人工智能(11)爬虫简介_人工智能爬虫是什么

爬虫简介

1.1 什么是网络爬虫
1.1.1 爬虫的简单定义    
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。

简单来说：使用事先写好的程序去抓取网络上所需要的数据，这样的程序就叫网络爬虫。

1.1.2 爬虫的分类
网络爬虫可以分为通用网络爬虫(如搜索引擎的爬虫，根据几个URL的种子不断的去抓取数据)和聚焦网络爬虫(有选择性的抓取预先定义好的主题和相关页面的网络爬虫)。

A.通用网络爬虫：   
        搜索引擎中第一步就是爬虫，但是搜索引擎中的爬虫是一种广泛获取各种网页的信息的程序。除了HTML文件外，搜索引擎通常还会抓取和索引文字为基础的多种文件类型，如TXT，WORD，PDF等； 但是对于图片，视频，等非文字的内容则一般不会处理，另外对于脚本和一些网页中的程序也是不会处理的。

B.聚焦网络爬虫：
        针对某一特定领域的数据进行抓取的程序。比如旅游网站，金融网站，招聘网站等等；特定领域的聚集爬虫会使用各种技术去处理我们需要的信息，所以对于网站中动态的一些程序，脚本仍会执行，以保证确定能抓取到网站中的数据。

1.2 为什么需要爬虫
1.2.1 爬虫的用途
A.解决冷启动问题：
        对于很多社交类的网站，冷启动是很困难的。对于新注册的用户而言，要留住他们，需要先注入一批假用户，已构造社区的氛围。一般这些假的用户可以通过网络爬虫从微博或其他APP中抓取而来；今日头条等互联网媒体最早也就是使用了爬虫+网页排序的技术，所以它们解决冷启动的方式也是需要爬虫；
B.搜索引擎的根基：
        做搜索引擎少不了爬虫程序；
C.建立起知识图谱，帮助建立机器学习的训练集：
        维基百科是一个较好的数据集来源；
D.可以制作各种商品的比价，趋势分析等；
E.其他：
        比如分析淘宝上竞争对手的数据；分析微博的数据传递影响力，政府的舆情分析，分析人与人之间的关系等等。

总之一句话：在当今的大数据时代，做任何价值分析的前提是数据，而爬虫则是获得这个前提的一个低成本高收益手段。

1.2.2怎么做爬虫
用Python做爬虫非常的简单，在交互式环境中简单的两行代码即可。
做一个爬虫如此简单吗？当然不是。让我们来看下要做一个爬虫工程师需要哪些知识和技能；爬虫工程师的晋级之路，网络爬虫涉及哪些技术。
初级爬虫工程师：
        1.Web前端的知识：HTML，CSS，JavaScript，DOM，DHTML，Ajax，jQuery，json等；
        2.正则表达式，能提取正常一般网页中想要的信息，比如某些特殊的文字，链接信息，知道什么是懒惰，什么是贪婪型的正则；
        3.会使用re，BeautifulSoup，XPath等获取一些DOM结构中的节点信息；
        4.知道什么是深度优先，广度优先的抓取算法，及实践中的使用规则；
        5.能分析简单网站的结构，会使用urllib或requests库进行简单的数据抓取。
中级爬虫工程师：
        1.了解什么是Hash，会使用简单的MD5，SHA1等算法对数据进行Hash以便存储；
     2.熟悉HTTP，HTTPS协议的基础知识，了解GET，POST方法，了解HTTP头中的信息，包括返回状态码，编码，user-agent，cookie，session等；
        3.能设置User-Agent进行数据爬取，设置代理等；
        4.知道什么是Request，什么是Response，会使用Fiddler, Wireshark等工具抓取及分析简单的网络数据包；对于动态爬虫，要学会分析Ajax请求，模拟制造Post数据包请求，抓取客户端session等信息，对于一些简单的网站，能够通过模拟数据包进行自动登录；
        5.对于比较难搞定的网站，学会使用浏览器+selenium抓取一些动态网页信息；
        6.并发下载，通过并行下载加速数据抓取；多线程的使用。
高级爬虫工程师：
        1.能使用Tesseract，百度AI，HOG+SVM，CNN等库进行验证码识别；
        2.能使用数据挖掘的技术，分类算法等避免死链等；
        3.会使用常用的数据库进行数据存储，查询，如Mongodb，Redis(大数据量的缓存)等；下载缓存，学习如何通过缓存避免重复下载的问题；Bloom Filter的使用；
        4.能使用机器学习的技术动态调整爬虫的爬取策略，从而避免被禁IP封号等；
        5.能使用一些开源框架Scrapy, Scarpy-Redis，Celery等分布式爬虫，能部署掌控分布式爬虫进行大规模的数据抓取。