首先,我們要知道什麼是爬蟲!我第一次聽到爬蟲這個詞的時候,就以為是那種爬行的昆蟲,想想好可笑...後來才知道,是一種網路上的資料抓取工具!
網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,在FOAF社群中間,更經常的稱為網頁追逐者),是一種按照一定的規則,自動抓取萬維網資訊的程式或腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程式或蠕蟲。
爬蟲可以做什麼?
模擬瀏覽器開啟網頁,取得網頁中我們想要的那部分資料。
從技術層面來說就是, 透過程式模擬瀏覽器請求網站的行為,把網站回傳的HTML程式碼/JSON資料/二進位資料(圖片、影片) 爬到本地,進而提取自己需要的數據,存放起來使用。
如果仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲得的數據越來越多,另一方面,像Python這樣的編程語言提供越來越多優秀的工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲得大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:
知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷售數據,分析各種商品及用戶的消費場景。
安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求狀況及薪資水準。
雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測等等
爬蟲的原理是什麼?
寄送請求 > 取得回應內容 > 解析內容 > 流程,是不是很簡單呢?所以使用者看到的瀏覽器的結果就是由 HTML 程式碼構成的,我們爬蟲就是為了取得這些內容,透過分析和過濾 html 程式碼,從中取得我們想要資源。
以上是python爬蟲技術可以做什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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