㈠ 爬虫是python写的吗
爬虫是一种程序，是模拟人访问网页的
爬虫可以用任何语言编写。现在用Python写爬虫比较方便，但不一定必须用他
㈡ 爬虫技术 什么编程语言
相关的网络编程API，比如java, Python, C++, C#, PHP, Perl等
㈢ python的爬虫是什么意思
Python爬虫即使用Python程序开发的网络爬虫（网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。其实通俗的讲就是通过程序去获取 web 页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。
网络搜索引擎等站点通过爬虫软件更新自身的网站内容或其对其他网站的索引。网络爬虫可以将自己所访问的页面保存下来，以便搜索引擎事后生成索引供用户搜索。
爬虫访问网站的过程会消耗目标系统资源。不少网络系统并不默许爬虫工作。因此在访问大量页面时，爬虫需要考虑到规划、负载，还需要讲“礼貌”。 不愿意被爬虫访问、被爬虫主人知晓的公开站点可以使用robots.txt文件之类的方法避免访问。这个文件可以要求机器人只对网站的一部分进行索引，或完全不作处理。
互联网上的页面极多，即使是最大的爬虫系统也无法做出完整的索引。因此在公元2000年之前的万维网出现初期，搜索引擎经常找不到多少相关结果。现在的搜索引擎在这方面已经进步很多，能够即刻给出高质量结果。
爬虫还可以验证超链接和HTML代码，用于网络抓取。
Python 爬虫
Python 爬虫架构
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL 管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。
调度器：相当于一台电脑的 CPU，主要负责调度 URL 管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
URL 管理器：包括待爬取的 URL 地址和已爬取的 URL 地址，防止重复抓取 URL 和循环抓取 URL，实现 URL 管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
网页下载器：通过传入一个 URL 地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有 urlpb2（Python 官方基础模块）包括需要登录、代理、和 cookie，requests(第三方包)
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据 DOM 树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python 自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用 Python 自带的 html.parser 进行解析，也可以使用 lxml 进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
爬虫的本质是什么？
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据
浏览器打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址后，经过 DNS 服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括 html,js,css 等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果
所以用户看到的浏览器的结果就是由 HTML 代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤 html 代码，从中获取我们想要资源。
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python的爬虫是什么意思的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
㈣ 精通Python网络爬虫之网络爬虫学习路线
欲精通Python网络爬虫，必先了解网络爬虫学习路线，本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。
作者：韦玮
转载请注明出处
随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。
那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？在此为大家具体进行介绍。
1、选择一款合适的编程语言
事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。
2、掌握Python的一些基础爬虫模块
当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。
在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。
3、深入掌握一款合适的表达式
学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。
4、深入掌握抓包分析技术
事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。
5、精通一款爬虫框架
事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。
这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。
同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。
6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略
反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。
反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。
事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。
常见的反爬策略主要有：
IP限制
UA限制
Cookie限制
资源随机化存储
动态加载技术
……
对应的反爬处理手段主要有：
IP代理池技术
用户代理池技术
Cookie保存与处理
自动触发技术
抓包分析技术+自动触发技术
……
这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。
7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用
有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。
8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术
如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。
但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。
所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。
至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。
以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。
至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。
本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！
本文章由作者韦玮原创，转载请注明出处。
㈤ java和Python哪个适合写爬虫
当然是Python，一般我们都口语化说Python爬虫，爬虫工程师都是用python语言。
Python独特的优势是写爬虫的关键。1)跨平台，对Linux和windows都有不错的支持;2)科学计算、数值拟合：Numpy、Scipy;3)可视化：2d：Matplotlib, 3d: Mayavi2;4)复杂网络：Networkx、scrapy爬虫;5)交互式终端、网站的快速开发。
用Python爬取信息的方法有三种：
1、正则表达式。实现步骤分为五步：1)在tomcat服务器端部署一个html网页;2)使用URL与网页建立联系;3)获取输入流，用于读取网页中的内容;4)建立正则规则;5)将提取到的数据放到集合中。
2、BeautifulSoup。
Beautiful Soup支持各种html解析器，包括python自带的标准库，还有其他的许多第三方库模块。其中一个是lxml parser。借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，有了它我们不用再去写一些复杂的正则，只需要简单的几条语句就可以完成网页中某个元素的提取。
3、Lxml。Lxml是Python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持xpath解析方式，而且解析效率非常高。Lxml主要解决三个问题：1)有一个XML文件，如何解析;2)解析后，如果查找、定位某个标签;3)定位后如何操作标签，比如访问属性、文本内容等。
当网页结构简单并且想要避免额外依赖(不需要安装库)，使用正则表达式更为合适。当需要爬取数据量较少时，使用较慢的BeautifulSoup也可以的。当数据量大时，需要追求效益时，Lxml时最好选择。
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许你看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，并不是1*n这么简单，因此很多企业都在高薪招聘Python精英人才。
㈥ 爬虫软件是什么意思
简单来讲，爬虫就是一个探测机器。
网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。
可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取感兴趣的数据内容，并将这些数据内慧首容爬取回来，作为自己的数据源，从而进行更深层前亮数次的数据分析，并获得更多有价值键饥的信息。
㈦ 爬虫是什么意思
python是一种计算机的编程语言，是这么多计算机编程语言中比较容易学的一种，而且应用也广，这python爬虫是什么意思呢？和IPIDEA全球http去了解一下python爬虫的一些基础知识。
一、python爬虫是什么意思
爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
即：打开一个网页，有个工具，可以把网页上的内容获取下来，存到你想要的地方，这个工具就是爬虫。
Python爬虫架构组成：
1.网页解析器，将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。
2.URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
3.网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
4.调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
5.应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
二、爬虫怎么抓取数据
1.抓取网页
抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，比如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。
2.抓取后处理
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。上文介绍了python爬虫的一些基础知识，相信大家对于“python爬虫是什么意思”与“爬虫怎么抓取数据”有一定的的认识了。现在大数据时代，很多学python的时候都是以爬虫入手，学习网络爬虫的人越来越多。通常使用爬虫抓取数据都会遇到IP限制问题，使用高匿代理，可以突破IP限制，帮助爬虫突破网站限制次数。