1. python如何扒取数据
网络爬虫（英语：web crawler），也叫网上蜘蛛（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。
这里提到的编纂网络索引，就是搜索引擎干的事情。我们对搜索引擎并不陌生，Google、网络等搜索引擎可能每天都在帮我们快速获得
信息。搜索引擎的工作过程是怎样的呢？
首先，就是有网络爬虫不断抓取各个网站的网页，存放到搜索引擎的数据库；
接着，索引程序读取数据库的网页进行清理，建立倒排索引；
最后，搜索程序接收用户的查询关键词，去索引里面找到相关内容，并通过一定的排序算法（Pagerank等）把最相关最好的结果排在最前面呈现给用户。
看上去简简单单的三个部分，却构成了强大复杂的搜索引擎系统。而网络爬虫是其中最基础也很重要的一部分，它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。
由此简单地说，网络爬虫就是获取互联网公开数据的自动化工具。
这里要强调一下，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法入侵到网站服务器获取的非公开数据。
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2. 毕设项目 基于Python实现的新闻搜索引擎(源码+论文)
基于Python实现的新闻搜索引擎项目，旨在提供一个高效、易用的搜索工具，为用户提供丰富的新闻资源。本项目包含源码与论文，具体介绍如下：
项目结构分为两大部分：Scraper（爬虫）与Web（网页）。Scraper部分包括网络通信与适配器两部分，其中网络通信部分使用多线程进行数据抓取，适配器部分则需确保线程安全，提供链接、报文头与请求参数。
在数据存储与管理方面，项目采用Django自带的SQLite数据库，简化了数据操作。提供4个models，用于实现数据读写功能，包括新闻数据的存储与检索。
新闻搜索算法核心在于建立IndexInfo数据库，通过分词与统计词频，对每篇新闻进行索引。对于用户搜索请求，系统将分词并从IndexInfo中获取倒排列表，累加新闻出现次数并排序，返回结果。
推荐新闻算法则基于标题搜索，通过简单算法筛选与新闻标题匹配的新闻，实现个性化推荐。推荐结果存储于PostRelation数据库中。
界面设计包括首页、搜索新闻与推荐展示功能，为用户提供直观、便捷的使用体验。
使用说明包括本机环境配置与操作步骤，用户需先使用scraper文件夹下的爬虫脚本对新闻网站进行数据抓取。之后，通过web文件夹下的命令初始化数据库，导入爬取数据，更新推荐数据库，最后启动服务器即可访问网站。
项目整体性能优秀，17000篇新闻查询只需0.1秒左右，得益于Django数据库的高效性。分享链接：hu.com/people/deelid...