Python爬蟲大數據采集與挖掘(1)

--概述《Python爬蟲大數據采集與挖掘》第二版.微課視頻版（清華大學出版社，2025）課程基本內容和課時分配32課時（供參考）概述（2課時）Web頁面及相關技術（2課時）Web應用架構與協議（2課時）普通爬蟲頁面采集技術與Python實現（3課時）動態頁面采集技術與Python實現大數據語義分析技術（2課時）Web信息提取與Python實現（2課時）主題爬蟲頁面采集技術與Python實現（2課時）DeepWeb爬蟲與Python實現（2課時）微博信息采集與Python實現（2課時）反爬蟲技術（1課時）文本處理與表示（2課時）文本分類與文本情感分析（2課時）主題建模與文本聚類（2課時）社交網絡分析、時間序列分析（2課時）綜合應用（2課時）學生作業交流（2課時）提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集與挖掘技術展望常見互聯網大數據來源社交媒體社交網絡百科知識庫新聞網站評論信息位置型信息大數據特征的三種觀點4V：olume、Variety、Value、Velocity5V：Volume、Velocity、Variety、Veracity、Variability7V：Volume、Velocity、Vast、Variety、Veracity、Value、Visualize拓展閱讀互聯網大數據的特征大數據類型和語義更加豐富數據的規范化程度比OLTP中的數據要弱數據的流動性更大數據的開放性更好數據的來源更加豐富互聯網大數據的價值體現形式更加多樣化提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集技術展望大數據采集技術的重要性若干個重要環節，包括數據采集、結構化處理、數據存儲、分析挖掘、可視化、共享交易等大數據采集處于整個架構的底層，是整個架構的基礎。大數據采集技術性能的好壞直接影響到數據采集的效率和數據的質量互聯網大數據能滿足大數據技術教學的要求當前其他大數據存在的問題：數據領域封閉、共享范圍有限、數據量少、靜態數據偏多、缺乏動態機制、數據類型過于單一、應用價值很有限等。社交媒體、網絡論壇等網絡應用時刻產生各種用戶數據“互聯網+”國家戰略互聯網大數據解決了當前大數據研究應用存在的無米之炊的局面。Python語言生態的成熟和流行開源軟件和插件涵蓋科學計算、語言處理、文本挖掘、圖像處理等等選擇Python語言進行互聯網大數據采集技術的實現具有一定實際意義和必要性提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集技術展望爬蟲技術的關注度在知網數據庫中全文精確檢索“網絡爬蟲”或“爬蟲技術”關鍵詞,并按照年度統計相關文獻數量后得到的趨勢圖對網絡爬蟲技術及應用關注度排名在前面的領域依次是：計算機軟件及計算機應用、互聯網技術自動化技術、新聞與傳媒、貿易經濟、圖書情報與數字圖書館、企業經濟、自然地理學和測繪學、金融投資超過90%的關注度主要集中在計算機軟件及計算機應用、互聯網技術自動化技術，它們側重于爬蟲技術研究怎么看待各種爬蟲開源包？高度封裝的開源包使得很少有人愿意深入理解其中的關鍵技術，導致這種途徑生產出來的爬蟲質量、性能和友好程度都受到很大影響。低質量的個人、小型爬蟲，存在的主要問題不遵守Robots協議爬行策略沒有優化許多爬蟲實現了多線程、分布式的架構，這個看似好的軟件架構技術，對于網絡爬蟲來說可能只是一廂情愿。提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集技術展望爬蟲技術的應用可以分為兩大類采集型爬蟲采集型爬蟲延續了搜索引擎爬蟲技術,是目前使用最廣泛的爬蟲。監測型爬蟲利用爬蟲在內容采集和分析方面的能力對服務器的信息內容進行監測。采集型爬蟲的典型使用場景互聯網搜索引擎互聯網輿情監測社交媒體評論信息監測學術論文采集離線瀏覽監測型爬蟲的典型使用場景應用安全監測Web自動化測試網頁掛馬SQL注入…內容安全監測敏感信息泄密信息提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集技術展望網絡連接層由TCPSocket連接的建立、數據傳輸以及連接管理組成頁面采集層對URL的處理搜索策略實現Session機制Cookie處理頁面提取層從中提取超鏈接、正文信息等內容編碼方式頁面解析的開源框架領域處理層主題爬蟲文本分析技術文本分詞主題建模…相關技術網絡爬蟲是一種客戶端技術,它不能離開服務端獨立工作。相關協議與規范TCP協議HTTP協議Robots協議Cookie規范網頁編碼規范HTML語言規范

Web信息提取Web頁面中的超鏈接提取正則表達式Web內容提取基于樹結構的信息提取html.parser、lxml、html5lib、BeautifulSoup等統計的方法應對網站頁面調整典型應用中的數據獲取技術DeepWeb主題獲取網絡爬蟲的軟件技術多線程技術單機系統分布式系統爬蟲技術評價方法合規性是否遵守Robots協議爬蟲請求行為高效性多線程DNS緩存優化爬行策略優化健壯性網絡異常處理程序錯誤處理超時處理等爬蟲技術評價方法可維護性配置代碼封裝、優化智能性語義分析能力深度爬蟲爬蟲對抗健壯性、高效性和可維護性是爬蟲的基本要求；合規性是一種約束；智能性是對爬蟲系統的一種提升手段。技術評價方法的10個方面是否遵守Robots協議友好爬蟲請求技術高效采集技術對增量式采集的支持對動態頁面的支持頁面編碼與語言處理能力主題相關度評估對分布式架構的支持可配置線程技術容錯能力提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及應用現狀爬蟲技術的應用場景爬蟲大數據采集的技術體系采集與挖掘的合規性大數據采集技術展望不合理使用網絡爬蟲技術進行大數據采集的案例1.程序員們，老板讓你抓高德地圖數據，你該怎么辦？辭職嗎？微信公眾號：互聯網大數據處理技術與應用，

2024年07月15日該推文描述了萬得抓取高德地圖數據的法院審判。2.某大數據服務公司的“爬蟲”數據采集違法案例解讀，微信公眾號：互聯網大數據處理技術與應用，

2021年04月15日該推文描述了杭州西湖法院對杭州M數據科技有限公司侵犯個人信息，與爬蟲技術有關。更多案例閱讀公眾號的歷史推文：數據抓取權限訪問權限可以從數據是否公開、頁面是否許可來判斷。爬蟲對不公開的數據當然不具備抓取權限公開或不公開的判斷依據并不容易界定，因為公開是有一定的范圍含義。特定人群使用，屬于不公開數據Robots協議許可非法獲取計算機信息系統數據罪人采用破解密碼、盜取密碼、強行突破安全工具等方法，在沒有得到許可時違背計算機信息系統控制人或所有人意愿進入其無權進入的計算機信息系統中。爬蟲的訪問方式指爬蟲訪問服務器的方式，其邊界是爬蟲是否對服務器的正常運行造成影響。Robots協議，在該協議中定義了抓取延時、抓取時間段等參數，如果爬蟲沒有遵守這些約定，則可能導致服務器不能正常運行。數據量與數據的使用數據使用邊界是指抓取的數據是否用于商業用途、是否涉及版權限定。是否對個人隱私數據進行了存儲，并基于累積數據進行挖掘。互聯網公開資源爬取并不違法，網絡爬蟲作為互聯網大數據采集的技術手段，本身具有中立性。而抓取沒有權限、沒有授權的數據，對服務器正常運行產生影響，以及抓取后的數據用于商業用途、未經授權公開展示，應該是突破了爬蟲大數據采集的邊界。與爬蟲大數據采集相關的規范和法律條款主要出現在《中華人民共和國網絡安全法》《計算機信息系統安全保護條例》《中華人民共和國個人信息保護法》《信息安全技術個人信息安全規范》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國反不正當競爭法》中。提綱互聯網大數據與采集Python大數據技術的重要性爬蟲技術研究及