Python爬虫的基本概念 分类 学习路线以及爬取数据思路
1. 为什么要爬虫?
“大数据时代”，数据获取的方式：
大型企业公司有海量用户，需要收集数据来提升产品体验
数据管理咨询公司： 通过数据团队专门提供大量数据，通过市场调研，问卷调查等
政府/机构提供的公开数据
中华人民共和国统计局
World bank
Nasdaq
第三方数据平台购买数据
数据堂
贵阳大数据交易平台
爬虫数据
2. 什么是爬虫？
抓取网页数据的程序
3. 爬虫如何抓取网页数据？
首先需要了解网页的三大特征：
每个网页都有自己的URL（统一资源定位符）来定位
网页都使用HTML(超文本标记语言)来描述页面信息
网页都使用HTTP/HTTPS（超文本传输协议）来传输HTML数据
爬虫的设计思路：
首先确定需要爬取的网URL地址
通过HTTP/HTTPS协议来获取对应的HTML页面
提取HTML页面内有用的数据：
a. 如果是需要的数据--保存
b. 如果有其他URL，继续执行第二步
4. Python爬虫的优势？
5. 学习路线
抓取HTML页面：
HTTP请求的处理： urllib, urlib2, requests
处理器的请求可以模拟浏览器发送请求，获取服务器响应的文件
解析服务器相应的内容:
re, xpath, BeautifulSoup(bs4), jsonpath, pyquery等
使用某种描述性语言来给我们需要提取的数据定义一个匹配规则，符合这个规则的数据就会被匹配
采集动态HTML，验证码的处理
通用动态页面采集： Selenium + PhantomJS:模拟真实浏览器加载JS
验证码处理: Tesseract机器学习库，机器图像识别系统
Scrapy框架:
高定制性，高性能（异步网络框架twisted）-数据下载快
提供了数据存储，数据下载，提取规则等组件
分布式策略：
scrapy redis：在scarpy基础上添加了以redis数据库为核心的一套组件,主要在redis做请求指纹去重、请求分配、数据临时存储
爬虫、反爬虫、反反爬虫之间的斗争:
User-Agent, 代理, 验证码, 动态数据加载, 加密数据
6. 爬虫的分类
6.1 通用爬虫:
2.目标： 把所有互联网的网页爬取下来，放到本地服务器形成备份，在对这些网页做相关处理（提取关键字，去除广告），最后提供一个用户可以访问的借口
3.抓取流程：
a) 首先选取一部分已有的URL， 把这些URL放到带爬取队列中
c) 分析网页内容，找出网页里其他的URL连接，继续执行第二步，直到爬取结束
在其他网站设置网站的外链： 其他网站上面的友情链接
5.通用爬虫注意事项
通用爬虫并不是万物皆可以爬，它必须遵守规则：
Robots协议：协议会指明通用爬虫可以爬取网页的权限
我们可以访问不同网页的Robots权限
6.通用爬虫通用流程：
7.通用爬虫缺点
只能提供和文本相关的内容(HTML,WORD,PDF)等，不能提供多媒体文件(msic,picture, video)及其他二进制文件
不能理解人类语义的检索
聚焦爬虫的优势所在
DNS 域名解析成IP: 通过在命令框中输入ping
6.2 聚焦爬虫：
爬虫程序员写的针对某种内容的爬虫- 面向主题爬虫，面向需要爬虫
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