大数据时代下爬虫技术的兴起
爬虫知识大纲
爬虫知识大纲爬虫知识大纲第一部分：爬虫基础知识1. 什么是爬虫？- 爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上收集、提取和存储数据。
- 爬虫可以模拟人类在网页上的行为，自动访问网页、提取信息、存储数据等。
2. 爬虫的应用领域- 爬虫在互联网数据分析、搜索引擎优化、竞争情报、舆情监控等领域有广泛的应用。
- 爬虫也常用于数据采集、信息监控、自动化测试、网站更新等任务。
3. 爬虫的工作原理- 爬虫通过发送HTTP请求访问指定的网页，获取网页内容。
- 爬虫利用正则表达式、XPath、CSS选择器等技术提取目标数据。
- 爬虫将提取的数据保存在本地或数据库中，并可以进行进一步的处理和分析。
第二部分：爬虫开发流程1. 确定爬取目标- 确定需要爬取的网站和要提取的数据类型。
- 分析目标网站的网页结构和数据布局。
2. 编写爬虫代码- 使用编程语言（如Python）选择合适的爬虫框架或库，如Scrapy、BeautifulSoup等。
- 根据目标网站的网页结构，编写爬虫代码，实现网页访问、数据提取和数据存储等功能。
3. 测试爬虫代码- 对编写的爬虫代码进行测试，确保能够正确地获取和存储目标数据。
- 通过调试和日志记录等方法，排除可能出现的错误和异常。
4. 遵守爬虫规则- 遵循网站的爬虫规则，如robots.txt文件中的限制。
- 控制爬取频率，避免对目标网站造成过大的服务器负载。
5. 防止爬虫被反爬虫策略识别- 通过使用代理IP、用户代理、延时访问等技术手段，降低被反爬虫策略识别的概率。
- 避免在短时间内大量访问同一网站或页面，以免被封IP或禁止访问。
第三部分：爬虫进阶知识1. 动态网页爬取- 学习使用Selenium等工具，实现对动态网页的模拟操作和数据提取。
- 掌握通过调试工具分析网页加载过程，找到数据所在的请求和响应。
2. 数据存储和处理- 学习使用数据库（如MySQL、MongoDB）将爬取的数据进行存储和管理。
大数据背景python在网络爬虫框架中的应用
51-68.
- 98 - 科学技术创新 2021.21
器袁 可以实现对各个网页标签内容的快速解 析袁便于用户高效尧快捷地抓取网页内容曰通过 借助网络支持库袁可以编写较少的代码实现对 相关应用程序的开发遥
2019. [5]邓平,朱飞翔,赵荣鑫.一种基于航向角 准确修正的惯性导航室内定位算法[J]. 中国惯性技术学报,2020,28(06):716-722. [6]张红涛,闫林,徐晓辉,温阳.基于单片 机 PID 算法的无刷直流电机控制系统 的研究[J].现代电子技术,2007(10):52-54.
基金项目:2019 年广西壮族自治区 级大学生创新创业训练计划项目 (201910594155)资助遥
2021 .21 科学技术创新 - 99 -
务的集中存储袁使其安全尧可靠地存储于任务队列中曰各爬虫节 点主要负责对待抓取爬虫任务的存放遥 对于待抓取爬虫而言袁 所选用的存放位置主要以内存型数据库为主[3]袁为实现对爬虫 任务的快速获取和提交发挥出重要作用遥
2.1.3 程序流程设计 对于网络爬虫框架而言袁在 python 的应用背景下袁需要加 强对爬虫程序流程的科学设计袁为开发出一款功能强大尧实用 性强的网络爬虫系统打下坚实的基础遥 爬虫程序流程图如图 2 所示遥 2.2 网络爬虫框架实现 为了将 python 科学应用于网络爬虫框架中袁保证网络爬虫 框架实现效果[4]袁相关人员要除了要做好对目标网站 URL 的设 置外袁还要重视对爬取模块尧伪装 time 模块尧数据处理模块的实 现袁为保证用户搜索信息的高效性袁满足用户查询有效信息的 需求产生积极的影响遥 2.2.1 目标网站 URL 网页端新浪微博所选用的反爬虫手段比较先进袁 为了降低 爬虫手段的实施难度袁 需要将目标网站地址设置为院https://m. /遥 此外袁为了确保用户在最短时间内快速查找到有价值 的信息袁 相关人员需要将目标网站 URL 设置为程序读取内容袁 只有这样袁才能充分发挥和利用 python 优势袁降低网络爬虫框 架开发难度袁为准确尧高效地抓取信息打下坚实的基础袁最后袁 还要将制定的网站 URL 更改为微博 ID 爬取地址袁 以ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ足抓取 微博评论信息的需求遥 2.2.2 爬取模块 爬取模块作为网络爬虫框架的核心模块袁 在具体的开发和 实现中袁 需要借助 python 语言袁 采用 urllib 编写的方式袁 利用 HTTP 库开发模式袁完成对简洁页面的开发[5]袁以达到缩小开发 时间的目的遥 此外袁该模块在整个开发过程中袁需要用到两种请 求方式院一种是 get 请求方式袁另一种是 post 请求方式袁其中袁get 请求方式主要负责将用户访问请求传递给用户需要访问的微 博 URL 地 址 中 曰post 请 求方 式 主 要 负 责 将 post 请 求 发 送 给 HTML 页面遥 2.2.3 伪装 time 模块 伪装 time 模块在具体的开发和实现中袁为了实现对网站信 息的保护袁需要借助网站的爬虫功能袁采用 IP 封禁的方式袁将爬 虫程序进行封禁处理袁同时袁还要将所有访问地址伪装设置为 浏览器形式袁便于用户数的操作袁此外袁还要加强对时间限制方 式的设置袁以确保用户能够快速尧精确地访问需要的爬取数据 网站袁避免系统因抓取程序[6]袁出现屏蔽 IP 现象遥 伪装 time 模块 在传递响应参数期间袁重点使用了 time窑sleep渊 冤 方法遥 对于网络 爬虫框架而言袁其伪装 time 模块功能主要是根据用户的使用需 求袁对爬虫程序访问相关参数进行设置袁以达到科学控制和调 整访问网站时间间隔的目的遥 最后袁还要通过全面提取和整理 微博评论详细时间袁为后期优化微博功能提供重要的依据和参 考遥 2.2.4 数据处理模块 数据处理模块主要借助 python 语言袁 对数据进行导入尧整 理处理袁为实现对数据深入分析和挖掘袁保证数据的处理效果 打下坚实的基础遥 此外袁在 python 语言的应用背景下袁相关人员 好药采用构建 numpt 数组的方式袁不断优化和完善数据预处理尧 数据分析和解析过程袁为进一步提高数据处理产生积极的影响
数据爬取基础
数据爬取基础1. 什么是数据爬取？数据爬取（Data Crawling），又称为网络爬虫（Web Spider）或网络机器人（Web Robot），是指通过自动化程序从互联网上获取数据的过程。
数据爬取可以用于从各种网站、社交媒体平台、论坛等获取特定的数据，如文本、图片、视频等。
2. 数据爬取的应用领域数据爬取在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个常见的应用领域：2.1 搜索引擎搜索引擎是最常见和广泛使用数据爬取技术的领域之一。
搜索引擎通过自动化程序不断地抓取互联网上的网页，并建立索引，以便用户能够方便地找到所需信息。
2.2 电子商务电子商务平台需要实时监测竞争对手的价格和产品信息，并及时更新自己的商品信息。
通过数据爬取，可以快速获取竞争对手的商品信息，并进行分析和比较。
2.3 社交媒体分析社交媒体平台如Facebook、Twitter等每天产生大量用户生成内容（User Generated Content），包括文字、图片、视频等。
通过数据爬取，可以获取用户在社交媒体上的行为和观点，进行舆情分析、用户画像等。
2.4 新闻媒体新闻媒体需要时刻关注各种信息源，及时报道新闻事件。
通过数据爬取，可以从各大新闻网站抓取最新的新闻内容，并进行分类、归档和展示。
2.5 学术研究学术研究需要获取大量的文献资料和数据集。
通过数据爬取，可以从学术搜索引擎、数据库等获取所需的文献和数据。
3. 数据爬取的基本原理数据爬取的基本原理是通过自动化程序模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需的信息。
以下是数据爬取的基本步骤：3.1 发送HTTP请求使用编程语言中的HTTP库发送HTTP请求到目标网页的URL，并接收服务器返回的响应。
3.2 解析HTML解析服务器返回的HTML响应，提取出页面中所需的信息。
常用的HTML解析库有BeautifulSoup、XPath等。
3.3 提取数据根据页面结构和规则，使用正则表达式、CSS选择器或XPath等方法提取所需的数据。
Python网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫介绍
大数据挖掘专家
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网站反爬虫的目的与手段
3. 通过验证码校验反爬
有部分网站不论访问频度如何，一定要来访者输入验证 码才能继续操作。例如12306网站，不管是登陆还是购 票，全部需要验证验证码，与访问频度无关。
大数据挖掘专家
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网站反爬虫的目的与手段
4. 通过变换网页结构反爬
一些社交网站常常会更换网页结构，而爬虫大部分情况下都需要通过网页结构来解析需要的数据，所以这种 做法也能起到反爬虫的作用。在网页结构变换后，爬虫往往无法在原本的网页位置找到原本需要的内容。
树形式，将表单区分为单属性表单和多属性表单，分别进行处理，从中提取表单各字段值。
大数据挖掘专家
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爬虫的合法性与robot.txt协议
1. 爬虫的合法性
目前，多数网站允许将爬虫爬取的数据用于个人使用或者科学研究。但如果将爬取的数据用于其他用途，尤 其是转载或者商业用途，严重的将会触犯法律或者引起民事纠纷。 以下两种数据是不能爬取的，更不能用于商业用途。 ➢ 个人隐私数据：如姓名、手机号码、年龄、血型、婚姻情况等，爬取此类数据将会触犯个人信息保护法。 ➢ 明确禁止他人访问的数据：例如用户设置了账号密码等权限控制，进行了加密的内容。 还需注意版权相关问题，有作者署名的受版权保护的内容不允许爬取后随意转载或用于商业用途。
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网站反爬虫的目的与手段
2. 通过访问频度反爬
➢ 普通用户通过浏览器访问网站的速度相对爬虫而言要慢的多，所 以不少网站会利用这一点对访问频度设定一个阈值，如果一个IP 单位时间内访问频度超过了预设的阈值，将会对该IP做出访问限 制。
爬虫技术 教学大纲
爬虫技术教学大纲一、前言1.1 引言1.2 目的和意义1.3 教学目标二、基础知识2.1 什么是爬虫技术2.2 爬虫技术的发展历史2.3 爬虫技术的作用和应用领域2.4 爬虫技术的原理和基本流程2.5 爬虫技术的技术架构和工作原理三、爬虫技术的基本原理3.1 HTTP协议基础知识3.2 HTML基础知识3.3 数据抓取和解析3.4 数据存储和管理四、爬虫技术的应用实践4.1 网页抓取技术4.2 数据解析技术4.3 数据存储和管理4.4 反爬虫技术五、爬虫技术的进阶应用5.1 动态网页爬取技术5.2 验证码识别技术5.3 分布式爬虫技术5.4 高效爬取策略和优化5.5 数据分析和挖掘六、爬虫技术与法律道德6.1 爬虫技术的合法性6.2 爬虫技术的道德约束6.3 数据采集的合规性和隐私保护七、爬虫技术的未来发展7.1 智能爬虫技术7.2 人工智能与爬虫技术的结合7.3 爬虫技术在大数据和人工智能时代的发展趋势八、教学方法和手段8.1 理论教学8.2 实验技能培训8.3 项目实战演练8.4 知识检测与评估九、教学内容的设计与编排9.1 网络爬虫技术基础知识讲解9.2 爬虫技术的实际应用案例分享9.3 爬虫技术的操作训练与实践指导9.4 项目设计与实践十、教学资源与参考书目10.1 爬虫技术的教学资源介绍10.2 爬虫技术相关的参考书目推荐10.3 在线学习资源推荐十一、教学评价和效果11.1 教学评价指标11.2 教学效果的评估方法11.3 教学改进与提升结语：爬虫技术的教学大纲是由基础知识、技术原理、应用实践和未来发展等模块组成，旨在帮助学员全面了解爬虫技术的基本概念、操作技巧和应用前景，进而将所学知识应用于实际项目中，提升学习者的技能和能力。
网络爬虫系统的设计与实现的开题报告
网络爬虫系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着大数据时代的到来，互联网上的信息呈现爆炸式增长，人们实现对大数据的分析和利用越来越需要网络爬虫系统的支持。
虽然现在已经有了很多开源的网络爬虫框架，比如Scrapy、Crawler4j等，但是它们的定制化能力并不强，很难满足实际需求。
因此，开发一个高度可定制的网络爬虫系统，能够满足不同用户的需求，成为了当前的一个热门研究领域。
二、研究意义网络爬虫系统是实现大数据抓取、信息采集和数据挖掘的重要工具。
在信息化的社会环境下，网络爬虫系统具有广泛的应用前景，其主要作用有：1.为大数据分析提供可靠数据源2.实现信息的自动采集与爬取3.促进互联网信息的共享与利用三、研究内容本课题主要研究高度可定制的网络爬虫系统的设计与实现，包括以下内容：1.分析现有网络爬虫系统的不足之处2.设计高度可定制的网络爬虫系统架构3.利用Python实现网络爬虫系统4.设计并实现用户自定义的抓取策略5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进四、研究方法本研究采用自下而上的设计方法，从系统的组成部分和运行过程入手，实现系统的高度可定制性和抓取效率。
具体研究方法包括：1.分析现有网络爬虫系统的不足之处，从用户需求和系统架构两个方面出发：2.设计高度可定制的网络爬虫系统架构，包括数据抓取、处理和存储三个部分：3.利用Python实现网络爬虫系统，为用户提供友好的使用界面：4.设计并实现用户自定义的抓取策略，增强系统的可定制性：5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进，提高系统的性能：五、预期成果本研究的预期成果是设计并实现一个高度可定制的网络爬虫系统，主要包括以下几个方面：1.系统具有可扩展性和高效性，满足不同应用场景下的需求2.用户可以自定义抓取策略，灵活选择需要抓取的数据源3.系统对于不同类型的网页能够提供优化的抓取效率和抓取质量4.系统具有良好的用户使用体验，对用户友好六、研究进度安排1.完成研究背景分析、选题意义和参考文献综述：3周2.研究现有网络爬虫系统的不足之处，设计高度可定制的网络爬虫系统架构：2周3.利用Python实现网络爬虫系统，并提供友好的使用界面：3周4.设计并实现用户自定义的抓取策略：2周5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进：2周7、结论本研究的目标是设计并实现一个高度可定制的网络爬虫系统，系统具有高度的可扩展性和高效性，满足不同应用场景下的需求。
互联网金融平台中的爬虫数据抓取与处理
互联网金融平台中的爬虫数据抓取与处理随着互联网金融的快速发展，越来越多的数据需要被抓取和处理，以支持金融业务的决策和运营。
在这个过程中，爬虫技术发挥着重要作用。
本文将介绍互联网金融平台中的爬虫数据抓取与处理的方法与重要性。
一、互联网金融平台中的数据抓取互联网金融平台为了提供金融、投资、借贷等服务，需要大量的数据来支撑决策和开展业务。
为了获得这些数据，利用爬虫技术抓取网页信息成为一种常见的方式。
爬虫技术可以帮助互联网金融平台快速、准确地获取所需数据，并实现如下功能：1. 积累金融产品信息：互联网金融平台需要大量的金融产品数据，包括产品的名称、期限、利率、风险评级等。
通过爬虫技术，可以从各大金融机构或交易平台上抓取这些信息，以提供给用户进行比较和选择。
2. 监控市场动态：互联网金融平台需要密切关注金融市场的变化，包括股票、外汇、基金等市场的实时数据。
通过爬虫技术，可以实时抓取网页数据，将其加工处理后提供给分析人员，以支持决策和投资。
3. 获取用户信息：互联网金融平台需要了解用户的个人信息、财务状况等，以便进行风险评估和个性化推荐。
通过爬虫技术，可以从用户授权的渠道中抓取用户信息，并进行数据清洗和整理，以提供给相关部门使用。
二、爬虫数据抓取的流程互联网金融平台中的爬虫数据抓取一般包括以下几个步骤：1. 确定数据需求：确定需要抓取的数据类型和内容，比如产品信息、市场动态、用户数据等。
2. 选择目标网站：根据数据需求，选择合适的网站作为抓取对象。
对于金融平台而言，常见的抓取对象包括金融机构网站、交易平台、新闻资讯网站等。
3. 编写爬虫程序：根据目标网站的结构和特点，编写相应的爬虫程序。
爬虫程序可以使用Python、Java等编程语言来实现，通过模拟人的行为访问网站并抓取所需数据。
4. 数据清洗与处理：抓取到的数据多为结构化或半结构化的数据，需要进行清洗和处理。
比如去除重复数据、进行数据标准化、填补缺失值等，以保证后续分析的准确性和完整性。
爬虫的经济可行性分析
爬虫的经济可行性分析爬虫是指通过自动化程序从网络上获取有关信息的技术手段。
随着互联网的普及和信息化的发展，爬虫技术的应用领域也日益广泛，包括数据挖掘、搜索引擎优化、电商价格比对等。
在进行爬虫的经济可行性分析时，可以从以下几个方面进行考虑：一、成本分析1. 开发成本：进行爬虫技术的开发和维护需要技术人员的参与，需要投入一定的资金用于人力和技术设备的支持。
2. 运营成本：爬虫运行所需的服务器、带宽等硬件设施成本，以及租用或购买网络接口等运营费用。
二、收益分析1. 数据收益：通过爬虫技术获取的数据可以作为数据产品进行销售，或者作为其他业务的衍生品，从而获取相关的收益。
2. 网络广告：爬虫技术可以用于搜集和分析用户行为数据，提供数据支持给广告商，从而可以获得广告收入。
3. 合作伙伴收益：对于某些行业来说，数据的需求量大，为了能够满足合作伙伴的需求，可以提供数据采集服务，从而获得合作伙伴的授权和合作，为企业带来利润。
三、市场需求分析1. 信息需求：随着互联网技术的迅速发展，企业、政府以及个人对于网络信息的需求越来越大，而爬虫技术能够满足这种需求，获取所需的信息。
2. 数据产品需求：随着大数据时代的到来，各行各业对于数据的需求量越来越大，尤其是对于某些特定行业来说，需要大量的数据进行分析和研究。
四、竞争分析1. 技术壁垒：爬虫技术相对来说，门槛较低，技术人员相对较容易获取相关的技能，并进行爬虫的开发和应用。
2. 品牌溢价：在爬虫市场中，优秀的爬虫服务提供商可以通过建立品牌形象，提供稳定可靠的服务，从而获得用户的信任和好评，增加市场竞争力。
五、法律及道德因素分析1. 法律合规：在进行爬虫数据采集时，需要合法合规的获取数据，遵守相关的法律法规，比如遵守隐私保护规定等。
2. 道德因素：在进行爬虫活动时，需要遵守道德准则，尊重他人的权益和信息的使用规范。
综上所述，爬虫的经济可行性分析是一个综合考虑成本、收益、市场需求、竞争以及法律和道德因素的过程。
计算机软件中的数据抓取和爬虫技巧
计算机软件中的数据抓取和爬虫技巧1. 引言数据在当今信息时代的重要性不言而喻。
准确、高效地获取所需数据对于开展各种研究、分析、决策等工作至关重要。
计算机软件中的数据抓取和爬虫技巧为我们提供了一种自动化且高效的方式来实现数据的采集和整理。
2. 数据抓取和爬虫技术概述数据抓取是指从网页、数据库、API等各种数据源中提取特定数据的过程。
而爬虫技术则是实现自动访问和抓取网络资源的一种技术手段。
数据抓取和爬虫技术在各个领域得到广泛应用，比如搜索引擎的搜索结果、电商平台的商品信息、新闻媒体的新闻文章等，都离不开这些技术的支持。
3. 数据抓取的方法（1）手动抓取：最简单直接的方式就是手动访问网页并复制粘贴所需数据。
这种方法适用于数据量较小、抓取频率低的情况，但不适合大规模的数据采集。
（2）API抓取：一些网站和应用提供了API接口，通过调用接口可以直接获取所需数据。
API抓取具有高度自动化和可控性的优势，但需要熟悉目标网站的API文档，且不是所有网站都提供API。
（3）网页抓取：利用编程语言和相关工具，通过解析网页的HTML结构，提取所需数据。
常用的网页抓取技术包括正则表达式匹配、XPath选择器和CSS选择器等。
4. 爬虫技术的原理与应用（1）爬虫原理：爬虫通过模拟浏览器的行为，自动访问网页、解析网页结构、获取所需数据，并进行持久化存储和后续处理。
爬虫技术的核心是对HTML网页的解析和数据提取过程。
（2）爬虫应用场景：爬虫技术可以用于各种应用场景，比如自动化数据采集、网络信息监测、舆情分析、搜索引擎优化等。
例如，在金融领域，研究人员可以通过爬虫技术获取股票信息、财经新闻等，用于投资决策或者金融模型的构建。
5. 数据抓取和爬虫工具的选择（1）Python的Scrapy：Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，具有高度定制化和可扩展性，支持异步请求和并发处理，适合大规模的数据抓取任务。
（2）Node.js的Puppeteer：Puppeteer是一个由Google开发的Headless Chrome的Node.js库，可以模拟用户操作浏览器，并支持截图、表单填写、页面导航等功能，适合需要解析JavaScript渲染的网页。
数据爬虫方法
数据爬虫方法数据爬虫是一种自动化的数据采集技术，它可以从互联网上抓取大量的数据，并将其存储在本地数据库中。
数据爬虫可以帮助企业、学术机构和个人快速获取所需的数据，从而提高工作效率和数据分析能力。
本文将介绍数据爬虫的基本原理和常用方法。
1. 基本原理数据爬虫的基本原理是模拟人类浏览网页的行为，通过网络协议和编程语言来获取网页上的数据。
数据爬虫首先需要确定要爬取的网站和数据类型，然后通过网络协议（如HTTP、FTP等）连接到目标网站，并发送请求获取网页内容。
接着，数据爬虫会解析网页内容，提取所需的数据，并将其存储在本地数据库中。
2. 常用方法（1）基于正则表达式的爬虫正则表达式是一种用于匹配文本的模式，它可以帮助数据爬虫快速提取所需的数据。
基于正则表达式的爬虫通常使用Python等编程语言编写，通过正则表达式匹配网页内容中的关键词，从而提取所需的数据。
（2）基于XPath的爬虫XPath是一种用于在XML文档中定位元素的语言，它可以帮助数据爬虫快速定位网页中的数据。
基于XPath的爬虫通常使用Python 等编程语言编写，通过XPath表达式定位网页中的元素，从而提取所需的数据。
（3）基于API的爬虫API是一种用于访问Web服务的接口，它可以帮助数据爬虫快速获取所需的数据。
基于API的爬虫通常使用Python等编程语言编写，通过API接口获取数据，并将其存储在本地数据库中。
（4）基于浏览器自动化的爬虫基于浏览器自动化的爬虫可以模拟人类浏览网页的行为，从而获取网页上的数据。
这种爬虫通常使用Selenium等工具实现，通过模拟浏览器操作获取网页内容，并提取所需的数据。
数据爬虫是一种非常有用的数据采集技术，它可以帮助我们快速获取所需的数据，并提高工作效率和数据分析能力。
不过，在使用数据爬虫时，我们需要遵守相关法律法规，尊重网站的版权和隐私，避免对网站造成不必要的损害。
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大数据时代下爬虫技术的兴起作者：黄聪李格人罗楚来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第17期摘要：大数据时代下，人类社会的数据正以前所未有的速度增长。
问卷调查法、访谈法等传统的数据收集方法，因样本容量小、信度低等局限已无法满足高质量研究的需求，相比较而言，编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面，在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。
因此编写爬虫程序成为大数据时代信息收集的必备技能。
本文主要介绍爬虫原理、scrapy 爬虫框架，并以歌词爬取为例，详细讲解使用scrapy爬取数据的步骤。
关键词：大数据；爬虫；scrapy；歌词爬取中图分类号：TP391.32012年2月12日《纽约时报》发表文章“The age of big data”[1]，作为主流媒体告诉人们，大数据真实地存在人们身边，而不是科技概念上的炒作。
TeckTarget的一份调查显示[2]，伴随业务增长以及互联网、社交媒体等领域的发展，已有超过57.1%的企业数据量突破TB级别。
在社交媒体上，Twitter每天的信息数达到3.4亿，Facebook每天的分享和发布量达到40亿，YouTube每天上传的影片内容多达5万小时。
全球著名咨询公司麦肯锡对大数据给出定义[3]：无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
我们不缺乏数据，缺乏的是从数据中提取出知识的能力[4]。
一般来说，行为科学的研究范式遵循先在原有理论基础上构造新的概念模型，然后通过数据收集、数据分析，最后证明概念模型能比现有理论更好地解释现实中企业或人们行为的规律。
这样一来，数据收集方法的准确性、全面性对后续研究而言极为关键。
但传统意义上的数据收集方法，如问卷调查法，访谈法等，其样本容量小、信度低、且受经费和地域范围所限，因而收集的数据往往无法客观反映研究对象，有着较大的局限性。
正如“信息处理的准则——garbage in garbage out”所揭示的，如果输入的是无效信息，无论处理的程序如何精良，输出的都是无用信息。
可见，对比传统的数据收集方法，立足于海量数据的研究有以下的优点：（1）数据的真实性。
使用问卷调查法收集数据，调查者难以了解被调查者是认真填写还是随便敷衍。
事实上，大多数被调查者因为对调查问题不了解、回答方式不清楚等原因而敷衍了事，使得后续研究的价值大打折扣。
而通过爬虫技术能快速获取真实、客观反应用户行为的数据，如用户在社交网络上对企业的评论显然要比在接受问卷调查时的回答真实。
这是因为，前者是用户自愿与好友分享自己的购物经历或用户体验，而后者受调查环境所影响，若被调查者存在一定的心理压力，则做出的反馈可能会有失偏颇。
（2）样本容量。
维克托·舍恩伯格指出[5]，在成本限制下，采样的目的就是用最少的数据得到最多的信息，前提是要保证样本间的相互独立性。
而传统的数据方法常常难以保证这一点，因为传统的数据收集方法在选择样本时常受到调查者自身因素的影响，如挑选友善的人群或自己的朋友，这样就难以保证样本的随机性和代表性，加上在过滤掉虚假样本后，真正能用来做分析处理的样本容量非常少。
相比较而言，使用爬虫对互联网上的海量数据进行收集、分析，即所谓的“样本等于全体”的全数据模式，能更好地反映客观事实，而数据愈全面，分析研究的结果也就愈真实。
可见，爬虫不仅仅是一门技术，更是在大数据环境下进行高质量科学研究的一把新钥匙。
掌握爬虫技术，已成为当下研究工作者的必备技能。
下面笔者将阐述爬虫的原理及scrapy爬虫框架，并以爬取歌词为例，详细讲解使用scrapy爬取数据的步骤。
1 爬虫原理我们浏览的网页数以亿计，它们在世界各地的服务器上存储着。
用户点击一个网页的超链接以跳转的方式来获取另一个页面的信息，而跳转的页面又有链接存在，网页便由超链接组成一个巨大且错综复杂的网。
而Web爬虫（Crawler），也称蜘蛛（Spider），则是穿梭在这巨大的互联网中下载网页解析内容的程序。
爬虫的应用很广泛。
在商务智能上，企业使用爬虫收集竞争对手的情报或在社交网络、虚拟社区上爬取用户对企业的评价从而在产品服务上做出改进等。
在数据研究上，爬虫能快速收集互联网上的信息，为数据分析提供原始资料。
图1 爬虫算法流程图图1[6]为一个简单爬虫算法的流程图：从一系列种子（Seed）网页开始，使用这些网页的链接去获取其他页面，把这些网页中的链接依次提取出来后，访问链接对应的页面。
在网络爬虫中，使用哈希表记录一个页面是否被访问过，未被访问的链接则放入队列。
由调度算法，每次从队列中取出一个URL，然后通过HTTP协议爬取对应页面，保存到网页库。
整个过程不断重复，直到有足够的网页被访问过，或者已达到其他的既定目标。
2 使用Scrapy框架实现爬虫Scrapy是一个用Python语言实现的爬虫框架[7]，任何人都可以根据各自的需求对其进行修改，然后实现对目标网站的抓取。
Scrapy框架的数据流向首先从初始URL开始。
调度程序（Scheduler）接受请求，并对URL进行排序，接着发送请求给下载器（Downloader），下载器抓取网页并将网页内容返回给爬虫（Spiders）。
爬虫分析出来的结果有两种：一种是需要进一步抓取的链接，放回调度器；另一种是需要保存的数据，则被送回项目管道（Item Pipeline），项目管道负责清洗数据，验证解析出来的数据，检查数据是否和已存储的数据重复，有则丢弃，最终将清洗后的数据存储到数据库中。
以下演示使用scrapy爬虫框架在中文歌词库[8]上，对歌手的名字及歌手对应的链接地址进行抓取。
2.1 建立爬虫项目文件使用scrapy框架建立爬虫项目，只需在命令行输入“ scrapy startproject lyric”，scrapy框架会自动建立一个名为lyric的工程项目，目录结构：“lyric/scrapy.cfglyric/__init__.pyitems.pypipelines.pysettings.pyspiders/__init__.py”其中scrapy.cfg是整个项目的配置文件。
items.py是爬虫项目设置存储对象的文件。
pipelines.py作用是将网页解析后的对象存储到数据库。
settings.py是项目的设置文件，一是根据项目需要，设置爬虫的深度，避免爬虫在网页深度上无限制抓取网页；二是设置爬虫的频率，爬虫抓取网页的频率过快，会被该网站视作网络攻击被屏蔽。
spiders文件夹下放置的是实现爬虫逻辑的文件。
2.2 定义存储对象这里定义需要存储的对象：歌手名称，歌手页面的链接。
Items是存储已抓取数据的容器，它类似于python中的字典类型，但加入了额外的保护措施。
在items.py的文件下输入以下代码：“from scrapy.item import Item， Fieldclass LyricItem（Item）：singerName = Field（）singerLink = Field（）”2.3 编写爬虫逻辑在spiders文件夹下，编写爬虫抓取数据的逻辑。
首先需要设定爬虫的名字，这个名字必须是唯一的，最终调用scrapy程序抓取数据时需用到。
在这个例子中，爬虫的名字是Lyric。
接着，定义爬虫开始爬取的网址，即是要爬取数据的目标网址。
Scrapy编写爬虫程序，最核心的地方是编写解析网页程序的逻辑。
parse即是用来解析网页程序的方法，用来处理HTTP响应的Response对象，用xpath表达式从网页中提取对象后，赋值给用来存储数据的Item对象。
这里简要介绍xpath表达式的用法[9]：（1）/html/head/title：表示选择网页源代码html文档中head元素下的title元素；（2）/html/head/title：表示选择title元素的文本；（3）//td：表示选择所有的元素；（4）//div[@class="mine"]：表示选择所有含有属性class等于mine的div元素。
本例中，抓取歌手名的xpath表示式为：//ul/li/a/text（）。
意思是提取所有ul/li/a元素下的文本，事实上，歌手名正是存取在这样的路径中。
同理，歌手对应的链接的xpath表达式为：//ul/li/a/@href，即是提取所有ul/li/a元素下的超链接。
以下是代码逻辑：“from scrapy.spider import BaseSpiderfrom scrapy.selector import HtmlXPathSelectorfrom lyric.items import LyricItemclass Lyric_Spider（BaseSpider）：name = "Lyric"allowed_domains = [""]start_urls = ["http：///singerlist.html"]def parse（self， response）：hxs = HtmlXPathSelector（response）singerlist = hxs.select（'//ul/li'）items = []for singer in singerlist：item = LyricItem（）item['singerName'] = singer.select（'a/text（）'）.extract（）item['singerLink'] = singer.select（'a/@href'）.extract（）items.append（item）return items”2.4 执行爬虫程序“scrapy crawl Lyric -o items.json -t json”使用scrapy程序调用Lyric爬虫，并且爬取的结果以json文件格式保存到items.json文件中。
3 结束语我们正身处于“云计算、大数据、移动互联网、社会网络计算……”这股时代浪潮之中。
大数据时代下数据的繁荣，给科研工作者进行科学研究带来极佳的原材料。
编写爬虫程序收集数据，在真实、海量数据的基础上进行研究，无疑能孕育出新的科研成果，且其更贴近现实，对商业实践更具有指导意义。
参考文献：[1]Times N Y.The age of big data[EB/OL].[2012-10-02].http：///2012/02/12/sunday-review/big-datas-impact-in-the-world.html？pagewanted=all&_r=0.[2]孙瑞.2012年数据管理优先度调查：数据增长速度加快[EB/OL].[2012-8-31].http：///showcontent_65371.htm.[3]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data：The next frontier for innovation，competition， and productivity [R/OL].2012-10-02. http：///insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.[4]The Economist. Data，data，everywhere—A special report on managing information [EB/OL].[2012-10-02]. http：///node/15557443.[5]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2012：34-35.[6]Bing Liu.Web数据挖掘[M].清华大学出版社，2013：225-226.[7]Scrapy developers.Architecture overview[EB/OL].[2013-7-22].http：///en/latest/topics/architecture.html.[8]中文歌词库[OL].http：///.[9]Scrappy developers.Scrappy Tutorial[EB/OL].[2013-7-22].http：///en/latest/intro/tutorial.html.作者简介：黄聪（1989-），通讯作者，研究生，研究方向：数据挖掘；李格人（1959-），高级工程师，本科，主要研究方向：信息系统。