爬虫初学者必备的实用技巧与案例分析——爬天都峰课堂笔记
1、一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。
2、技能三：懂设计 说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。
3、肖老师上课幽默风趣，举出例子唾手可得，讲课生动具体，给我们拓展了课外的很多知识-专利战，高通与华为，比亚迪专利危机等等，让我们受益颇丰。肖老师还会讲解他在律师生涯中所遇到的精彩案例，将他亲身经历带入课堂。
一周搞定Python爬虫,爬虫实战第七天-scrapy-redis的写法(2)
1、抓取网页 完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。
2、建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。
3、Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。
分布式爬虫需要用多台主机吗?
分布式爬虫：将一个项目拷贝到多台电脑上，同时爬取数据。必须保证所有电脑上的代码是相同的配置。在其中一台电脑上启动redis和MySQL的数据库服务。同时将所有的爬虫项目运行起来。
我们需要做的就是在多台主机上同时运行爬虫任务协同爬取，而协同爬取的前提就是共享爬取队列。这样各台主机就不需要各自维护爬取队列，而是从共享爬取队列存取Request。
常见的分布式网络爬虫架构有以下几种： 基于Master-Slave架构：其中Master节点负责任务调度和管理，Slave节点负责具体的数据采集任务。Master节点将任务分发给各个Slave节点，并收集和整合采集结果。
第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。
-3台主机。CDFS是一个轻量级、可分布式的小文件系统，它的部署最少需要一台主机，为了实现真正的分布式系统，并考虑到冗余、可用性、性能优化和扩展性等因素，通常建议部署2-3台主机。
暂时最简单的想法就是：多机器部署程序，还有新搞一台或者部署程序其中一台制作一个定时任务，定时开启每台机器应该抓取哪个网站，暂时不能支持同一个网站同时可以支持被多台机器同时抓取，这样会比较麻烦，要用到分布式队列。
如何应对网站反爬虫策略?如何高效地爬大量数据
**限制爬取速度**：避免对目标网站造成太大的负担，以免被其注意并封禁。**模拟人类行为**：对于一些更加复杂的网站，可能需要模拟人类的点击、滑动等行为。例如，使用Selenium来模拟浏览器操作。
对内容信息进行抓取，获取所需要的内容。用户行为检测，有一些是网站通过检测和分析一些用户的行为，比如说是针对cookies，通过检查cookies来判断用户是不是可以利用和保存的有效客户，通常是需要登陆的网站，经常会采用这样的技术。
正常的时间访问路径 合理控制采集速度，是Python爬虫不应该破坏的规则，尽量为每个页面访问时间增加一点儿间隔，可以有效帮助你避免反爬虫。使用http 对于分布式爬虫和已经遭遇反爬虫的人来说，使用http将成为你的首选。
python爬虫如何分析一个将要爬取的网站?
爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取数据。
写文章最多的top30 爬虫架构 爬虫架构图如下：说明：选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。
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