❶ 爬虫框架都有什么
主流爬虫框架通常由以下部分组成：
1.种子URL库：URL用于定位互联网中的各类资源，如最常见的网页链接，还有常见的文件资源、流媒体资源等。种子URL库作为网络爬虫的入口，标识出爬虫应该从何处开始运行，指明了数据来源。
2.数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。
3.过滤器：对于已经爬取的URL，智能的爬虫需要对其进行过滤，以提高爬虫的整体效率。常用的过滤器有基于集合的过滤器、基于布隆过滤的过滤器等。
4.流程调度器：合理的调度爬取流程，也可以提高爬虫的整体效率。在流程调度器中，通常提供深度优先爬取、广度优先爬取、订制爬取等爬取策略。同时提供单线程、多线程等多种爬取方式。
❷ python爬虫入门需要哪些基础
现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术，无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情，比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，以Python为例，Python爬虫可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥巨大的作用。
但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言，就对爬虫技术触类旁通，要学习的知识和规范还有喜很多，包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。
零基础如何学爬虫技术？对于迷茫的初学者来说，爬虫技术起步学习阶段，最重要的就是明确学习路径，找准学习方法，唯有如此，在良好的学习习惯督促下，后期的系统学习才会事半功倍，游刃有余。
用Python写爬虫，首先需要会Python，把基础语法搞懂，知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说，需要了解 HTTP协议的基本原理，虽然 HTTP 规范用一本书都写不完，但深入的内容可以放以后慢慢去看，理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤，我大概罗列了以下几大部分，大家可以参考：
网络爬虫基础知识:
爬虫的定义
爬虫的作用
Http协议
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模块实现爬虫：
urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解
使用requests模块 get 方式获取静态页面数据
使用requests模块 post 方式获取静态页面数据
使用requests模块获取 ajax 动态页面数据
使用requests模块模拟登录网站
使用Tesseract进行验证码识别
Scrapy框架与Scrapy-Redis：
Scrapy 爬虫框架大体说明
Scrapy spider 类
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 类
通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫
借助自动化测试工具和浏览器爬取数据：
Selenium + PhantomJS 说明及简单实例
Selenium + PhantomJS 实现网站登录
Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取
爬虫项目实战：
分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎
❸ 油猴爬虫方案
目前很多知名的网站都增加一些反爬虫手段，使得编写爬虫时并不那么理想，有些网站很难破解其反爬技术。如利用puppeteer技术操作页面时，往往出现一些加载异常，容易被网站检测程序探测到而拒绝响应。
浏览器扩展程序油猴(tampermonkey)似乎可以做很多事件，对分析网页与事件处理有大的能力空间。由于油猴是在用户手动打开的浏览器下运行的，完全是与真人操作类似，可能不那么容易被检测到。
思路是这样的：
第一步：人工启动浏览器，导航到要抓取数据的页面；（这一步是唯一人工干扰的）
第二步：油猴自动启动，分析页面，处理页面数据；
第三步：将获得的数据通过GM_xmlhttpRequest接口推送到后台数据接收服务，将数据入库；
第三步：获得“下一页”标签元素，触发下一页请求；返回第二步重复运行；
第四步：没有“下一页”时，程序退出。
上述方案的缺点很明显，那就是第一步必须是人工启动浏览，导航到具体页面，没有计划任务。
当然这不是大问题，还是利用油猴，编写一个计划任务的脚本来解决上述问题，即利用js定时器，触发指定的页面。更进一步，我们有好多爬虫脚本，这时我们就做一个任务队列，让js定时器通过导航到指定页面来启动对应的js脚本。js定时器的@match值为 http://*/* 。
具体做法是：
一、编辑js定时器(计划任务)，实现定时打开指定网站；
二、让浏览器始终打开；
三、部分需要登录的网站，先行登录；并让定时器第间隔一段时间（如半小时）刷新一下网站的一个非数据页面。
四、爬虫脚本执行完后，尽量关闭页签，以节省电脑资源。
❹ 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
❺ python爬虫需要什么基础
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests
负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis
这三种工具就可以了。
❻ 网络爬虫是什么具体要学哪些内容
简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。
你可以简单地想象：每个爬虫都是你的“分身”。就像孙悟空拔了一撮汗毛，吹出一堆猴子一样。
你每天使用的网络，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出无数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来，然后化好淡妆排着小队等你来检索。
抢票软件，就相当于撒出去无数个分身，每一个分身都帮助你不断刷新 12306 网站的火车余票。一旦发现有票，就马上拍下来，然后对你喊：土豪快来付款。
那么，像这样的爬虫技术一旦被用来作恶有多可怕呢？
正好在上周末，一位黑客盆友御风神秘兮兮地给我发来一份《中国爬虫图鉴》，这哥们在腾讯云鼎实验室主要负责加班，顺便和同事们开发了很多黑科技。比如他们搞了一个威胁情报系统，号称能探测到全世界的“爬虫”都在做什么。
我吹着口哨打开《图鉴》，但一分钟以后，我整个人都不好了。
我看到了另一个“平行世界”：
就在我们身边的网络上，已经密密麻麻爬满了各种网络爬虫，它们善恶不同，各怀心思。而越是每个人切身利益所在的地方，就越是爬满了爬虫。
看到最后，我发现这哪里是《中国爬虫图鉴》，这分明是一份《中国焦虑图鉴》。
这是爬虫经常光顾的微博地址。