一、蜘蛛属于爬虫吗？
蜘蛛不属于爬行动物，蜘蛛是节肢动物。
蜘蛛是陆地生态系统中最丰富的捕食性天敌，在维持农林生态系统稳定中的作用不容忽视。长1～90毫米，身体分头胸部（前体）和腹部（后体）两部分，头胸部覆以背甲和胸板。
头胸部有附肢两对，第一对为螯肢，有螯牙、螯牙尖端有毒腺开口；直腭亚目的螯肢前后活动，钳腭亚目者侧向运动及相向运动。
二、爬虫属于脚本吗？
爬虫是一个程序或者脚本，是通过模拟人的操作，去互联网抓取你想要的数据信息。
爬虫可以自动浏览网页信息，并获取我们想要的数据；当然浏览和获取数据需要根据我们制定的规则进行，这些规则我们称之为爬虫算法。而Python可以很方便的去编写出爬虫程序，进行互联网的信息自动化检索和下载。
三、数据获取是爬虫吗？
爬虫是数据获取的一种技能。
因为，数据获取有很多途径，爬虫算是其中最自力更生的技能了，而实现爬虫又和图论的知识有很深的联系。
爬虫是获取数据灵活度极高的一种方式，基本上可以爬取网上所有我们能看到的网页（当然，很多网页难度很大），按照想要的格式爬取我们需要的数据。
最重要的一点，自己爬的数据，自己最了解！也容易有成就感。
四、爬虫 json数据
爬虫技术在获取json数据中的应用
随着互联网时代的到来，信息资源的爆炸式增长使得用户获取所需数据变得愈发困难。在这种情况下，爬虫技术应运而生，成为用户从海量数据中提取所需信息的利器。本文将讨论爬虫技术在获取json数据中的应用，以及其在数据获取过程中所面临的一些挑战。
什么是爬虫技术？
爬虫技术，又称网络爬虫、网络蜘蛛，是一种按照一定的规则自动访问网页、抓取信息并分析处理的程序或脚本。爬虫技术通常用于搜索引擎的建设和维护，也被广泛应用于各种数据采集场景。
json数据的特点
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。在网络数据传输和存储中，JSON格式已经成为一种标准。它采用键值对的方式存储数据，具有易读性、高效性和广泛的应用性。
爬虫获取json数据的流程
爬虫获取json数据的流程一般包括以下几个步骤：
- 确定目标数据：确定需要抓取的数据类型和来源。
- 编写爬虫程序：编写爬虫程序，通过模拟浏览器行为访问网页获取数据。
- 解析数据：从网页中获取到的数据可能是、XML等格式，需要将其解析为json格式。
- 存储数据：将解析后的json数据存储到本地或数据库中，以备后续分析和应用。
爬虫技术在获取json数据中的应用
爬虫技术在获取json数据中具有广泛的应用场景：
- 搜索引擎数据抓取：搜索引擎通过爬虫技术抓取各种网页内容，并将其转换为json数据进行索引和检索。
- 舆情分析：爬虫技术可以实时抓取新闻网站、社交媒体等平台的数据，将其转换为json数据进行舆情分析。
- 电商数据采集：电商网站通过爬虫技术从竞争对手网站获取商品信息和价格数据，用于制定竞争策略。
爬虫技术在获取json数据中的挑战
在实际应用中，爬虫技术在获取json数据过程中会遇到一些挑战：
- 反爬虫机制：许多网站会针对爬虫程序设置反爬虫机制，如验证码、IP封禁等，阻碍爬虫获取数据。
- 频率限制：部分网站会设置访问频率限制，过高的访问频率将导致爬虫被封禁，影响数据获取。
- 数据格式变化：网站数据格式的变化可能导致爬虫程序解析错误，需要及时调整程序适应新的数据格式。
结语
爬虫技术在获取json数据中扮演着重要的角色，为用户从海量数据中提取有用信息提供了便利。随着互联网技术的不断发展，爬虫技术将不断演进和完善，为用户提供更高效、更精准的数据抓取服务。
五、爬虫自学难度大吗？
爬虫自学难度大，相对于人工智能、数据分析、深度学习来讲，Python爬虫还是比较简单的。想要从事爬虫工作，需要掌握以下知识：
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
六、如何使用爬虫抓取数据？
第一步需要做的就是通过当前页面的url连接获取到当前页面的HTML代码。
然后我们想要的所有数据都在爬下来的HTML代码中了，接下来要做的就是解析这段代码，目的是方便我们快速定位其中的内容信息。
解析完代码后我们就可以进行内容定位了。
首先我们要借助浏览器的页面“查看器”来定位目标内容。
在目标页面空白处，“右键”选择“检查元素”。
点击弹出的界面“左上角按钮”。
然后就可以用鼠标去选择你想要定位的页面内容了。
“鼠标”单击目标内容，发现“查看器”自动定位到相关“HTML代码”。
输出找到的标签li的数目，一致！
然后我们要分析整个“li”，他在页面中表示的就是一个文章展示区域。
在浏览器的“查看器”中先后定位到标题的位置和超链接的位置，发现他们都在一个a标签中，我们的任务就是根据li标签获取a标签就好啦。
注意这里返回的url信息和页面显示的不一致，需要手动添加前缀。
至此一个简单的爬虫就完成啦
七、如何爬虫获得市场数据？
爬虫可以通过访问市场数据的网站或API获取数据。首先，使用Python等编程语言编写爬虫程序，利用HTTP请求发送到目标网站，获取网页的HTML或JSON数据。
然后，使用正则表达式或HTML解析库提取所需的市场数据，如股票价格、交易量等。
最后，将提取到的数据存储到本地的文件或数据库中，供后续分析和处理使用。需要注意的是，爬虫需要遵守网站的爬取规则，并注意数据的更新频率和合法性。
八、爬虫数据怎么导出mysql？
爬虫数据首年要确定是什么类型的数据，因为mysql只能导入结构化数据，也就是符合表格逻辑的数据，如果不是的话是没有办法导入的，需要先进行数据清洗，其次如果是结构化数据，需要通过insert into 表名 value 导入即可，然后通过循环语句一直插入即可。
九、爬虫政府网站的公开数据违法吗?
爬虫作为一种计算机技术，具有技术中立性，爬虫技术在法律上从来没有被禁止。爬虫的发展历史可以追溯到 20 年前，搜索引擎、聚合导航、数据分析、人工智能等业务，都需要基于爬虫技术。
但是爬虫作为获取数据的技术手段之一，由于部分数据存在敏感性，如果不能甄别哪些数据是可以爬取，哪些会触及红线，可能下一位上新闻的主角就是你。
如何界定爬虫的合法性，目前没有明文规定，但我通过翻阅大量文章、事件、分享、司法案例，我总结出界定的三个关键点：采集途径、采集行为、使用目的。
数据的采集途径
通过什么途径爬取数据，这个是最需要重视的一点。总体来说，未公开、未经许可、且带有敏感信息的数据，不管是通过什么渠道获得，都是一种不合法的行为。
所以在采集这类比较敏感的数据时，最好先查询下相关法律法规，特别是用户个人信息、其他商业平台的信息 等这类信息，寻找一条合适的途径。
个人数据
采集和分析个人信息数据，应该是当下所有互联网都会做的一件事，但是大部分个人数据都是非公开的，想获得必须通过合法途径，可参见『网络安全法』第四十一条：
网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意...
也就是必须在提前告知收集的方式、范围、目的，并经过用户授权或同意后，才能采集使用，也就是我们常见的各种网站与 App 的用户协议中关于信息收集的部分。
相关反面案例：
8月20日，澎湃新闻从绍兴市越城区公安分局获悉，该局日前侦破一起特大流量劫持案，涉案的新三板挂牌公司北京瑞智华胜科技股份有限公司，涉嫌非法窃取用户个人信息30亿条，涉及百度、腾讯、阿里、京东等全国96家互联网公司产品，目前警方已从该公司及其关联公司抓获6名犯罪嫌疑人。......北京瑞智华胜公司及其关联公司在与正规运营商合作中，会加入一些非法软件用于清洗流量、获取用户的 cookie。
节选自 澎湃新闻：『新三板挂牌公司涉窃取30亿条个人信息，非法牟利超千万元』[1]
公开数据
从合法公开渠道，并且不明显违背个人信息主体意愿，都没有什么问题。但如果通过破解、侵入等“黑客”手段来获取数据，那也有相关法律等着你：
刑法第二百八十五条第三款规定的“专门用于侵入、非法控制计算机信息系统的程序、工具”：（一）具有避开或者突破计算机信息系统安全保护措施，未经授权或者超越授权获取计算机信息系统数据的功能的；......
违反 Robots 协议
虽然 Robots 协议没有法规强制遵守，但 Robots 协议作为行业约定，在遵循之下会给你带来合法支持。
因为 Robots 协议具有指导意义，如果注明 Disallow 就说明是平台明显要保护的页面数据，想爬取之前应该仔细考虑一下。
数据的采集行为
使用技术手段应该懂得克制，一些容易对服务器和业务造成干扰甚至破坏的行为，应当充分衡量其承受能力，毕竟不是每家都是 BAT 级。
高并发压力
做技术经常专注于优化，爬虫开发也是如此，想尽各种办法增加并发数、请求效率，但高并发带来的近乎 DDOS 的请求，如果对对方服务器造成压力，影响了对方正常业务，那就应该警惕了。
如果一旦导致严重后果，后果参见：
《刑法》第二百八十六条还规定，违反国家规定，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰，造成计算机信息系统不能正常运行，后果严重的，构成犯罪
所以请爬取的时候，即使没有反爬限制，也不要肆无忌惮地开启高并发，掂量一下对方服务器的实力。
影响正常业务
除了高并发请求，还有一些影响业务的情况，常见的比如抢单，会影响正常用户的体验。
数据的使用目的
数据使用目的同样是一大关键，就算你通过合法途径采集的数据，如果对数据没有正确的使用，同样会存在不合法的行为。
超出约定的使用
一种情况是公开收集的数据，但没有遵循之前告知的使用目的，比如用户协议上说只是分析用户行为，帮助提高产品体验，结果变成了出售用户画像数据。
还有一种情况，是有知识产权、著作权的作品，可能会允许你下载或引用，但明显标注了使用范围，比如不能转载、不能用于商业行为等，更不能去盗用，这些都是有法律明文保护，所以要注意使用。
其他情况就不列举了。
出售个人信息
关于出售个人信息，千万不要做，是法律特别指出禁止的，参见：
根据《最高人民法院 最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》第五条规定，对“情节严重”的解释：（1）非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上的；（2）非法获取、出售或者提供住宿信息、通信记录、健康生理信息、交易信息等其他可能影响人身、财产安全的公民个人信息五百条以上的；（3）非法获取、出售或者提供第三项、第四项规定以外的公民个人信息五千条以上的便构成“侵犯公民个人信息罪”所要求的“情节严重”。此外，未经被收集者同意，即使是将合法收集的公民个人信息向他人提供的，也属于刑法第二百五十三条之一规定的“提供公民个人信息”，可能构成犯罪。
不正当商业行为
如果将竞品公司的数据，作为自己公司的商业目的，这就可能存在构成不正当商业竞争，或者是违反知识产权保护。
这种情况在目前涉及爬虫的商业诉讼案中比较常见，两年前比较知名的案件，“车来了” App 抓取其竞品 “酷米客” 的公交车数据，并展示在自己的产品上：
虽然公交车作为公共交通工具，其实时运行路线、运行时间等信息仅系客观事实，但当此类信息经过人工收集、分析、编辑、整合并配合GPS精确定位，作为公交信息查询软件的后台数据后，此类信息便具有了实用性并能够为权利人带来现实或潜在、当下或将来的经济利益，已经具备无形财产的属性。元光公司利用网络爬虫技术大量获取并且无偿使用谷米公司“酷米客”软件的实时公交信息数据的行为，实为一种“不劳而获”、“食人而肥”的行为，构成不正当竞争。
节选自『深圳市中级人民法院（2017）粤03民初822号民事判决书』
「爬虫法」即将出台
好消息是，相关办法已经在路上了。
5 月 28 日零点，国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法》征求意见稿。
我也查阅了这份意见稿，里面对数据的获取、存储、传输、使用等都做了一些规定，包括关于爬虫行为的若干规定（还在征求阶段，因此后续可能会有变化）。
比如，第二章第十六条：
网络运营者采取自动化手段访问收集网站数据，不得妨碍网站正常运行；此类行为严重影响网站运行，如自动化访问收集流量超过网站日均流量三分之一，网站要求停止自动化访问收集时，应当停止。
第三章第二十七条：
网络运营者向他人提供个人信息前，应当评估可能带来的安全风险，并征得个人信息主体同意。下列情况除外：（一）从合法公开渠道收集且不明显违背个人信息主体意愿；（二）个人信息主体主动公开；（三）经过匿名化处理；（四）执法机关依法履行职责所必需；（五）维护国家安全、社会公共利益、个人信息主体生命安全所必需。
节选自『数据安全管理办法（征求意见稿）』[2]
结语
在此声明：以上所有内容仅是个人分析，可能存在错误之处，不能作为任何依据，具体以相关法律法规为准。
希望能给各位爬虫开发者，也包括其他开发者一些启示：技术虽中立，使用有善恶，一定要合理合规、严格谨慎地使用技术。
十、python爬虫大数据
Python爬虫大数据
Python爬虫是一种用于从网页上抓取数据的技术，它在大数据领域中扮演着重要的角色。大数据时代已经到来，各行各业都在积极探索如何利用大数据来优化决策和提升效率。Python作为一种简洁、强大的编程语言，结合爬虫技术，为我们提供了强大的工具来收集和处理海量数据。
Python爬虫的重要性
随着互联网的发展，网络上的数据量呈指数级增长，而这些数据蕴含着巨大的商业潜力。然而，要想获取这些数据并进行分析，传统的手动方式显然已经不再适用。Python爬虫技术的出现填补了这一空白，使得我们能够自动化地抓取各种网站上的信息，并将其存储到本地数据库或云端，为后续的数据分析和挖掘提供了坚实的基础。
除了数据的获取，Python爬虫还可以帮助我们监测网站的变化，追踪竞争对手的动态，甚至可以用于舆情监控和市场调研。在大数据时代，信息就是力量，而Python爬虫为我们提供了获取和利用这种信息的有效途径。
Python爬虫技术的应用领域
Python爬虫技术可以应用于各个领域，例如：
- 电商数据分析
- 金融风控
- 医疗健康
- 社交网络分析
无论是大型企业还是个人开发者，都可以根据自身需求，灵活运用Python爬虫技术来获取所需的数据，并进行定制化的处理和分析。
Python爬虫技术的优势
相比其他数据获取方式，Python爬虫技术具有以下优势：
- 灵活性：可以根据需求定制爬虫程序，抓取特定的数据。
- 高效性：自动化抓取数据，提高工作效率，节省人力成本。
- 实时性：可以实时监测数据的变化，及时做出反应。
- 稳定性：稳定的数据抓取能力，保证数据的完整性和准确性。
这些优势使得Python爬虫在大数据时代中越发凸显其价值，成为数据获取和处理的重要工具。
如何学习Python爬虫技术
想要掌握Python爬虫技术，首先需要对Python语言有一定的了解。如果你是一名初学者，可以通过阅读Python的官方文档和教程来快速入门。掌握Python的基础语法和常用模块之后，就可以开始学习爬虫技术了。
推荐一些学习Python爬虫技术的途径：
- 在线课程：有许多在线平台提供Python爬虫技术的相关课程，例如Coursera、Udemy等。
- 书籍教程：市面上也有很多教学书籍专门介绍Python爬虫技术，可以选择一本系统性的书籍进行学习。
- 实战项目：通过实际的项目练习，将理论知识应用到实践中，加深对Python爬虫技术的理解。
在学习过程中，要不断实践，多写代码，多做项目，才能夯实基础，熟练掌握Python爬虫技术。
结语
Python爬虫技术在大数据领域中具有重要的地位和作用，它为我们提供了收集、处理和分析海量数据的有力工具。随着大数据时代的深入发展，Python爬虫技术的应用范围和需求将会越来越广泛。因此，学习和掌握Python爬虫技术，将为我们在数据时代中赢得更多机遇和挑战。
