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。     

基于Scrapy的房产信息爬取系统设计

房价评估系统的模型训练需要海量的数据集,基于Scrapy框架设计并实现了一个房产信息爬取系统,用于爬取网站的房产信息。系统先爬取列表页,获取详情页的URL并入库,然后批量爬取详情页,解析详情页里的房产信息。通过校验数据格式、补全缺失项、去除重复数据、检测异常数据等方式进行数据清洗,得到符合条件的房产数据,系统通过设置抓取频率以及改变User-Agent、IP等方式,降低服务器压力、防止拒绝访问。     

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.     

基于Python爬虫网站数据分析系统设计与实现

网络小说平台是全新一代知识存储空间,包含读者、作者、书籍等海量信息。为有效采集用户偏好数据,向用户精准推送相关信息,基于Python设计开发了小说网站数据分析系统。该系统包含数据采集、数据处理、数据分析展示、后台管理等模块。首先使用网络爬虫对小说网站进行数据爬取,然后对爬取的数据进行清洗,再对数据进行持久化存储、统计分析和展示。该系统具有高效获取、分析和处理网络小说平台数据的功能,具有实用价值。     

基于python的互联网数据爬取与解析的研究与实践

随着信息的多元化和大数据时代的到来,人们在生活中对网络的应用越来越广泛,使得网络拥有了海量的数据。如何在庞大的网络数据中高效快速地获取对用户有用的信息是一项尤为重要的技术。笔者着重研究了网络数据爬取技术中基于Python语言第三方库的网络爬虫技术,并尝试利用该技术对部分网站数据进行爬取、解析和重新建构。     

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.     

一种多源统一爬虫框架的设计与实现

面向深层网数据的爬虫技术与反爬虫技术之间的对抗随着网站技术、大数据、异步传输等技术的发展而呈现此消彼长的趋势。综合对比当前主流的爬虫和反爬虫技术,针对高效开发、快速爬取的需求,MUCrawler(多源统一爬虫框架)被设计成一种可以面向多个网站数据源,以统一的接口形式提供爬虫开发的Python框架。测试结果显示,该框架不但能够突破不同的反爬虫技术获取网站数据,在开发效率、鲁棒性和爬取效率等方面也体现出较好的运行效果。     

法国数据保护局发布网络公共数据爬取使用指南

美国"The National Law Review"网站2020年5月4日消息,法国数据保护局(CNIL) 4月30日发布《关于通过爬取工具从公共网络空间提取个人数据并将其重新用于直接营销的指导意见》,对企业抓取网络空间中个人公开数据并用于营销的行为进行了规定。意见指出,相关行为应当遵守基本保障资料原则,即:数据持有者与第三方共享个人数据时需征得个人同意;当个人明确反对不接收非电子直销通信时,相关公司不应当继续进行相关数据爬取和通信活动。     

Selenium框架的反爬虫程序设计与实现

随着爬虫技术的发展,越来越多的网站加入了反爬虫技术.本文应用Python语言和Selenium框架设计一个爬虫程序,并在文中加入了反爬虫机制.该程序成功爬取了淘宝商品名称和价格等信息,并对所爬取的信息进行存储.结果表明,本文的爬虫程序可以绕过淘宝的反爬虫验证,且可以准确地获取所需的商品清单和得到商品的相关信息.     

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.     

基于SPIE Journals文献的光电图像数据获取技术

针对目前缺乏从文献中获取图像及其描述信息的有效工具这一问题,提出一种基于SPIE Journals文献的光电图像数据获取的方法。方法主要分为两部分：一是研究SPIE数字图书馆的网页结构,从中爬取图像信息,包括图像名、图像本身、图像所在的文章和文章所属的期刊年份等信息,并将爬取的图像以二进制流的方式进行存储;二是在获取图像信息的同时,使用自然语言处理中的分句分割出文章中描述图像的段落,利用正则表达式查找出图像描述语句,将文中描述同一张图像的句子进行拼接,拼接后的文本描述信息与对应图像通过图像编号进行匹配。获取图像及其描述文本后对数据进行展示,对输入关键词进行统计分析。最后对SPIE数字图书馆中的数据源进行了在线处理和测试。实际测试结果表明,图像数据与其对应文本描述信息的获取结果准确,能够根据关键词匹配图像名,对图像数据进行检索,并展示关键词在年份和期刊上的统计图。     

旅游景点评论的情感分析和可视化系统研究及实现

首先,采用爬虫技术爬取旅游网站中景点的游客评论数据,并清洗数据,进行数据去重、数据去噪以及去停用词等操作,将文本数据转换成词向量。其次,利用文本卷积神经网络（Text Convolutional Neural Networks,TextCNN）训练一个情感分类模型,并运用该模型对评论数据进行情感分析。最后,采用FlaskWeb技术开发一个旅游评论的情感分析和可视化系统。     

基于豆瓣音乐网的数据采集与清洗

笔者基于Python设计并实现了面向豆瓣网站分类浏览下艺术家标签的数据采集及清洗系统,完成了对该标签下全部歌手及其歌曲的数据爬取和清洗。通过爬取豆瓣音乐网分类浏览下的艺术家栏目,分析豆瓣音乐的详细信息,了解当下热门音乐以及音乐人,统计音乐人的歌曲总数、评价等详细信息,并对爬取到的数据进行数据清洗,具有一定的商业价值。     

“捷职”招聘网的设计与实现

在激烈的社会竟争中，如何快速地获取就业信息对于招聘人员和求职者来说尤为重要。作为一种新型的招聘和求职方式，在线招聘彻底打破了传统的求职方式，与传统媒体和现场招聘相比具有显著优势。基于此开发了一个“捷职”招聘网站。网站采用GoLang开发语言，并利用Python语言进行信息爬取，使用的是MySQL和Redis数据库，前端界面采用HTML5、JavaScript、JQuery语言设计。     

微博信息采集及群体行为分析

随着在线社会关系网络的迅猛发展,每天数以千万计的人通过发表、评论、分享等方式,产生和传播各类话题.对在线社会关系数据的感知与收集、存储管理、群体行为等进行研究,能更好地挖掘和分析社会关系网络.由于微博平台的登录、数据显示与处理等方面与传统网络平台有很大差异,传统网络爬虫不适于对微博信息的全面抓取.本文采用模拟用户浏览行为方法来爬取海量微博数据,通过数据包截取与分析等手段获取相关信息.实验结果表明该方法的有效性.在此基础上,以收集的微博数据为研究对象,对群体行为进行了分析.     

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。     

科研论文爬取与多维度分析系统的设计与实现

信息时代的到来,知网(CNKI)成为国内最大的论文数据库,如何高效地获取论文信息,挖掘论文价值,成为了一个亟待解决的问题。目前,论文检索工具多为通用爬虫,只能采集到部分少量的信息,且包含着不符合用户要求的信息,因此实现一个集聚焦论文信息采集和实时论文数据分析的系统变得极为重要。该系统针对如何高效获取论文信息,挖掘论文价值等问题,使用Python Django框架和Celery框架将网站和爬虫结合,实现了爬虫的自动化。系统分为论文爬取模块和多维度分析模块。其中,论文爬取模块使用Selenium,模拟用户点击,并使用Beutifulsoup4和Requests解析网页内容,最后将获取到的论文信息存储到MySQL数据库中。多维度分析模块使用High Charts进行数据展示,主要对与关键词相关的论文发表趋势,高产作者、机构等信息进行分析。通过该系统,科研学者可以方便快捷地获取到研究领域的各种论文信息,为以后的深入研究提供数据支撑。     

微博分析与可视化系统的设计与实现

为营造良好的网络环境,系统使用人工智能相关技术,自动化构建语料库,进行微博数据分析与可视化.系统通过网络爬取数据技术获取微博的相关数据;通过机器学习对获取的数据进行情感分析和主题聚类;通过自然语言处理相关技术提取关键词;通过Vue相关技术将数据可视化.     

面向个性化推荐的教育新闻爬取及展示系统

为了满足人们能快速、准确地获取个人最关心的教育类新闻的实际需求,本文提出了一种面向个性化推荐的教育新闻爬取及展示系统。本系统采用主题爬虫技术,在对爬取策略及爬取内容进行文本解析的基础上,获取教育新闻数据。结合用户需求特征,利用协同过滤的推荐策略,生成满足不同用户需求的个性化页面,并以词云和列表的形式展示给用户。该系统为人们获取最具时效性的教育新闻信息提供了一种可行的途径。