以前经常称之为网络蜘蛛(spider),是按照一定的规则自动浏览万维网并获取信息的机器人程序(或脚本),曾经被广泛的应用于互联网搜索引擎。使用过互联网和浏览器的人都知道,网页中除了供用户阅读的文字信息之外,还包含一些超链接。网络爬虫系统正是通过网页中的超链接信息不断获得网络上的其它页面。正因如此,网络数据采集的过程就像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游,所以才被形象地称为网络爬虫或者网络蜘蛛。
项目需求:
我们开发的这款产品其功能大致是:商家需要在百度爱采购网站搜集他们需要的产品信息。首先他们得在百度爱采购页面搜索他们想要的产品,然后打开产品详情页去找产品型号,再将找出来的产品型号复制粘贴存入数据库,存以备用。然而一个一个地去人工采集不但费时费力,还没多大的效率。故而就请我们帮他们做一款能自动采集产品型号的产品出来。

让我们一起来看看爬虫项目是怎么运作的吧
这款产品主要分为以下这五大板块:

1.搜索板块
2.任务列表板块
3.采集数据显示板块
4.结果展示板块
5.日志板块
1、搜索板块 :
打开软件,在窗口中找到搜索输入框, 你只需要在搜索框中输入您要采集的关键字,点击“开始”按钮,即可开始帮你自动查找, 搜索任务会显示在任务列表板块
搜索板块——开启搜索任务
2、任务列表板块——新建搜索任务并保存
第一次使用该软件时,任务列表是空白的,这是正常的。
当你点击“开始”按钮开始采集时,软件会先检查数据库,判断该任务是否已经被执行过。 如果没有,任务窗口会新建任务开始采集,并把搜索任务保存起来,显示在任务列表板块中;
如果是执行过的任务,当你再次打开软件时就会显示在任务列表板块中; 点击“暂停”按钮即可停止采集。
任务列表——记录保存搜索记录
3、任务列表板块——继续未完成的任务
任务列表中显示出来的都是执行过的且未完成的任务; 再次打开软件时,会将之前执行过的任务显示到任务列表中,只需点击任务栏中的“开始”按钮,即可继续完成任务。
搜索任务所采集回来的数据会输出到“数据显示板块”,若是该任务收集的数据已经达到您的需求,也可一键删除
任务列表——继续未完成的任务
4、数据显示板块:
该板块会将软件所采集的数据以表格形式显示出来
“总记录数”记录采集的总数,只要打开产品网址,就会被记录,
“爬取条数”只记录有返回结果的条数,比如说有些产品详情页中没有“产品型号”这个参数,那么这条任务就不会返回“产品型号”,也就不会被记录。下图中采集到“产品型号”的共有 3条,故“爬取条数”为 3;
表格中的数据每增加一行,“爬取条数”就加一 ,若您想要表中单列的数据,就可帮您单独提取出来放在“结果展示板块”中
数据板块——展示采集结果
5、结果展示板块:
该板块可以帮您把您要用的数据提取出来,以便您更好地使用这些数据
下图是将采集结果中的“型号”这一列单独提取出来了
结果展示板块——提取详细数据
6、日志板块:
该软件还有最后一个日志板块,该板块可实时监控软件运行状态,记录数据保存情况
您可以通过该板块监视软件运行的状态,查看采集状态
日志板块——实时监控软件运行状态
到这儿,python爬虫项目基本算是竣工啦!
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比起手动查找是不是方便多了。
以前通过手动采集的方式采集数据,不但工作量大,还没效率。
现在通过用这软件自动采集客户资源,只要打开软件一键开始即可帮你自动采集你所需要的数据,工作效率杠杠的!
别犹豫了,数据采集用这偷
数据采集软件是通过模拟人工操作,来自动执行这些重复规律的工作。启动数据采集软件,它会自动完成采集和存储工作。段时间后,我就能直接看到数据采集软件自动采集到的数据。不能不说,数据采集软件为我们解决了手动收集数据的难题,节省了大量宝贵时间。
一般来说,爬虫的工作流程包括以下几个步骤:
设定抓取目标(种子页面/起始页面)并获取网页。当服务器无法访问时,按照指定的重试次数尝试重新下载页面。在需要的时候设置用户代理或隐藏真实IP,否则可能无法访问页面。对获取的页面进行必要的解码操作然后抓取出需要的信息。在获取的页面中通过某种方式(如正则表达式)抽取出页面中的链接信息。对链接进行进一步的处理(获取页面并重复上面的动作)。将有用的信息进行持久化以备后续的处理。爬虫的应用领域
在理想的状态下,所有ICP(Internet Content Provider)都应该为自己的网站提供API接口来共享它们允许其他程序获取的数据,在这种情况下爬虫就不是必需品,国内比较有名的电商平台(如淘宝、京东等)、社交平台(如腾讯微博等)等网站都提供了自己的Open API,但是这类Open API通常会对可以抓取的数据以及抓取数据的频率进行限制。
对于大多数的公司而言,及时地获取行业相关数据是企业生存的重要环节之一,然而大部分企业在行业数据方面的匮乏是其与生俱来的短板,合理的利用爬虫来获取数据并从中提取出有商业价值的信息是至关重要的。
当然爬虫还有很多重要的应用领域. 例如:搜索引擎, 聚合, 社交应用, 舆情监控, 行业数据.