪裡無所謂。

6)Nutch2的版本目前並不適合開發。官方現在穩定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是這個版本綁定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多數人用nutch2就是為了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相應的就要將hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比較有誤導作用，Nutch2的教程有兩個，分別是Nutch1.x和Nutch2.x，這個Nutch2.x官網上寫的是可以支持到hbase 0.94。但是實際上，這個Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之後的一個版本，這個版本在官方的SVN中不斷更新。而且非常不穩定（一直在修改）。

所以，如果你不是要做搜索引擎，盡量不要選擇Nutch作為爬蟲。有些團隊就喜歡跟風，非要選擇Nutch來開發精抽取的爬蟲，其實是沖著Nutch的名氣（Nutch作者是Doug Cutting），當然最後的結果往往是項目延期完成。

如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一個非常好的選擇。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以構成一套非常強大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的話，建議等到Nutch2.3發布再看。目前的Nutch2是一個非常不穩定的版本。

6. 網路爬蟲 python 畢業論文呢

做爬蟲,特別是python寫說容易挺容易,說難也挺難的,
舉個栗子 簡單的:將http://paste.ubuntu.com上面的所有代碼爬下來
寫個for循環,調用urllib2的幾個函數就成了,基本10行到20行以內的代碼
難度0

情景:
1.網站伺服器很卡,有些頁面打不開,urlopen直接就無限卡死在了某些頁面上(2.6以後urlopen有了timeout)
2.爬下來的網站出現亂碼,你得分析網頁的編碼
3.網頁用了gzip壓縮,你是要在header裡面約定好默認不壓縮還是頁面下載完畢後自己解壓
4.你的爬蟲太快了,被伺服器要求停下來喝口茶
5.伺服器不喜歡被爬蟲爬,會對對header頭部瀏覽器信息進行分析,如何偽造
6.爬蟲整體的設計,用bfs爬還是dfs爬
7.如何用有效的數據結構儲存url使得爬過的頁面不被重復爬到
8.比如1024之類的網站(逃，你得登錄後才能爬到它的內容,如何獲取cookies

以上問題都是寫爬蟲很常見的,由於python強大的庫,略微加了一些代碼而已
難度1

情景:
1.還是cookies問題,網站肯定會有一個地方是log out，爬蟲爬的過程中怎樣避免爬到各種Log out導致session失效
2.如果有驗證碼才能爬到的地方,如何繞開或者識別驗證碼
3.嫌速度太慢,開50個線程一起爬網站數據

難度2

情景:
1.對於復雜的頁面,如何有效的提取它的鏈接,需要對正則表達式非常熟練
2.有些標簽是用Js動態生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一點是jsfuck,如何爬到這些

難度3

總之爬蟲最重要的還是模擬瀏覽器的行為,具體程序有多復雜,由你想實現的功能和被爬的網站本身所決定
爬蟲寫得不多,暫時能想到的就這么多，歡迎補充

7. 簡述第一文《為什麼選擇爬蟲，選擇python》

1 為什麼選擇爬蟲？要想論述這個問題，需要從網路爬蟲是什麼？學習爬蟲的原因是什麼？怎樣學習爬蟲來理清自己學習的目的，這樣才能更好地去研究爬蟲技術並堅持下來。

1.1 什麼是爬蟲：爬蟲通常指的是網路爬蟲，就是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。一般是根據定義的行為自動進行抓取，更智能的爬蟲會自動分析目標網站結構。它還有一些不常使用的名字。如：網路蜘蛛（Web spider）、螞蟻（ant）、自動檢索工具（automatic indexer）、網路疾走（WEB scutter）、網路機器人等。

1.2 學習爬蟲的原因：

1.2.1學習爬蟲是一件很有趣的事。我曾利用爬蟲抓過許多感興趣東西，興趣是最好的老師，感興趣的東西學的快、記的牢，學後有成就感。

@學習爬蟲，可以私人訂制一個搜索引擎，並且可以對搜索引擎的數據採集工作原理進行更深層次地理解。有的朋友希望能夠深層次地了解搜索引擎的爬蟲工作原理，或者希望自己能夠開發出一款私人搜索引擎，那麼此時，學習爬蟲是非常有必要的。簡單來說，我們學會了爬蟲編寫之後，就可以利用爬蟲自動地採集互聯網中的信息，採集回來後進行相應的存儲或處理，在需要檢索某些信息的時候，只需在採集回來的信息中進行檢索，即實現了私人的搜索引擎。當然，信息怎麼爬取、怎麼存儲、怎麼進行分詞、怎麼進行相關性計算等，都是需要我們進行設計的，爬蟲技術主要解決信息爬取的問題。

@學習爬蟲可以獲取更多的數據源。這些數據源可以按我們的目的進行採集，去掉很多無關數據。在進行大數據分析或者進行數據挖掘的時候，數據源可以從某些提供數據統計的網站獲得，也可以從某些文獻或內部資料中獲得，但是這些獲得數據的方式，有時很難滿足我們對數據的需求，而手動從互聯網中去尋找這些數據，則耗費的精力過大。此時就可以利用爬蟲技術，自動地從互聯網中獲取我們感興趣的數據內容，並將這些數據內容爬取回來，作為我們的數據源，從而進行更深層次的數據分析，並獲得更多有價值的信息。

@對於很多SEO從業者來說，學習爬蟲，可以更深層次地理解搜索引擎爬蟲的工作原理，從而可以更好地進行搜索引擎優化。既然是搜索引擎優化，那麼就必須要對搜索引擎的工作原理非常清楚，同時也需要掌握搜索引擎爬蟲的工作原理，這樣在進行搜索引擎優化時，才能知己知彼，百戰不殆。

@學習爬蟲更有錢景。爬蟲工程師是當前緊缺人才，並且薪資待遇普遍較高，所以，深層次地掌握這門技術，對於就業來說，是非常有利的。有些朋友學習爬蟲可能為了就業或者跳槽。從這個角度來說，爬蟲工程師方向也是不錯的選擇之一，因為目前爬蟲工程師的需求越來越大，而能夠勝任這方面崗位的人員較少，所以屬於一個比較緊缺的職業方向，並且隨著大數據時代的來臨，爬蟲技術的應用將越來越廣泛，在未來會擁有很好的發展空間。

除了以上為大家總結的4種常見的學習爬蟲的原因外，可能你還有一些其他學習爬蟲的原因，總之，不管是什麼原因，理清自己學習的目的，就可以更好地去研究一門知識技術，並堅持下來。

1.3 怎樣學習爬蟲：

1.3.1 選擇一門編程語言。入門爬蟲的前提肯定是需要學習一門編程語言，推薦使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列為最受歡迎的語言。很多人將 Python 和爬蟲綁在一起，相比 Java , Php , Node 等靜態編程語言來說，Python 內部的爬蟲庫更加豐富，提供了更多訪問網頁的 API。寫一個爬蟲不需要幾十行，只需要 十幾行就能搞定。尤其是現在反爬蟲日漸嚴峻的情況下，如何偽裝自己的爬蟲尤為重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 庫對其的封裝非常和諧，為此可以減少大部分代碼量。

1.3.2 學習爬蟲需要掌握的知識點。http相關知識,瀏覽器攔截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方庫的安裝、使用，編碼知識、bytes 和str類型轉換，抓取javascript 動態生成的內容，模擬post、get，header等，cookie處理、登錄，代理訪問，多線程訪問、asyncio 非同步，正則表達式、xpath,分布式爬蟲開發等。

1.3.3 學習爬蟲的基本方法。 理清楚爬蟲所需的知識體系，然後各個擊破；推薦先買一本有一定知名度的書便於系統的學習爬蟲的知識體系。剛開始學的時候，建議從基礎庫開始，有一定理解之後，才用框架爬取，因為框架也是用基礎搭建的，只不過集成了很多成熟的模塊，提高了抓取的效率，完善了功能。多實戰練習和總結實戰練習，多總結對方網站的搭建技術、網站的反爬機制，該類型網站的解析方法，破解對方網站的反爬技巧等。

2 為什麼選擇Python?

網路知道在這方面介紹的很多了，相比其它編程語言，我就簡答一下理由：

2.1 python是腳本語言。因為腳本語言與編譯語言的開發測試過程不同，可以極大的提高編程效率。作為程序員至少應該掌握一本通用腳本語言，而python是當前最流行的通用腳本語言。與python相似的有ruby、tcl、perl等少數幾種，而python被稱為腳本語言之王。

2.2 python擁有廣泛的社區。可以說，只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是python的介面。

2.3 python開發效率高。同樣的任務，大約是java的10倍，c++的10-20倍。

2.4 python在科研上有大量的應用。大數據計算、模擬計算、科學計算都有很多的包。python幾乎在每個linux操作系統上都安裝有，大部分unix系統也都預設安裝，使用方便。

2.5 python有豐富和強大的獨立庫。它幾乎不依賴第三方軟體就可以完成大部分的系統運維和常見的任務開發；python幫助里還有許多例子代碼，幾乎拿過來略改一下就可以正式使用。