什么叫爬虫技术？有什么作用？

1、爬虫技术概述网络爬虫（Web crawler），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，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。

从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。

传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。

聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。

另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：（1） 对抓取目标的描述或定义；（2） 对网页或数据的分析与过滤；（3） 对URL的搜索策略。

2、爬虫原理2.1 网络爬虫原理Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。

很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。

由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。

网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。

Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。

正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。

2.2 网络爬虫系统的工作原理在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。

控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。

解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。

资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。

控制器控制器是网络爬虫的**控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。

解析器解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。

资源库主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。

中大型的数据库产品有：Oracle、Sql Server等。

Web网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度（网页中链出超链接数）较大的网站的URL作为种子URL集合。

网络爬虫系统以这些种子集合作为初始URL，开始数据的抓取。

因为网页中含有链接信息，通过已有网页的 URL会得到一些新的 URL，可以把网页之间的指向结构视为一个森林，每个种子URL对应的网页是森林中的一棵树的根节点。

这样，Web网络爬虫系统就可以根据广度优先算法或者深度优先算法遍历所有的网页。

由于深度优先搜索算法可能会使爬虫系统陷入一个网站内部，不利于搜索比较靠近网站首页的网页信息，因此一般采用广度优先搜索算法采集网页。

Web网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，然后简单地从队首取出一个URL下载其对应的网页。

得到网页的内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列。

然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载，然后再解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后才会停止下来。

网络爬虫的基本工作流程如下：1.首先选取一部分精心挑选的种子URL;2.将这些URL放入待抓取URL队列；3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。

此外，将这些URL放进已抓取URL队列；4.分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。

2.3 抓取策略在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。

待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。

而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。

下面重点介绍几种常见的抓取策略：2.3.1 深度优先遍历策略深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。

我们以下面的图为例：遍历的路径：A-F-G E-H-I B C D2.3.2 宽度优先遍历策略宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接**待抓取URL队列的末尾。

也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网...

大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析一般用什么工具分析，这个要看您注重关注哪些方面了哦根据IDC报告称，全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率，2016年市场总规模有望达到238亿美元。

按此计算，大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技术领域增速的7倍。

该市场正在迅速从各种既有市场和新市场中吸收技术和服务目前，IBM、微软、甲骨文、惠普、EMC等一些IT行业大佬都看好这一领域，纷纷投入人力、财力进行布局。

据IDC调查，过去的5年里，人类行为所产生的数据量增长了10倍，而在接下来10年中，这一增长将达到29倍。

但80%的数据都是非结构数据，如何进行数据挖掘和利用，将成为大数据的价值点和难点。

中国计算机大会指导委员主席、北京大学教授高文近日接受本刊采访表示，大数据不仅受产业界广泛关注，在技术领域也是热点。

从技术角度来看，数据挖掘是大数据的价值所在，但目前数据挖掘仍存在很多问题，远没达到我们的预期。

他谈到，阿里巴巴在数据挖掘上做了尝试，由电商的海量的交易数据衍生出阿里金融和物流，但这仅仅是在商业领域的价值，在社会变革仍未释放能量，未来大数据将会给社会带来更多改变。

关于大数据带来的价值也正引起业界和学术界广泛热议。

近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。

这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。

如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。

然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。

于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。

在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。

其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。

大数据在舆情监测上的应用价值 （一）大数据价值的核心：舆情预测 传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。

然而这种方式的局限在于滞后性。

大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。

（二）大数据价值的条件：舆情全面 大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。

传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时， 只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。

从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的＂孤独僵尸＂，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。

大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。

（三）大数据价值的基础：舆情量化 大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。

但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。

要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。

（四）大数据价值的关键：舆情关联数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。

大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。

按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。

大数据时代的舆情监测瓶颈 目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统...

增量爬虫是否对数据库性能造成影响

数据库镜像是一种针对数据库高可用性的基于软件的解决方案。

其维护着一个数据库的两个相同的副本，这两个副本分别放置在不同的SQL Server数据库实例中。

建议使用不同位置的两台服务器来承载。

在同一时刻，其中一台上的数据库用于客户端访问，充当“主体服务器”角色；而另一台则根据镜像会话的配置和状态，充当热备份服务器，即“镜像服务器角色”，这两种角色不是绝对的。

优点l 增强了数据保护功能l 提高了数据库的可用性l 提高了生产数据库在升级期间的可用性工作方式在“数据库镜像会话”中，主体服务器和镜像服务器是相互通信和协作，并双方互补。

主体服务器角色上的数据库副本为生产数据库。

数据库镜像会尽快将主体数据库中执行的每一项操作（如：插入、更新和删除等）在镜像数据库中进行重新执行。

这一过程是通过将活动事务日志记录的流发送到镜像服务器来完成，这可以尽快将日志记录按顺序应用到镜像数据库中。

而且数据库镜像是在物理日志记录级别执行这一“重做”操作的。

SQL Server 2008 R2（以下简称：SQL08R2）中，为了减少网络的负载，主体服务器会将事务日志记录压缩后进行发送。

...

网络爬虫只能爬去web页面的数据信息吗？是不是别人数据库中的数据...

提取其中的链接，如果对方不允许爬虫抓取，这些都会阻碍爬虫抓取数据。

而web页面上的信息，其实是数据库里的数据在网站上的体现，顺着链接依次爬行，一般深度优先或者广度优先，这样一层一层的抓取，但是网页上的信息可能会涉及版权，robot协议里禁止抓取，或者设置权限为登陆状态才可以，没有体现出来的数据库数据，爬虫是无法抓取的网络爬虫抓取页面信息...

python 爬虫调用了哪些库

计算机网络通俗地讲就是由多台计算机（或其它计算机网络设备）通过传输介质和软件物理（或逻辑）连接在一起组成的。

总的来说计算机网络的组成基本上包括：计算机、网络操作系统、传输介质（可以是有形的，也可以是无形的，如无线网络的传输介质就是空气）以及相应的应用软件四部分。

要想让两台计算机进行通信，必须使它们采用相同的信息交换规则。

我们把在计算机网络中用于规定信息的格式以及如何发送和接收信息的一套规则称为网络协议（netwok potocol）或通信协议（communication potocol）。

为了减少网络协议设计的复杂性，网络设计者并不是设计一个单一、巨大的协议来为所有形式的通信规定完整的细节，而是采用把通信问题划分为许多个小问题，然后为每个小问题设计一个单独的协议的方法。

这样做使得每个协议的设计、分析、编码和测试都比较容易。

分层模型（layeing model）是一种用于开发网络协议的设计方法。

本质上，分层模型描述了把通信问题分为几个小问题（称为层次）的方法，每个小问题对应于一层。

搞图片的高手进来一下有没有什么软件可以把一个图片打碎的啊就是把...

python有一个hack的库，S60V5,Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具，MySQL,DB2,Oracle,Sybase。

文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML,XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

著名应用，能方便进行图形处理，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏。

图形处理：有PIL：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。

很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet 及BitTorrent系统编程，故命名为PYMO。

黑客编程.0平台开发，能进行二维和三维图像处理。

PyGame模块可用于编写游戏软件。

pymo引擎。

Web编程、SQLite等数据库通信。

python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

网络编程。

因其基于python2，支持最新的XML技术。

多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”：PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎， Symbian3：应用的开发语言、Tkinter等图形库支持. Google都在广泛地使用它。

数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口：提供API(Application Programming Interface应用程序编程接口)，能方便进行系统维护和管理 展开