‘壹’ 当下最火的Python有哪些作用
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好 Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫 等这些工作你都能胜任,这样说应该比较好理解吧。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊这几个方面：
首先，什么叫网络爬虫？
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫有什么用？
用什么语言写爬虫？
C，C++。
高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，
脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。
简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
为什么眼下最火的是Python？
个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台的问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
Python优势很多，总结两个要点：
1. 抓取网页本身的接口
相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。
这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
2. 网页抓取后的处理
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
通过网络爬虫数据之后，我们就可以对数据进行数据分析了。
与一般的数据分析工具相比，如excel，SASS，SPSS等等。python可以使用丰富的第三方库达到近乎你想要的一切数据分析操作。
最常用在几个第三方库是：Numpy,Pandas,Scipy等。
那开发网站需要用到哪些知识呢？
上面这些知识会的话，开发一个简单的网站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的 科技 产品，将会是人类智慧的"容器”，也可能超过人的智能。
Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
这样简述应该算是比较明白了吧，干就完事！！
‘贰’ 请问什么是网络爬虫啊是干什么的呢
网络爬虫（Web crawler）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。
网络爬虫被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。
(2)网络爬虫是前端还后端扩展阅读：
许多网站针对爬虫都设置了反爬虫机制。常见的有：
1、登陆限制：通过模拟登陆可以解决
2、用户代理检测：通过设置User-Agent header
3、Referer检测：通过设置Referer header
4、访问频率限制：如果是针对同一账号的频率限制，则可以使用多个账号轮流发请求；如果针对IP，可通过IP代理；还可以为相邻的两个请求设置合适的时间间隔来，减小请求频率，从而避免被服务端认定为爬虫。
‘叁’ Python学完都有哪些就业方向，哪个发展好
在分析软件开发就业前景之前，我们可以先了解一下学习软件开发专业，需要的知识有哪些，能从事哪些IT岗位？
一般来说大学中软件开发的专业课基本有汇编语言、c、c++、数据结构、计算机组成原理、操作系统、编译原理、java、算法设计与分析、软件管理等课程；软件开发培训学校中，如ACCP软件开发工程师课程中主要有：Java理解程序逻辑、html语言、css、c#语言、数据库应用系统、jsp语言、web等课程。
从上面我们可以看出，软件开发专业侧重于编程与开发方向，毕业之后可以从事的岗位可以有Java开发工程师、数据库工程师、web前端工程师、测试工程师等等。
而这些岗位依然是目前IT行业发展，以及人工智能发展必不可少的相关岗位，软件开发的就业方向为这个职位的发展也提供了众多不错的机会。
另外软件开发就业前景如何，也能以软件开发行业的薪酬来做参考。
一般在一线城市(如北上广深)初-高级软件开发师的待遇在8000-15000之间；内地其他省会城市一般在4000-10000之间，在各行中薪酬一直处于前列。
最重要的，软件开发为学习其他编程语言打下了基础。如果可以拓展学习如人工智能、大数据、云计算等高新IT技术，那么工资薪酬将会翻倍增加，因为在IT行业来说，技术的高低决定着你薪酬的高低。
因此，对于低学历的学习者来说，可以先学习软件开发知识，从事基础的软件开发岗位，在一步一步提高自己的IT技能，就能实现高薪的梦想和改变自己的生存状态。
最后未来软件开发就业前景怎么样，相信大家也有了一个清晰的认知。端正学习态度，能力为王，脚踏实地才是在IT互联网行业长久发展的关键。
‘肆’ Python为什么叫爬虫
因为python的脚本特性和易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以叫爬虫。
1、网络爬虫是指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，用python写一个搜索引擎，而搜索引擎就是一个复杂的爬虫，所以两者经常联系在一起。
2、Python主要有四大主要应用，分别是网络爬虫、网站开发、人工智能、自动化运维，它是一种全栈的开发语言，如果你能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
3、随着网络的迅速发展，传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等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，为了解决这些问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。
‘伍’ 网络爬虫是什么具体要学哪些内容
网络爬虫是从网络上获取数据信息的程序。需要了解前端div标签，正则内容，Python模块库，多线程等。
‘陆’ 爬虫怎么学
第一步，刚触摸Python网络爬虫的时分肯定是先过一遍Python最基本的常识，比如说：变量、字符串、列表、字典、元组、操控句子、语法等，把根底打牢，这样在做案例的时分不会觉得模糊。根底常识能够参阅廖雪峰的教程，很根底，也非常易懂，关于新手能够很快接纳。此外，你还需求了解一些网络恳求的基本原理、网页结构（如HTML、XML）等。
第二步，看视频或许找一本专业的网络爬虫书本（如用Python写网络爬虫），跟着他人的爬虫代码学，跟着他人的代码敲，弄懂每一行代码，留意务必要着手亲身实践，这样才会学的更快，懂的更多。许多时分我们好大喜功，觉得自己这个会，然后不愿意着手，其实真实比及我们着手的时分便漏洞百出了，最好每天都坚持敲代码，找点感觉。开发东西主张选Python3，由于到2020年Python2就中止保护了，日后Python3肯定是干流。IDE能够选择pycharm、sublime或jupyter等，小编引荐运用pychram，由于它非常友爱，有些相似java中的eclipse，非常智能。浏览器方面，学会运用 Chrome 或许 FireFox 浏览器去检查元素，学会运用进行抓包。此外，在该阶段，也需求了解干流的爬虫东西和库，如urllib、requests、re、bs4、xpath、json等，一些常用的爬虫结构如scrapy等是必需求把握的，这个结构仍是蛮简略的，可能初学者觉得它很难抵挡，可是当抓取的数据量非常大的时分，你就发现她的美~~
第三步，你现已具有了爬虫思想了，是时分自己着手，锦衣玉食了，你能够独立设计爬虫体系，多找一些网站做操练。静态网页和动态网页的抓取战略和办法需求把握，了解JS加载的网页，了解selenium+PhantomJS模仿浏览器，知道json格局的数据该怎样处理。网页如果是POST恳求，你应该知道要传入data参数，而且这种网页一般是动态加载的，需求把握抓包办法。如果想进步爬虫功率，就得考虑是运用多线程，多进程仍是协程，仍是分布式操作。
‘柒’ 用网络爬虫还是其他手段抓取数据证据会说话
上篇写道，一审法院将社交平台数据以是否设置访问权限分为“公开数据”与“非公开数据”后，对被告Y公司抓取的数据类型进行评议，结论是Y公司抓取了“非公开数据”且不能合理解释、举证其抓取非公开数据行为的正当性。
随后，一审法院对Y公司到底是用何种手段抓取进行评议。
一审争议焦点：数据抓取方式
W公司的主张
第一，未经授权抓取。Y公司不是微博后端数据的授权使用方。
第二，非搜索引擎类爬虫。Y公司自认了这一点。
第三，设置访问权限的页面不可能通过网络爬虫技术抓取。
第四，W公司针对微博平台前端和后端数据都设置了技术保护措施，包括“登录机制”及“反抓站技术”。
第一种，受限于登陆机制和反抓站技术的限制，为实现YJ系统采集数亿条数据及实时性，需要伪装成大量微博用户并模拟用户行为。
第二种，伪装成微博客户端，即破解了微博产品密钥，直接向微博平台服务器调取后端数据。但这种方式本身仍然受到反抓站技术限制，不可能无限调用，更不能调用“已经删除”或者“被用户设置为不展示”的数据。
第三种，直接攻击微博平台服务器——这种方式可以实时、无限地调用平台后端数据，可以实现抓取“已经删除”或者“被用户设置为不展示”的数据。
这三种方式均具有不正当性，结合YJ系统展示情形，W公司认为第三种是最有可能采用的方式。
Y公司的主张
一审法院评议
一审法院对Y公司无法自圆其说之处的解析已在上篇写道，此处不再重复。简单总结，就是在W公司专家辅助人已从技术层面对网络爬虫无法实现用户行为触发后才能展示的结果进行合理解释的情况下，Y公司未就此做进一步回应或者提交相反证据，其所称的使用网络爬虫技术抓取数据缺乏事实证明，无法得到法院支持。
二审新增争议焦点：数据接口
这个说法推翻了它在一审期间的陈述，一审期间，Y公司明确自己是通过网络爬虫技术抓取数据，并在法院询问是否有其他方式时，明确否认。
第一，关于国新办工作人员、W公司工作人员和Y公司工作人员的沟通内容。
Y公司主张2011年时国新办工作人员、W公司工作人员和Y公司工作人员，曾就YJ系统使用新浪微博数据的问题进行沟通，并且提供Y公司员工之间的往来邮件作为证据。
但是这些邮件都是Y公司员工之间转发的邮件，法院认为 转发邮件时，被转发的内容可以被修改 ，因此要求Y公司提供原始邮件，但是Y公司既没有提供原始邮件，也没有做出任何合理解释。
第二，W公司、Y公司工作人员的沟通内容。
Y公司提供了2017年10-11月期间，其工作人员与W公司工作人员关于“微博-Y数据业务合作问题”的往来邮件，法院认为其为孤证，既没有关于合作事项前因后果的相关证据，也没有详细的合同文本予以确认。
法院进一步指出，邮件本身的内容没有明确YJ系统是否可以“未经授权使用新浪微博的高权限数据”， 反而证明了W公司非常明确地向Y公司提出“将微博数据商业化提供给政务领域的客户”不属于许可使用的范围 。
第三， 五个接口至今可以登陆的证据。
Y公司还提交了五个接口账号至今可以登录的证据，但不能证明以下内容：
二审法院对“网络爬虫抓取”进行评议
第一，关于通过比对识别“已删除微博”的解释。
法院指出，进行比对，需要用户开始使用（YJ系统）一段时间后、收集不同时间节点的微博信息才能实现。
Y公司在一审时，声称只有在用户发出指令后，YJ系统才开始收集微博数据，而 在案证据显示 ，用户在YJ系统输入某一个关键词后，相关微博就已经会出现“转”“评”“删”的内容，而此时并不具备Y公司所称的“相隔多天后进行数据对比”的条件，因此该解释不成立。
第二，关于不停网络爬虫不停抓取，所以可以获得足以支撑YJ系统运行的信息量的解释。
在案证据和现场勘验情况显示 ，用户未登陆时可以查看的微博内容非常有限，而在YJ系统内输入某一关键词后，监测到的微博数量，远远超过未登陆状态下可获取的内容。
Y公司提交的证据不仅不能证明面对海量微博信息，YJ系统是如何选定关键词并将信息有效整合，反而证明的W公司确实设置了“用户行为触发”等访问权限。
Y公司无法证明为什么它的网络爬虫可以抓取需要“用户触发行为”才可以加载的信息。
二审法院认为，在不通过技术手段破坏或者绕开W公司所作的技术限制的情况下，无法实现Y公司所宣称的YJ系统所具有的功能。
第三，关于“精确到秒”的解释。
法院认为Y公司说明了一种技术上实现的可能性，但是并未提交任何证据证明YJ系统是用这种方式实现的。即使YJ系统确实是通过这种方式实现“精确到秒”，在Y公司无法对其他不能自圆其说之处作出合理解释的情况下，也无法推翻一审法院的认定结论。
可以说，一二审整个过程写满八个大字——“打官司就是打证据”。
‘捌’ 网络爬虫能获取企业后台网站数据么
不可以的，后台数据属于数据库里的数据，爬虫是不能抓取的，只能抓前端显示的。后台数据属于黑客范畴。。
‘玖’ 网络爬虫是什么
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。
中文名
网络爬虫
外文名
web crawler
别称
网络蜘蛛
目的
按要求获取万维网信息
产生背景
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，图片、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。