网络数据采集技术概述.ppt
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数据采集基础知识PPT课件
将处理后的数据存储在计算机中 ，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据采集应用案例PPT课件
第四阶段
以虚拟仪器为核心的自动测试 系统阶段。
数据采集系统组成要素
传感器
一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将 感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其 他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处 理、存储、显示、记录和控制等要求。
数据采集设备
将经过信号调理器处理后的模拟信号转换为数字 信号，并进行相应的处理，如数字滤波、数据压 缩等。
采集性能问题
安全性和隐私问题
大规模数据采集可能面临性能瓶颈，如网 络带宽限制、存储资源不足等。
数据采集涉及敏感信息和隐私保护，需要 加强安全性和隐私保护措施。
发展趋势预测
自动化和智能化
未来数据采集将更加自动化 和智能化，通过机器学习和 人工智能技术实现自适应的 数据采集和清洗。
实时化和流式处理
随着实时数据需求的增加， 数据采集将更加注重实时性 和流式处理能力，以满足实 时分析和决策的需求。
数据采集应用案例 ppt课件
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理及方法 • 数据采集在各领域应用案例
目录
• 数据采集系统设计与实现 • 数据采集技术应用挑战及发展趋势 • 总结与展望
01
数据采集概述
数据采集定义与意义
数据采集定义
数据采集是指从传感器和其它待 测设备等模拟和数字被测单元中 自动采集非电量或者电量信号,送 到上位机中进行分析，处理。
远程医疗
通过数据采集技术，实现患者生 理参数的远程监测和诊断，提高
医疗服务的可及性和效率。
医疗大数据分析
对海量医疗数据进行分析和挖掘， 发现疾病规律和治疗方案，提高医 疗水平和治愈率。
个性化医疗
基于患者个体特征和历史数据，制 定个性化治疗方案和健康管理计划， 提高治疗效果和患者生活质量。
数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
物联网数据采集PPT
物联网 VS 互联网——不同点
1
12
13
14
覆盖范围不同
• 互联网的产生是为了让人 通过网络交换信息，其服 务的对象是人；
• 物联网是为物而生，让物 自由地交换信息，主要是 为了管理物，间接为人服 务
物联网为物而生，物比人 笨，因此，物联网的真正 实现必然比互联网的实现 更难。另外，从信息的进 化上讲，从人的互联，到 物的互联，是一种自然的 递进，本质上互联网和物 联网都是人类智慧的物化 而已，人的智慧对自然界 的影响才是信息化进程本 质的原因。
LOGO
适用于互联网科技类，云计算大数据类ppt汇报演示
物联网简介培训
xxxx
目录
CONTENTS
物联网的定义
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网核心技术
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
中国物联网发展现状
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网的典型应用
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网
传感器 互联网 移动通信网
物联网不仅仅是网络，更是面向业务的智能应用和服务
物联网 VS 互联网——相同点
共同点：技术基础相同
物联网和互联网都是建立在分组数据技术的基础 之上的，它们都采用数据分组网作为它们的承载 网；承载网和业务网是相分离的，业务网可以独 立于承载网进行设计和独立发展，互联网是如此， 物联网同样。
流彼此的情感、体验与观念，丰富教学内容，求得新的发现，从而达到共识、共享、共进， 3、找到 更改图片。
4、找到图片来源，找到本地文件并点击上传。
7、选择好文件之后，点击保存。
PART 01
第一部分
物联网的定义
《数据采集与处理》课件
数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理，使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中，对敏 感数据进行实时脱敏处理，确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改，使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure：微软的云服务平台，提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP)：谷歌的云服务平 台，提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程，以便 进行后续的数据处理和分析。
《SCADA系统》课件
详细描述
石油化工行业具有高温、高压、易燃、易爆等特点，生 产过程复杂且危险性高。SCADA系统通过实时监测和调 控生产过程中的各种参数，保障生产安全和稳定，提高 生产效率和产品质量。同时，SCADA系统还为企业的生 产管理、资源调度和决策支持提供数据支持。
案例三：城市供水系统的SCADA系统
总结词
界面设计原则
遵循用户友好原则，合理设计界面布局和交 互方式，以提高用户的操作效率和体验。
04
SCADA系统的安全与可靠
性
数据加密与网络安全
数据加密
使用高级加密算法对传输和存储的数据 进行加密，确保数据在传输过程中不被 窃取或篡改。
VS
网络安全
建立防火墙和入侵检测系统，防止恶意攻 击和非法入侵，保护系统的正常运行。
系统容错与故障恢复
系统容错
采用冗余技术和负载均衡策略，确保系统在 部分组件出现故障时仍能继续运行。
故障恢复
建立快速响应机制和故障恢复预案，及时定 位和排除故障，尽快恢复系统正常运行。
数据备份与灾难恢复
数据备份
定期对重要数据进行备份，确保数据安全可 靠。
灾难恢复
制定灾难恢复计划，确保在系统遭受重大灾 难时能够快速恢复数据和系统运行。
2
物联网技术提高了SCADA系统的可靠性和稳定性 ，降低了运营成本，提高了生产效率。
3
物联网技术为SCADA系统带来了新的安全挑战， 需要加强网络安全防护和数据隐私保护。
大数据处理与SCADA系统
01
大数据处理技术为SCADA系统 提供了更高效的数据处理和分 析能力，可以更好地支持决策 和优化生产过程。
人工智能技术提高了SCADA系统的自动化和智能化水平，可以更好地适 应复杂多变的生产环境。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
《数据采集》课件
06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
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选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 网页编码
网页分析
• JS渲染页面
• Web kit • Render类
• Ajax请求
• Iframe
• Selenium库 • 重定向
• Status_code • Html meta 的refresh • js
动态页面抓取
• Import.io • Portia • 八爪鱼 • 集搜客 • 造数 • BBD
网络爬虫简介
爬虫与反爬技术
爬虫技术
• 数据采集流程 • 网页分析 • 动态页面抓取 • 可视化爬虫 • 爬虫框架 • 案例
反爬技术
• 反爬技术及解决方案
目录
前言
• robots.txt: Robots协议被称为爬虫协议，或机器人协议。是国际互联网界通行的道德规范。
• User-agent:用于描述搜索引擎robot的名字; • Disallow:禁止robot访问该网站的目录或文件; • Allow:允许robot访问该网站的目录或文件;
反爬技术
• User_agent判断来源 • 根据IP访问频率判断，封锁IP或者账号 • 验证码识别
• Pillow库 • Tesseract库 • Numpy • 机器学习 • 根据实际成本制定策略
• 频繁变更网页结构 • 非正常请求提供虚假信息（隐含输入字段或缺失参数）
谢谢!
2018.01.01
可视化爬虫
• Scrapy框架：
爬虫框架
案例1：58同城-简历中心
• url： /qzzpshengchankaifa/?key=%E7%AE%80%E5%8E%86%E4%B8%AD%E5%BF%83
案例2：阿里巴巴-搜索
• url：http://m.16Biblioteka /offer_search/-cee4baeec7f8.html • Set-Cookie • _csrf
• sitemap.xml/txt/html/..: Sitemaps协议使网站能够告知搜索引擎网站中可供抓取的网址。
• 自动生成:更方便地了解一个网索引擎收录。
数据采集流程
• 需求分析：业务类型/方向决定抓取策略和抓取频率。（干什么用） • 抓取内容：具体需要什么数据/字段。（怎么用） • 数据来源：数据来源于具体网站或其他。 • 抓取方式：获取数据的方式、网页结构分析、API等。 • 代码实现：自定义或开源爬虫框架。 • 数据清洗：根据业务具体情况转换数据格式、类型，进行数据计算等。数据清洗分为入库前点清洗和入库后点
清洗。 • 数据存储：写文件或入库方式，远程数据入库，数据加密等。 • 爬虫任务分发：分布式爬虫、多线程爬虫。 • 反爬策略、日志管理、监控报警等。
• 数据抓取方式
• 网页 • 移动网页 • 移动客户端 • API
• 网页解析
• 正则 • Xpath • Beautiful Soup • Json格式解析
网页分析
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动态页面抓取
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网络爬虫简介
爬虫与反爬技术
爬虫技术
• 数据采集流程 • 网页分析 • 动态页面抓取 • 可视化爬虫 • 爬虫框架 • 案例
反爬技术
• 反爬技术及解决方案
目录
前言
• robots.txt: Robots协议被称为爬虫协议，或机器人协议。是国际互联网界通行的道德规范。
• User-agent:用于描述搜索引擎robot的名字; • Disallow:禁止robot访问该网站的目录或文件; • Allow:允许robot访问该网站的目录或文件;
反爬技术
• User_agent判断来源 • 根据IP访问频率判断，封锁IP或者账号 • 验证码识别
• Pillow库 • Tesseract库 • Numpy • 机器学习 • 根据实际成本制定策略
• 频繁变更网页结构 • 非正常请求提供虚假信息（隐含输入字段或缺失参数）
谢谢!
2018.01.01
可视化爬虫
• Scrapy框架：
爬虫框架
案例1：58同城-简历中心
• url： /qzzpshengchankaifa/?key=%E7%AE%80%E5%8E%86%E4%B8%AD%E5%BF%83
案例2：阿里巴巴-搜索
• url：http://m.16Biblioteka /offer_search/-cee4baeec7f8.html • Set-Cookie • _csrf
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数据采集流程
• 需求分析：业务类型/方向决定抓取策略和抓取频率。（干什么用） • 抓取内容：具体需要什么数据/字段。（怎么用） • 数据来源：数据来源于具体网站或其他。 • 抓取方式：获取数据的方式、网页结构分析、API等。 • 代码实现：自定义或开源爬虫框架。 • 数据清洗：根据业务具体情况转换数据格式、类型，进行数据计算等。数据清洗分为入库前点清洗和入库后点
清洗。 • 数据存储：写文件或入库方式，远程数据入库，数据加密等。 • 爬虫任务分发：分布式爬虫、多线程爬虫。 • 反爬策略、日志管理、监控报警等。
• 数据抓取方式
• 网页 • 移动网页 • 移动客户端 • API
• 网页解析
• 正则 • Xpath • Beautiful Soup • Json格式解析