基于Scrapy框架的网站数据抓爬的技术实现

从网页里爬取需要的数据是数据分析的重要前提,而爬取数据工具很多,基于Scrapy框架的爬虫工具就是其中之一。该工具有爬取速度快,自动调节爬取机制,吞吐量大~([1])等优点而备受青睐。本文通过介绍Scrapy框架的运行机制、实现网络数据爬取技术爬取来帮助读者理解与学习基于Scrapy框架的爬虫技术。     

基于Scrapy框架的网络爬虫分析与抓取实现

基于Scrapy框架设计网络爬虫程序,爬取某市二手房数据,并将分析结果通过统计图呈现出来。通过分析网站数据结构及Scrapy框架网络爬虫设计思路,详细展示了基于Scrapy框架进行数据爬取、数据分析的实现方法,并对网络爬虫存在的安全问题、法律问题进行了说明。     

基于互联网的爬虫程序研究

随着互联网的飞速发展,大数据成为互联网技术行业的流行词汇。如今,想要获取大量的数据,爬虫无疑是非常便利的工具。文章介绍了爬虫的原理以及网页的分析方法,对Scrapy框架进行了介绍﹐并用Scrapy对网站进行了数据的爬取,最后利用数据可视化工具对数据进行处理,以便更加直观地对数据进行分析。文章以拉勾网为爬虫对象,在爬虫的过程中,总结了爬虫遇到的问题和解决办法。此外,文章利用Scrapy框架对程序进行了优化,提升了爬取效率。     

大数据背景下网络爬虫框架的应用研究

在当前大数据背景下,企业面临数字化的转型升级,数据成为无形的资产.在对网络爬虫的产生背景和相关原理、流程进行研究的基础上,应用Python的网络爬虫框架Scrapy对网站信息进行爬取,提高了信息获取的效率和效果.实践表明,Scrapy框架简单易用,具有非常高的可行性、有效性,使用户有良好的体验,为相关人员开展数据爬取工作提供了借鉴.     

一种基于Redis的分布式爬虫系统设计与实现

随着互联网技术的飞速发展,互联网信息和资源呈指数级爆炸式增长。如何快速有效的从海量的网页信息中获取有价值的信息,用于搜索引擎和科学研究,是一个关键且重要的基础工程。分布式网络爬虫较集中式网络爬虫具有明显的速度与规模优势,能够很好的适应数据的大规模增长,提供高效、快速、稳定的Web数据爬取。本文采用Redis设计实现了一个主从式分布式网络爬虫系统,用于快速、稳定、可拓展地爬取海量的Web资源。系统实现了分布式爬虫的核心框架,可以完成绝大多数Web内容的爬取,并且节点易于拓展,爬取内容可以定制,主从结构使得系统稳定且便于维护。     

基于Scrapy和Solr的社交网络兴趣度分析原型系统

使用Scrapy网络爬虫框架、中文分词组件、Solr全文检索引擎以及数据可视化等技术实现了一个社交网络的兴趣度分析原型系统,可对百度贴吧数据进行爬取和分析,以可视化形式为学生工作和商业运营等提供决策参考依据.     

基于Python3爬虫获取最新上架图书的实现

在大数据时代,利用网络爬虫自动定向采集多网页有用的信息,并将爬取信息储存至数据库,Excel,Word等,可以根据网页历史数据来确定爬虫爬取网页更新信息的周期,大大增加了信息的更新及时性.基于Python3.5定向爬取当当网最新上架图书,存储图书基本信息到Word文档,并且可对比历史爬取记录,更新新书信息.     

基于Scrapy的大数据学情分析系统就业岗位数据爬取

大数据学情分析系统开发主要涉及构建大数据平台、采集岗位信息、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、上线部署等关键环节.其中,采集岗位信息环节需要借助Scrapy爬虫框架从招聘网站采集就业岗位数据,配置爬虫数据萃取表达式,对采集到的HTML内容提取出csv格式,数据内容包括岗位、公司、月薪、福利、职位描述、职位要求等.对采集数据进行简单的筛选,保留有价值的信息.在资源条件有限的前提下突破网站的反爬策略实现数据爬取是一个难题,以实现某网站爬虫为具体案例,简要介绍从需求分析、设计方案以及具体技术实现过程,并对爬取过程中页面结构不一致、边界、去重、突破反爬机制等问题进行总结.     

面向海量网络数据的收集方法研究与分析

网络爬虫是当前应用最普遍的针对海量网络数据的收集方法,其通过一定规则和URL自动抓取互联网信息及数据,主要是由程序来实现的.研究和分析了海量网络数据收集方法的理论基础,针对微博用户信息数据收集,提出了一种基于Scrapy框架的爬虫方法.     

基于Python的网页数据爬取与可视化分析

基于Python的网页数据爬取与可视化分析是Python爬虫的应用及Python数据分析的应用实战.该文首先介绍了有关Python网络爬虫的相关知识,其次运用Requests和BeautifulSoup爬取旅游景点信息,并运用Excel和Tableau对数据进行分析,将分析结果进行可视化呈现,得出有关旅游景点价格、销量...     

解析网络爬虫技术原理

网络爬虫是一种计算机程序,可以根据科学计算、数据处理及网页开发等方面的需求,在互联网上进行数据、信息的爬取,高效、精准地进行数据采集。基于此,本文结合络爬虫的技术原理进行分析,了解不同类型网络爬虫特征,明确其功能、应用范围及使用要求。在此基础上,进行数据采集系统、采集系统模型的设计,同时论述了实际生活中的应用。     

多线程网络爬虫的设计与实现

针对互联网信息急剧增多,为了改善网络爬虫的爬行性能和提高爬虫程序的通用性,分析了网络爬虫的原理与架构,设计实现了一种高速多线程网络爬虫程序。该爬虫程序采用多个线程并行处理网页,采用宽度优先和深度优先结合的方式来控制网页爬取深度。实验证明该爬虫程序减少了网页下载过程中的平均等待时间,具有较好的性能。     

Na(i)ve Bayes分类器制导的专业网页爬取算法

从Web中快速、准确地检索出所需信息的迫切需求催生了专业搜索引擎技术.在专业搜索引擎中,网络爬虫(Crawler)负责在Web上搜集特定专业领域的信息,是专业搜索引擎的重要核心部件.该文对中文专业网页的爬取问题进行了研究,基于KL距离验证了网页内容与链接前后文在分布上的差异,在此基础上提出了以链接锚文本及其前后文为特征、Naive Bayes分类器制导的中文专业网页爬取算法,设计了自动获取带链接类标的训练数据的算法.以金融专业网页的爬取为例,分别对所提出的算法进行了离线和在线测试,结果表明,Naive Bayes分类器制导的网络爬虫可以达到近90%的专业网页收割率.     

一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫是各类因特网文本挖掘和信息检索应用必需的处理步骤。现有聚焦网络爬虫面临着知识描述困难、误差易被放大等挑战。发现网页中主题知识存在的若干性质,提出一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫KAG-Crawler,在网页爬取过程中采用一种无监督的学习技术不断扩展主题知识,从而使爬虫在一个简单的初始主题描述条件下,能够以较高正确率爬取大量网页。同时为便于主题知识的扩展,还提出一种新的主题表示模型,并基于该模型构建了新的网页主题和URL主题相关度方法。最后在真实环境下的实验表明,KAG-Crawler的性能显著高于传统基于文本相似度的聚焦网络爬虫。     

基于WebMagic框架的面向招聘网站的爬虫技术研究

笔者首先分析了网络招聘的现状,介绍了爬虫技术的分类,进而提出了基于Java爬虫框架WebMagic的爬虫方案,然后分析了爬取流程,具体阐述了对大型招聘网站上发布的职位信息进行抓取及存储的过程,最后简单说明了对岗位信息数据进行清洗、分析、展现的过程。     

基于Lucene.net网络爬虫的设计与实现

网络爬虫采集互联网信息并提供搜索服务。该设计基于Lucene.NET平台开发网络爬虫,可以对特定的网页进行抓取和分析,提取网页中有用信息,并对抓取的数据进行索引,存储到服务器硬盘,同时过滤掉无用信息。系统界面友好,准确高效。     

基于Python的招聘网站信息爬取与数据分析

基于Python的招聘网站信息爬取与数据分析是Python爬虫的应用及Python数据分析的应用实战。对Python爬虫的设计和数据分析的流程进行了详细阐述,并对使用到的技术进行了详细解释以及给出最终分析结果图示。首先使用Python中的Scrapy框架定向抓取招聘信息,通过定向URL爬取招聘信息并存入数据库,然后对数据进行处理和分析,最终根据不同地区、学历要求等条件对某一职业的薪资进行分析,并将分析结果进行可视化展现。     

基于Scrapy框架的网络爬虫抓取实现

随着互联网的发展,网络数据覆盖了各个领域,但随着网络数据量的增加和数据格式的多样化,用户从海量数据中获取有价值的数据变得越来越困难。目前国内外对数据采集技术进行了研究,发现通过网络爬虫技术可以自动获取网络资源。本文以南京市二手房信息为例,设计了一个基于Scrapy框架的爬虫程序,对中西部部分地区的二手房信息进行抓取和存储,最后运用Excel数据分析,对南京市二手房资源按区域、住房类型进行分析。结果表明,该程序能够自动采集安居客户的住房信息,提高了用户获取信息的速度和质量,为用户数据分析提供了数据源。     

基于新浪微博的学校网络舆情系统设计与实现

大数据背景下，构建网络舆情系统能有效、及时地对舆情进行监督和引导。利用Python Django+Vue前后端分离技术方案搭建基于B/S的网络舆情系统。服务器端采用Scrapy框架爬取新浪微博的学校舆情数据，数据预处理后进行情感倾向分析；客户端展示网络舆情分析的结果。系统具有扩展性强、操作简单等特点，解决了学校网络舆情监管问题。     

基于众包的社交网络数据采集模型设计与实现

社交网络数据信息量大、主题性强,具有巨大的数据挖掘价值,是互联网大数据的重要组成部分。针对传统搜索引擎无法利用关键字检索技术直接索引社交网络平台信息的现状,基于众包模式,采用C/S架构,设计社交网络数据采集模型,包含服务端、客户端、存储系统与主题Deep Web爬虫系统4个模块。通过主题Deep Web爬虫的分布式机器节点自动向服务器请求爬虫任务并上传爬取数据,利用Hadoop分布式文件系统对爬取数据进行快速处理并存储结果数据。实验结果表明,主题Deep Web爬虫系统配置简单,支持功能扩展和目标信息直接获取,数据采集模型具有较快的数据获取速度及较高的信息检索效率。