網路資料採集是指通過網路爬蟲或**公開api等方式從**上獲取資料資訊
工作原理
工作流程
抓取策略
網路爬蟲策略用到的基本概念
通用網路爬蟲
通用網路爬蟲又稱全網爬蟲，爬行物件從一些種子url擴充套件到整個web，主要為門戶站點搜尋引擎和大型web服務提供商採集資料。
聚焦網路爬蟲
聚焦網路爬蟲又稱主題網路爬蟲，是指選擇性地爬行那些與預先定義好的主題相關的頁面的網路爬蟲。
1）基於內容評價的爬行策略
de bra將文字相似度的計算方法引入到網路爬蟲中，提出了fish search演算法。該演算法將使用者輸入的查詢詞作為主題，包含查詢詞的頁面被視為與主題相關的頁面，其侷限性在於無法評價頁面與主題相關度的大小。
herseovic對fish search演算法進行了改進，提出了shark search演算法，即利用空間向量模型計算頁面與主題的相關度大小。採用基於連續值計算鏈結價值的方法，不但可以計算出哪些抓取的鏈結和主題相關，還可以得到相關度的量化大小。
2）基於鏈結結構評價的爬行策略
pagerank演算法的基本原理是，如果乙個網頁多次被引用，則可能是很重要的網頁，如果乙個網頁沒有被多次引用，但是被重要的網頁引用，也有可能是重要的網頁。乙個網頁的重要性被平均地傳遞到它所引用的網頁上。
3）基於增強學習的爬行策略
將增強學習引入聚焦爬蟲，利用貝葉斯分類器，根據整個網頁文字和鏈結文字對超連結進行分類，為每個鏈結計算出重要性，從而決定鏈結的訪問順序。
4）基於語境圖的爬行策略
通過建立語境圖學習網頁之間的相關度的爬行策略，該策略可訓練乙個機器學習系統，通過該系統可計算當前頁面到相關web頁面的距離，距離近的頁面中的鏈結優先訪問。
增量式網路爬蟲
深度網路爬蟲
Python網路資料採集
from urllib.request import urlopen from bs4 import beautifulsoup import re pages set defgetlinks pageurl global pages html urlopen pageurl bsobj beaut...
Python網路資料採集
本書適合熟悉python的程式設計師 安全專業人士 網路管理員閱讀。書中不僅介紹了網路資料採集的基本原理，還深入 了更高階的主題，比如分析原始資料 用網路爬蟲測試 等。此外，書中還提供了詳細的 示例，以幫助你更好地理解書中的內容。這本書中的工具和示例幫我輕鬆地將一些重複性工作自動化了，我可以將省下來...
Python 網路資料採集（二）
使用beautifulsoup解析後的網頁通常是一種帶標籤的類文字形式，個人認為難點就是怎麼通過層層標籤的阻攔，抓取到目標內容。findall tag,attributes,recursive,text,limit,keywords find tag,attributes,recursive,tex...