深度学习之网络爬虫总结_爬虫 深度学习

       深度学习的前提就是海量的数据，在现实生产过程中采集大量的数据是很累时费钱的，这时候就到了爬虫大显身手的时候了。常见的网上爬虫资源方法都很单一，今天我就尝试一下就自己接触的几种方法进行一个简单的总结：

  （一）爬虫

       一般根据爬虫内容的大小可以采取以下三种方式：

（1）小规模利用资源库

       通常利用requests、bs4、re等库来对网页内容解析，然后再爬取想要的资源文件等。

import requests
keyword='python' ##搜素Python相关内容
try:
    r=requests.get("https://www.baidu.com",params=keyword)
    print(r.status_code)
    r.raise_for_status
    print(len(r.text))
except:
    print("爬取失败！")

---

其中对于bs4的beautifulsoup类使用理解如下：

---

（2）利用爬虫框架

pyspider https://www.jianshu.com/p/39c7371dd6c2

scrapy  :https://www.jianshu.com/p/6bc5a4641629

       利用scrapy框架来实现网络爬取，其框架如下（5+2）：

一般需要进行如下操作：

相对于第一种方式而言，

（3）大型的网络爬虫

        这种面向互联网所有资源的爬虫，就像Google或者百度一样做搜索引擎，这样的化一般需要进行专门的定制开发，这里就不做赘述。。。

（二）反爬虫

矛与盾自古就是相生相克的，想要合理利用爬虫就需要同时对反爬虫机制进行一定的了解，知己知彼百战百胜嘛！下面看一些例子：

（1）没有限制的

（2）有限制

总之，爬虫涉及到web资源的索取以及一些法律问题（敏感信息），我们需要谨慎对待

               理性爬虫，和谐生活！！！