抓取网页数据违法吗(webscraper插件插件介绍插件官网(组图)翻3页
)
　　背景
　　我们偶尔需要爬取网页数据，有没有不写代码就可以爬取数据的方法，最近发现了一个webscraper插件
　　插件介绍
　　插件官网：
　　插件口号：让每个人都可以轻松访问网络数据提取
　　插件安装插件介绍
　　插件安装后，打开浏览器调试模式，会有这个选项
　　
　　这里点击“create new sitemap”创建或导入脚本，我们点击New
　　
　　这里我们以豆瓣为例，填写网站要爬取的姓名地址url
　　
　　我们先观察一下这个网站，发现当你点击底部的“load more”时，上面url中最后一个page_start会发生变化。再翻几页，我们可以发现规律：第一页的值为0，下一页的值为0。每翻一页，这个值就增加20。
　　
　　通过查询官方文档，我得到了一个写法：[0-60:20]。前面的 0-60 表示这里的数字在 0 到 60 之间变化。冒号后面的 20 表示步长为 20，每次增加 20。整理就是翻3页，每页有20个条目，共60条数据。所以爬取的url是
　　#!type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=rank&page_limit=20&page_start=[0-60:20]
　　初步了解浏览器插件选择器，这里可以选择对应的爬取类型并设置属性。这个插件的关键在于实践，各种属性在你自己尝试之后会有更深的理解。
　　
　　常见的网站格式如下，一个网站有链接和子页面，每个页面有很多元素块，每个元素块有多个元素（文本、链接、图片）
　　
　　所以我们先新建一个元素块，然后在元素块中创建各种元素
　　如下，图片+文字是一个元素块。建议先按照例子炒一下。
　　点击此处选择后，即可在浏览器上抓取该元素。选择多个相同元素后，3会不断变化，最后选择4结束选择。
　　
　　然后开始在元素块中创建新元素。来，先来一张图。具体设置如下。注意父类选择器是前一个选择器。
　　
　　然后开始爬取，同时设置爬取，最后开始爬取
　　
　　
　　当开始抓取数据时，页面会重新打开一个新页面。最后爬取完成后，会出现如下图。如果没有出现，点击刷新
　　
　　这是我们需要的数据，这个数据可以导出为csv格式。至此，我们已经完成了一个抓取数据的例子。最后粘贴本例的代码块，直接导入即可
　　{"_id":"douban-test","startUrl":["https://movie.douban.com/explo ... rt%3D[0-60:20]"],"selectors":[{"id":"element","type":"SelectorElementClick","parentSelectors":["_root"],"selector":"a.item","multiple":true,"delay":"200","clickElementSelector":"a.more","clickType":"clickOnce","discardInitialElements":"do-not-discard","clickElementUniquenessType":"uniqueText"},{"id":"name","type":"SelectorElementAttribute","parentSelectors":["element"],"selector":"img","multiple":false,"extractAttribute":"alt","delay":0},{"id":"url","type":"SelectorLink","parentSelectors":["element"],"selector":"_parent_","multiple":false,"delay":0},{"id":"score","type":"SelectorText","parentSelectors":["url"],"selector":"strong","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"date","type":"SelectorText","parentSelectors":["url"],"selector":"span[property='v:initialReleaseDate']","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"time","type":"SelectorText","parentSelectors":["url"],"selector":"span[property='v:runtime']","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"introduction","type":"SelectorText","parentSelectors":["url"],"selector":"#link-report span[property]","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"img","type":"SelectorImage","parentSelectors":["element"],"selector":"img","multiple":false,"delay":0}]} 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(Python可以抓取数据，用Python抓取网络数据的脚本！)
　　Python可以爬取数据，使用Python爬取数据的脚本通常称为爬虫。
　　网络爬虫，也称为网络蜘蛛，是一种用于自动浏览万维网的网络机器人。它的目的通常是编译一个网络索引。
　　这里提到的网络索引的编译是搜索引擎所做的。我们对搜索引擎并不陌生。谷歌、百度等搜索引擎可能会帮助我们快速获取
　　信息。搜索引擎是如何工作的？
　　首先，有网络爬虫不断爬取每一个网站的网页，并存储在搜索引擎的数据库中；
　　接下来，索引程序读取数据库的网页进行清洗，建立倒排索引；
　　最后，搜索程序接收到用户的查询关键词，在索引中找到相关的内容，通过一定的排序算法（Pagerank等），将最相关、最好的结果呈现给用户。
　　看似简单的三部分，却构成了一个强大而复杂的搜索引擎系统。网络爬虫是最基本、最重要的部分，它决定了搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。
　　简单地说，网络爬虫是一种用于获取互联网上公共数据的自动化工具。
　　这里需要强调的是，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法侵入网站服务器获取的非公开数据。
　　那么有人可能会问，什么是“公共数据”？简而言之，就是发布在网站上供用户浏览和获取的数据。
　　虽然数据是公开的，但当某人或某个组织（如搜索引擎）大量采集这些数据并从中获利时，也会让数据生产者——网站非常不安，从而引发法律纠纷。例如，早年谷歌就因此而陷入诉讼。
　　网站人们看到搜索引擎赚钱是因为搜索引擎自己抓取了自己的内容而不高兴，但也因为搜索引擎带来的流量而高兴，所以有一个网站活跃的搜索引擎优化。（SEO，Search Engine Optimization），也就是告诉搜索引擎，这里的内容不错，快来爬取吧！
　　搜索引擎与网站的博弈，催生了君子协定：robots.txt。网站把这个文件放到你的网站上，告诉爬虫哪些内容可以抓，哪些内容不能抓；搜索引擎读取网站的robots.txt就知道要做什么了同时，在访问网站的时候，也通过User-Agent向网站表明自己的身份（这种表示也是君子协定，技术上很容易冒充别人），比如谷歌的爬虫叫Googlebot，百度的爬虫叫Baiduspider。这样，两者才能和平共处，互惠互利。.
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　　二、大数据时代的网络爬虫
　　随着时代的发展，数据越来越重要，“大数据”成为各行各业讨论的话题，人们对数据的渴望变得贪婪，数据成为了“石油”。
　　爬行动物也变成了“钻孔机”。
　　为了获取石油，人们使用钻机；为了获取数据，人们使用爬虫。为了获取数据，人们在互联网上钻“千疮百孔”。哈哈，这里给个赞
　　打开。但人们获取数据，打破君子协议，与网站人进行了一场猫捉老鼠的游戏，展开了道路高度与魔鬼高度的较量。
　　为什么是比赛？因为大量爬虫的行为会给网站带来很大的网络带宽、服务器算力等压力，但几乎不会带来什么好处。为了减少这种
　　这种无利可图的压力，为了避免他人集中采集你的数据，网站必须通过技术手段限制爬虫；另一方面，为了获取类似石油的数据，爬虫会
　　想办法突破这个限制。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(
搜索引擎蜘蛛访问网站页面的程序被称为蜘蛛360浏览器引)
　　
　　搜索引擎用来抓取和访问页面的程序称为蜘蛛或机器人。当搜索引擎蜘蛛访问网站的页面时，它类似于普通用户使用浏览器。蜘蛛程序发送页面访问请求后，服务器返回HTML代码，蜘蛛程序将接收到的代码存储在原创页面数据库中。为了提高搜索引擎的爬取和爬取速度，使用多个爬虫分布爬取。
　　
　　当蜘蛛访问网站时，它会首先访问网站根目录下的robots.txt文件。如果 robots.txt 文件禁止搜索引擎爬取某些网页或内容，或者 网站，则蜘蛛会遵循协议而不进行爬取。
　　蜘蛛也有自己的代理名称。在站长的日志中可以看到蜘蛛爬行的痕迹，这也是为什么很多站长总是说要先查看网站日志的原因（作为优秀的SEO你必须有能力查看网站日志而不任何软件，并且非常熟悉代码的含义）。
　　一、搜索引擎蜘蛛的基本原理
　　搜索引擎蜘蛛是Spider，这是一个很形象的名字。互联网被比作蜘蛛网，所以蜘蛛就是在网上四处爬行的蜘蛛。
　　网络蜘蛛通过网页的链接地址寻找网页，从网站的某个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，寻找网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一页。一个网页，以此类推，直到这个网站的所有网页都被爬取完毕。
　　如果把整个互联网看成一个网站，那么网络蜘蛛就可以利用这个原理爬取互联网上的所有网页。
　　搜索引擎蜘蛛的基本原理和工作流程
　　对于搜索引擎来说，几乎不可能爬取互联网上的所有网页。根据目前公布的数据，容量最大的搜索引擎只爬取了网页总数的40%左右。
　　造成这种情况的原因之一是爬虫技术的瓶颈。100 亿个网页的容量是 100×2000G 字节。就算能存起来，下载也还是有问题（按照一台机器每秒下载20K，需要340台机器保存一年才能下载完所有网页），同时，由于数据量大，在提供搜索时也会对效率产生影响。
　　因此，很多搜索引擎的网络蜘蛛只抓取那些重要的网页，而在抓取时评估重要性的主要依据是某个网页的链接深度。
　　由于不可能爬取所有的网页，所以有些网络蜘蛛为一些不太重要的网站设置了要访问的层数，例如，如下图所示：
　　搜索引擎蜘蛛的基本原理和工作流程
　　A为起始页，属于第0层，B，C，D，E，F属于第1层，G，H属于第2层，I属于第3层，如果设置访问层数by the web spider 2, Web page I will not be access,这也使得某些网站网页可以在搜索引擎上搜索到，而其他部分则无法搜索到。
　　对于网站设计师来说，扁平的网站设计有助于搜索引擎抓取更多的网页。
　　网络蜘蛛在访问网站网页时，经常会遇到加密数据和网页权限的问题。某些网页需要会员权限才能访问。
　　当然，网站的站长可以让网络蜘蛛不按约定爬取，但是对于一些卖报告的网站，他们希望搜索引擎可以搜索到他们的报告，但不是完全免费的为了让搜索者查看，需要向网络蜘蛛提供相应的用户名和密码。
　　网络蜘蛛可以通过给定的权限抓取这些网页，从而提供搜索，当搜索者点击查看网页时，搜索者也需要提供相应的权限验证。
　　二、点击链接
　　为了在网络上抓取尽可能多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟随网页上的链接，从一个页面爬到下一页，就像蜘蛛在蜘蛛网上爬行一样，这就是名字所在的地方搜索引擎蜘蛛的来源。因为。
　　整个互联网网站是由相互连接的链接组成的，也就是说，搜索引擎蜘蛛最终会从任何一个页面开始爬取所有页面。
　　搜索引擎蜘蛛的基本原理和工作流程
　　当然，网站和页面链接的结构过于复杂，蜘蛛只能通过一定的方法爬取所有页面。据了解，最简单的爬取策略有以下三种：
　　1、最好的第一
　　最佳优先级搜索策略根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。算法预测为“有用”的网页。
　　存在的一个问题是爬虫爬取路径上的很多相关网页可能会被忽略，因为最佳优先级策略是局部最优搜索算法，所以需要结合最佳优先级结合具体应用改进跳出当地的。最好的一点，据研究，这样的闭环调整可以将不相关网页的数量减少30%到90%。
　　2、深度优先
　　深度优先是指蜘蛛沿着找到的链接爬行，直到前面没有其他链接，然后返回第一页，沿着另一个链接爬行。
　　3、广度优先
　　广度优先是指当蜘蛛在一个页面上发现多个链接时，它不会一路跟随一个链接，而是爬取页面上的所有链接，然后进入第二层页面并跟随第二层找到的链接层。翻到第三页。
　　理论上，无论是深度优先还是广度优先，只要给蜘蛛足够的时间，它就可以爬取整个互联网。
　　在实际工作中，蜘蛛的带宽资源和时间都不是无限的，也无法爬取所有页面。其实最大的搜索引擎只是爬取和收录互联网的一小部分，当然不是搜索。引擎蜘蛛爬得越多越好。
　　因此，为了尽可能多地捕获用户信息，深度优先和广度优先通常是混合使用的，这样可以照顾到尽可能多的网站，同时也照顾到部分网站 的内页。
　　三、搜索引擎蜘蛛工作中的信息采集
　　信息采集模块包括“蜘蛛控制”和“网络蜘蛛”两部分。“蜘蛛”这个名字形象地描述了信息采集模块在网络数据形成的“Web”上获取信息的功能。
　　一般来说，网络爬虫都是从种子网页开始，反复下载网页，从文档中搜索不可见的URL，从而访问其他网页，遍历网页。
　　而它的工作策略一般可以分为累积爬取（cumulative crawling）和增量爬取（incremental crawling）两种。
　　1、累积爬取
　　累积爬取是指从某个时间点开始，遍历系统允许存储和处理的所有网页。在理想的软硬件环境下，经过足够的运行时间，累积爬取策略可以保证爬取相当大的网页集合。
　　似乎由于网络数据的动态特性，集合中的网页被爬取的时间点不同，页面更新的时间点也不同。因此，累计爬取的网页集合实际上无法与真实环境中的网页数据进行比较。始终如一。
　　2、增量爬取
　　与累积爬取不同，增量爬取是指在一定规模的网页集合的基础上，通过更新数据，在现有集合中选择过期的网页，以保证抓取到的网页被爬取。数据与真实网络数据足够接近。
　　增量爬取的前提是系统已经爬取了足够多的网页，并且有这些页面被爬取的时间的信息。在针对实际应用环境的网络爬虫设计中，通常会同时收录累积爬取和增量爬取策略。
　　累积爬取一般用于数据集合的整体建立或大规模更新，而增量爬取主要用于数据集合的日常维护和即时更新。
　　爬取策略确定后，如何充分利用网络带宽，合理确定网页数据更新的时间点，成为网络蜘蛛运营策略中的核心问题。
　　总体而言，在合理利用软硬件资源对网络数据进行实时捕捉方面，已经形成了较为成熟的技术和实用的解决方案。我觉得这方面需要解决的主要问题是如何更好的处理动态的web数据问题（比如越来越多的Web2.0数据等），更好的修改基于爬取策略关于网页质量。
　　四、数据库
　　为了避免重复爬取和爬取网址，搜索引擎会建立一个数据库来记录已发现未爬取的页面和已爬取的页面。那么数据库中的URLs是怎么来的呢？
　　1、手动输入种子网站
　　简单来说就是我们建站后提交给百度、谷歌或者360的URL收录。
　　
　　2、蜘蛛爬取页面
　　如果搜索引擎蜘蛛在爬取过程中发现了新的连接URL，但不在数据库中，则将其存入待访问的数据库中（网站观察期）。
　　爬虫根据重要程度从要访问的数据库中提取URL，访问并爬取页面，然后从要访问的地址库中删除该URL，放入已经访问过的地址库中。因此，建议站长在网站观察，期间有必要尽可能定期更新网站。
　　3、站长提交网站
　　一般而言，提交网站只是将网站保存到要访问的数据库中。如果 网站 是持久化的并且不更新蜘蛛，它就不会被光顾。搜索引擎收录的页面都是蜘蛛自己点链接。
　　因此，将其提交给搜索引擎对您来说不是很有用。应该根据你以后网站更新的程度来考虑。搜索引擎更喜欢沿着链接查找新页面。当然，如果你的SEO技术足够成熟，并且有这个能力，你可以试试，说不定会有意想不到的效果。不过对于一般站长来说，还是建议让蜘蛛爬行，自然爬到新的站点页面。
　　五、吸引蜘蛛
　　虽然理论上说蜘蛛可以爬取所有页面，但在实践中是不可能的，所以SEO人员想要收录更多页面，不得不想办法引诱蜘蛛爬。
　　既然不能爬取所有的页面，就必须让它爬取重要的页面，因为重要的页面在索引中起着重要的作用，直接影响排名因素。哪些页面更重要？对此，我特意整理了以下几个我认为比较重要的页面，具有以下特点：
　　1、网站 和页面权重
　　高质量的，较老的网站被赋予高权重，而这个网站上的页面爬取深度更高，所以更多的内页会是收录。
　　2、页面更新
　　蜘蛛每次爬取时都会存储页面数据。如果第二次爬取发现页面内容和第一次收录完全一样，说明页面没有更新，蜘蛛不需要经常爬取再爬取。
　　如果页面内容更新频繁，蜘蛛就会频繁爬爬，那么页面上的新链接自然会被蜘蛛更快地跟踪和爬取，这也是为什么需要每天更新文章@ >
　　3、导入链接
　　无论是外部链接还是同一个网站的内部链接，为了被蜘蛛爬取，必须有传入链接才能进入页面，否则蜘蛛不会知道页面的存在一点也不。这时候URL链接就起到了非常重要的作用，内部链接的重要性就发挥出来了。
　　另外，我个人觉得高质量的入站链接也往往会增加页面上的出站链接被爬取的深度。
　　这就是为什么大多数网站管理员或 SEO 都想要高质量的附属链接，因为蜘蛛 网站 从彼此之间爬到你 网站 的次数和深度更多。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(
网络爬虫在大多数情况中都不违法，怎么办？)
　　网络爬虫合法吗？
　　在大多数情况下，网络爬虫并不违法。事实上，我们生活中几乎每天都在使用爬虫应用，比如百度。你在百度上搜索的几乎所有内容都来自爬虫采集（百度自营产品除外，比如百度知道、百科等），所以网络爬虫作为一种技术，技术本身并不违法，而且在大多数情况下，您可以安全地使用爬虫技术。
　　爬虫作为一种计算机技术，决定了它的中立性，所以爬虫本身并没有被法律禁止，但是利用爬虫技术获取数据是违法的，甚至是犯罪的。所谓具体问题具体分析，就像水果刀的使用本身并没有被法律禁止，但被用来刺人的时候却是法律所不能容忍的。
　　或者我们可以这样理解：爬虫是用来批量获取网页的公开信息，也就是前端展示的数据信息。因此，既然是公共信息本身，它实际上就像一个浏览器。浏览器解析并显示页面内容，爬虫也是如此，但是爬虫会批量下载，所以是合法的。违法情况是配合爬虫，利用黑客技术攻击网站后台，盗取后台数据（如用户数据等）。
　　比如像谷歌这样的搜索引擎爬虫每隔几天就会扫描整个网页给大家查看，大部分被扫描的网站都非常开心。这被定义为“善意的爬行动物”。但是像抢票软件这样的爬虫却迫不及待地每秒拍12306几万次，但铁先生却不是很高兴。这种爬虫被定义为“恶意爬虫”。
　　使用爬虫时如何避免犯罪
　　1、严格遵守网站设定的robots协议；
　　2、在规避反爬措施的同时，需要优化你的代码，避免干扰被访问网站的正常运行；
　　3、在设置采集策略时，要注意对可能构成作品的视频、音乐等数据的编码和采集，或者针对某些特定的网站批量采集用户生成的内容；
　　4、在使用和传播捕获的信息时，您应该查看捕获的内容。如发现属于用户的个人信息、隐私或他人商业秘密，应及时停止并删除。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(抓取网页数据违法吗？这问题也太大了吧？)
　　抓取网页数据违法吗？这问题也太大了吧？一、网页爬虫违法首先，要说明的是，以下所有内容都是根据我司的网页数据分析工具《网页数据分析在线工具》总结出来的。其次，爬虫是一门通用技术，包括很多方面，我们网页爬虫所针对的是网页数据，所以，一切针对互联网的实体或虚拟都可以成为网页爬虫。也就是说，互联网以外的网站都不能成为爬虫，比如不在互联网上的内容。
　　所以，你可以认为网页爬虫是无国界的。那为什么大家担心自己的网页数据被爬取，一不小心上了新闻联播呢？最近在网上看了几篇文章，都是公安人员关于破获外贩毒卖毒案件的一些经验和想法，打破了我们对网站的认知，如有侵权，请立即删除。那么让我们先了解一下网页数据到底是如何保存的？网页数据是通过http协议，从一个服务器(http协议的实现者是internet)中，把任何一段能被浏览器解析、识别的数据，编码形成一个包含html中网页地址、编码信息等的一个文本文件(htmlcontent)返回给客户端（也可能存储在磁盘里）。
　　所以，网页中的每一个文本文件，都被称为一个请求和响应。每次请求都会向服务器发送http数据包，即请求httprequest（请求方法），请求httpresponse（响应方法），并返回客户端想要的内容。上面是很浅显的概念，那你也许想不到，所有的数据是通过分散的小块数据块组成的。如下图所示，这些数据块，即网页中的每一个html文件，就是一个分散在浏览器中的小块数据块。
　　网页如何被分散到网络上的，具体的过程就如下图所示：图片上传。通过协议b/s(browsersoftware/server)架构，服务器架构由浏览器/后端服务器(也就是浏览器和后端服务器直接的连接)和缓存机制(cache机制)组成。浏览器和后端服务器之间是通过socket连接，即普通的http协议通信。
　　服务器间的连接，也被称为通信机制(tcp/ip)，而客户端和服务器就是通过http协议的请求和响应方式连接到一起。因此，我们可以看到，浏览器获取网页所有内容时，都必须经过后端服务器，也就是说，所有的内容都是从后端传给了浏览器，在浏览器解析网页时，处理网页所需的数据块也是从后端传过来的。看到这，你也许会觉得，我们不就是简单的把网页上的某个数据块读进来写出来，干嘛要这么复杂，来，我们看一下网页源代码的样子：图片上传。
　　由于不是http协议，所以在协议中，不同的页面，会对同一个请求和响应的一部分数据，做不同的处理。其中，包括服务器端实际传送的内容，和浏览器解析内容得到的结果，所以，看上去好像每一个页面都是不同的，其。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(一套2018最新的0基础入门和进阶教程，无私分享
)
　　从各种搜索引擎到日常小数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单。它遍历网络中的网页并抓取感兴趣的数据内容。本篇文章将介绍如何编写一个网络爬虫从零开始爬取数据，然后逐步完善爬虫的爬取功能。
　　我们使用 python 3.x 作为我们的开发语言，一点点 python 就可以了。让我们先从基础开始。
　　刚整理了一套2018最新0基础入门和进阶教程，无私分享，加Python学习qun:227-435-450搞定，附：开发工具和安装包，系统学习路线图
　　工具安装
　　我们需要安装python、python的requests和BeautifulSoup库。我们使用 Requests 库来抓取网页内容，并使用 BeautifulSoup 库从网页中提取数据。
　　安装蟒蛇
　　运行 pip 安装请求
　　运行 pip install BeautifulSoup
　　爬网
　　完成必要工具的安装后，我们就正式开始编写我们的爬虫了。我们的首要任务是抓取豆瓣上的所有图书信息。我们以它为例，首先看一下如何爬取网页的内容。
　　使用python的requests提供的get()方法，我们可以很方便的获取到指定网页的内容。代码如下：
　　
　　提取内容
　　爬取网页内容后，我们要做的就是提取我们想要的内容。在我们的第一个示例中，我们只需要提取书名。首先，我们导入 BeautifulSoup 库。使用 BeautifulSoup，我们可以轻松提取网页的具体内容。
　　
　　连续爬网
　　至此，我们已经可以爬取单个页面的内容了，下面我们来看看如何爬取整个网站的内容。我们知道网页是通过超链接相互连接的，通过超链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面中提取到其他页面的链接，然后反复爬取新的链接。
　　
　　 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(完整内容请戳如何让搜索引擎爱上我们的网站结构足够合理)
　　上一章讲了如何优化我们的网站结构，包括如何操作TDK，不滥用H1标签等，如何进行关键词挖矿，如何使用工具帮助我们用更少的精力做更多的现场优化，导航优化技术以及内容应该如何编写更符合蜘蛛的胃口。全文请戳如何让搜索引擎爱上我们网站
　　大部分 SEO 工作都在网站上。只有网站做好，关键词分布合理，结构足够合理，搜索引擎才能尽可能多的抓取我们的内容；收录的页面越多，用户找到我们的机会就越大。
　　如何让我们的 网站 结构足够合理？除上述几点外，还有以下几个方面。接下来，我将按照我们从建站到运营的顺序，一一展开。
　　▌机器人
　　这是 网站 和搜索引擎之间的协议。机器人会直接告诉搜索引擎我是否欢迎你，也是我们给搜索引擎的一把钥匙。
　　机器人必须首先放在 网站 根目录中。当爬虫进入我们的网站时，它首先要查找的就是这个文件。当该文件存在时，会根据该文件指定的范围进行爬取。如果禁止所有蜘蛛爬行行为，它会直接走开。抓住。
　　因此，我们可以利用这个robots特性来隐藏我们不想发布的目录结构，比如后台管理等敏感目录。当然，你也可以利用这个功能来引流，让搜索引擎不必把精力浪费在无用的目录或页面上，只爬我们想让他们爬的页面。
　　▌面包屑导航设计，小功能大不同
　　这是一个很容易被忽视的技能，尤其是对于新手站长。我们一般认为导航上有首页或者logo，为什么会多出一行文字呢？面包屑具有以下功能：
　　1、标识位置以便于访问
　　面包屑可以告诉我们用户当前在哪里。它还可以让用户返回上一个目录。同时，蜘蛛喜欢面包屑导航，因为蜘蛛在爬取文章时，可以很方便的回到上一级目录，进入上级目录继续爬取。
　　2、添加内部链接关键词
　　我们也可以使用这个函数为我们的父目录指定 关键词。我们的目录关键词一般有2-3个，而网站导航只能给这个目录一个关键词点，当我们通过不同的方式使第二个关键词指向父目录时子页面，相当于添加了一个内部链接。
　　3、王牌辅助，无敌
　　面包屑是一种可访问性功能，可以告诉用户他们在哪里，但不能完全替代主导航。
　　4、层次结构没有浏览历史
　　面包屑导航应该表达层次关系，而不是浏览历史。看到很多网站使用动态生成的面包屑，主要是记录用户的浏览历史，这是错误的做法，用户浏览太多，这里会很复杂，逻辑不清楚。
　　面包屑可以告诉用户他们当前处于哪个级别以及父母是谁，让用户的思路非常清晰。如果您对当前栏目中的其他内容更感兴趣，进入其他页面非常方便。
　　不要把链接地址放在面包屑导航的最后一层，因为当前页面已经在这个地址了，放链接是没有意义的。
　　5、清除分隔符
　　分隔符清晰，逻辑清晰。比较常见的做法是直角括号，比如上面苹果官网的设计，加上斜线“/”或者空格。这可以清楚地表达递减的关系。
　　6、最后一层可以作为标题存在
　　比如方舟博客，在切换栏目的时候，页眉的文字不变，但是栏目地址发生了变化，所以我们把最后一层改成一个H1标签，告诉搜索引擎这个页面的标题就是这个。
　　▌图片应用，让不可能成为可能
　　搜索引擎无法解析图片的代码，所以搜索引擎看到图片是空白的，不知道图片里面是什么；现在图片的识别技术在进步，相信总有一天会实现图片内容的识别。
　　鉴于此，我们在做网站开发的时候需要注意以下几点：
　　▌sitemap，给蜘蛛一张地图
　　蜘蛛根据链接地址抓取页面，但是每个网站的权重不同，蜘蛛在这个网站中抓取页面的深度和停留时间不一样，这会导致一些页面级别更深，不会被蜘蛛捕获。我们需要一种方法来直接告诉蜘蛛我的页面在哪里以及地址是什么？
　　这是sitemap，我们把我们网页的地址放到这个文件里，这样搜索引擎蜘蛛可以更好的抓取我们的页面。
　　这个文件可以告诉搜索引擎哪些页面是重要的，哪些是次要的，哪些页面应该被爬取，哪些页面更新频繁等等。目前有sitemap、txt格式、xml格式和sitemap索引格式三种格式。
　　txt格式适合小网站，链接不多，可以一一放链接地址。
　　XML格式适用于中小型网站，主要收录标题和链接地址。它也是最常用的格式。但是由于文件大小限制和蜘蛛爬取的流畅性，如果文章太多，文件会太大。
　　这里我们需要使用sitemap索引的形式进行文件分割，将一个大的sitemap分成多个小的，然后将子sitemap文件的地址放到主sitemap中。
　　如何正确使用站点地图网站 地图？
　　▌内链，让蜘蛛自由爬行
　　影响关键词排名的不仅仅是好内容，还有链接。
　　比如我们知道长沙有臭豆腐，而且这种臭豆腐的厂家也很多。怎么意识到一提到臭豆腐就想到了一个牌子？当大家说臭豆腐好吃的时候，久而久之，一想到臭豆腐，就会想到这个地方；链接也是如此。当有很多词指向你时，你可以排名更高。
　　链接指向内部链接，我们称之为内部链接，以及站外链接，即外部链接。
　　内部链接是我们网站中 关键词 的指向。比如在易观方舟官网，我们将产品介绍中的“用户行为”一词全部指向“用户行为分析”页面。当爬虫来找我们网站，当它看到这么多链接指向一个页面，那么这个词就是这个页面的目标关键词，当用户在搜索引擎中搜索这个词时，它将被优先显示此页面。
　　内链是我们做SEO的一个重要方向，因为外链资源不确定性很多，质量也参差不齐，而内链完全由我们自己主导。
　　每个页面都有一个目标关键词，当页面A有一个页面B的目标关键词时，它应该指向页面B上的单词。一个页面最多可以有5个内部链接，因为我们有考虑用户体验，一个页面就是所有的链接，这会让访问者认为这是一个广告站，因为我们会加粗或者改变颜色来突出这个关键词，比如关键词 @关键词太多了，人很恶心，所以要注意内链词的密度，实测后5%是推荐的内链密度。
　　如何采集内部链接关键词？我们通过方舟渠道分析挖掘最近的关键词分布，采集这些词作为我们的页面关键词。方舟比百度统计的关键词集合更有价值。我们可以看到这个词来自哪个搜索引擎，跳出率是多少，留存情况如何等。我们还可以深入分析这组用户，了解这些用户接下来做了什么，他们为什么流失.
　　在我们的网页上做内部链接时，我们也应该注意。比如这个页面是关于用户行为分析的，那么我们把这个词链接到产品页面，相关性非常高。这是一个高质量的内部链接，相关性不强。链接，效果会打折。
　　如果有很多网站文章，我们可以开发一个内部链接关键词库来存储我们的关键词和链接地址到数据库中；当页面出现单词时，它会自动替换目标页面上的链接地址，这将为我们节省大量编辑文章的时间。
　　▌分页技巧
　　分页是为了让较长的内容在部分中显示。比如分类列表页的内容很多，我们可以把它分成10个内容页。这使用户体验良好且易于阅读。
　　而这个分页怎么处理，让搜索引擎也有很好的体验呢？我们在爬取页面时需要了解搜索引擎的规则，也就是当他们看到一个页面链接时，就钻进去。想想看，如果我们在一个分类页面上显示20个页面的链接，就会多出20个条目，这样爬虫在抓取文章的时候，不会因为文章的深度问题而减少@> 抓取卷。
　　我们看到现在很多网站喜欢点击加载更多，然后加载10条内容出来。其实这种方式对搜索引擎很不友好，因为有些数据是js请求的，搜索引擎不会触发这样的链接。这也会影响我们的 收录 音量。
　　这两个页面哪个更受搜索引擎欢迎？
　　▌聚合营销思维，事半功倍
　　什么是标签聚合？我们先说一下聚合的含义。聚合是指对同一类型的内容进行聚合。主要目的是方便用户阅读，方便访问者的存在，也会被搜索引擎识别。
　　网站 由页面组成。页面分为两类，单页和聚合页。聚合页面将单个页面按照一定的规则进行聚合，生成一个新的页面。比如内容分类就是聚合页面。
　　现在可以生成一个新的页面，我们可以通过适当的操作对我们现有的内容进行重新洗牌，重新组合和聚合成一个新的页面，这可以帮助我们更轻松地增加收录页面。
　　标签其实就是我们内容的一个关键词，目前的文章主要阐述几点。一个 文章 可能有多个标签。我们为不同的标签生成一个单独的标签页，其中的文章就是同一个标签的文章。
　　这个标签页是我们的聚合页，它是自动生成的，节省了我们的人力，增加了我们的页数。
　　需要注意的是，标签页并不是建站初期需要用到的技能。是我们的内容达到一定程度后才能觉醒的技能，因为标签页不适合内容较少的网站，内容很少聚合。这会导致页面之间的内容重复度非常高，导致页面没有新鲜感，影响搜索引擎的抓取；如果有大量的重复内容网站，可能会降低蜘蛛出现的频率。
　　再来看看旅游类网站，比如携程，其中一个文章可以聚合多个类，比如自驾游文章，也可以按地区聚合，行程时间、价格等。同一个主题也有不同的主题页面聚合，比如住宿类型的酒店聚合页面，国家类型的酒店聚合页面等等。
　　分类聚合
　　专题聚合
　　每个标签或类别对应一个页面，每个标签代表不同的含义，既方便了用户浏览，也增加了收录的搜索量。
　　至此，我们讲了网站建站初期应注意的站内优化知识点、结构优化、关键词挖掘、导航技巧、内容技巧、机器人、面包屑导航、图像技巧、分页、站点地图、内部链接关键词 和聚合页面。
　　只有前期打好基础，才能更好地进行后期的持续优化。蜘蛛对我们网站的好感度会不断增加。我们应该根据上述注意事项仔细打磨我们的网站。
　　让搜索引擎喜欢我们的网站，够了收录就够了，让更多人进入网站了解网站，很多新手站长因为缺乏数据支持好难找网站现在有什么问题？结果，网站一直处于爬虫不想看到的境地。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(“车来了”五名实时公交数据，竟构成犯罪行为)
　　近日，一场关于爬虫类和反爬虫类的官司再次被推向公众。
　　作为互联网从业者必备的通勤工具之一，公共交通是出行领域的必备。实时公交APP也成为热门应用场景。它们不仅可以为用户提供定位、公交路线查询等信息，还涉及路线规划、公交信息实时地理位置等服务。其中，“Kumike”和“车来”是大众经常使用的两款实时公交出行APP。
　　
　　《车来了》指使五名程序员爬取实时公交数据，构成犯罪行为
　　2012年10月，Kumike实时公交APP上线。通过在公交车上安装定位器，久米科获得了大量实时公交车位置数据，具有定位精度高、实时误差小等明显优势，迅速吸引了大量市场用户。目前，Kumike APP注册量超过5000万，日活跃用户超过400万。
　　然而，2015年11月，为了提高市场占有率和信息查询的准确性，同样是实时公交APP的“车来”居然指导5名程序员和员工使用爬虫软件获取公交Kumic公司服务器的行车信息。、到达时间等实时数据。
　　令人惊奇的是，五位程序员分工非常明确：一位负责编写爬虫软件程序；另一位负责编写爬虫软件程序；一是负责不断更改爬虫软件程序中的IP地址，防止被检测到；一个使用不同的IP地址集和爬虫。程序向Kumike发送数据请求；一个负责破解Kumike客户端的加密算法；破解失败后，另一名员工聘请其他公司的技术人员帮助破解加密系统，使爬虫工作得以顺利实施。这一系列数据操作取得了显著成效，帮助“车来”获取了大量实时久米克数据，每天可达3-4百万条。
　　花费大量人力、时间和经济成本获得的信息被同行窃取，直接挤压了自身的竞争优势和交易机会。久木怎么能和解？
　　2016 年，久米克一怒之下将这辆车告上法庭。这场争端花了两年时间才最终得到解决。今年5月，法院裁定车来应立即停止获取和使用久米克实时公交位置数据的不正当竞争行为，并赔偿其经济损失。
　　想必看到这里，大家最关心的问题就是五名程序员会不会被定罪？尽管在诉讼过程中，五名程序员的员工第二次使用网络爬虫获取公交车车辆的实时信息，只是因为他们履行了本职工作，并未用于谋取私利。但是，Kumike 后端服务器中存储的数据具有巨大的商业价值。未经其许可，任何人不得非法获取软件后台数据并将其用于商业行为——因此必须承担连带责任。
　　对此，中关村大数据联盟副秘书长陈新和先生告诉CSDN（ID：CSDNnews），“数据爬虫的非法边界一直是互联网争议的热点，尤其是在大数据时代数据，随着内容数据价值的日益凸显，爬虫的侵权案件也越来越多。” 身处其中的程序员很难置身于上级发出的“爬虫需求”之外，一不小心就有可能入局。
　　爬虫类犯罪认定仍不明朗，仍处于灰色地带
　　事实上，爬虫类犯罪一直是一个难以界定的灰色地带。
　　网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序。通常，这并不违法。比如百度搜索，很多人用的，除了自己的百度知道、百度百科等，几乎都是爬虫采集down。作为一项技术，爬虫本身并不违法，因此在大多数情况下都可以放心使用。一般来说，常见的爬虫方法包括构造合理的HTTP请求头、设置cookie、降低访问频率、隐式输入字段值、使用代理等。
　　例如，CSDN此前分享了北京二手房数据、网易云音乐评论、马蜂窝旅游数据、大众点评、福利3D信息等应用数据爬取。但并不是所有数据都有“爬墙机会”，陈新和说，“能不能不爬，能不能越界爬，能不能用技术手段越过封锁……这些打擦边球的爬虫？很容易错过目标。” ——尤其是当网站明确声明爬行动物 采集 或禁止转载用于商业化，或者当 网站 声明机器人协议时。
　　Robots协议又称爬虫协议、机器人协议，全称是“Robots Exclusion Protocol”。网站通过Robots协议告诉爬虫哪些页面可以爬取，哪些页面禁止爬取。
　　机器人协议是搜索引擎行业公认的商业道德，应予以遵守。
　　尽管如此，仍有无数“勇者”尝试过自己的风险，包括我们熟悉的百度、360搜索、大众点评、今日头条等：
　　事实上，可以预见的是，由于目前监管法律的不完善，仍有不少鱼漏网之鱼。但随着数据价值的不断挖掘，未来爬虫侵权案件只会越来越多。
　　第三方网站应该如何应对日益猖獗的爬虫行为？
　　面对日益猖獗的爬虫行为，作为网站党的你应该如何应对？
　　既然有“爬虫”，自然就有“反爬虫”。网站常用的反爬虫技术可以分为四类：通过User-Agent控制访问、通过IP限制反爬虫、通过JS脚本阻止爬虫、通过robots.txt限制爬虫。
　　下面我们通过几个热门网站来分析常见的反爬机制：
　　一、豆瓣
　　很多新爬虫都会爬豆瓣练手，但豆瓣也不是完全豁达。其反爬机制如下：
　　可以看出，豆瓣对于新爬虫来说是一个非常体贴的网站。只要爬虫在代码中登录账号，减少并发数，然后随机延迟等待一段时间，爬虫程序就不会被阻塞。
　　二、拉钩网
　　拉狗网原来的反爬机制没有现在那么严格，但是随着关注者的增加，网站管理员增加了一些保护服务器的手段。网站的反爬机制如下：
　　对于这样的爬虫机制，爬虫只能使用IP代理池进行突围。
　　三、汽车之家
　　汽车之家论坛的反爬机制比较先进。它采用前端页面自定义字体的方式，实现反爬的技术手段。具体来说，CSS3中的自定义字体模块用于将自定义Web字体嵌入到指定的网页中。这导致在抓取论坛帖子的口碑时，返回的文本中每隔几个单词就会出现一个乱码。
　　每次访问论坛页面，字体不变，但字符编码发生变化。因此，爬虫需要根据每次访问动态解析字体文件。具体来说，需要先访问爬取的页面，获取字体文件的动态访问地址，下载字体，读取JS渲染的文本内容，将自定义的字体编码替换为实际的文本编码，然后再将网页恢复为页面上看到的内容。.
　　……
　　然而，反爬虫并不是万能的。“以保护用户数据为名，全面禁止数据垄断爬取的策略，也将受到数据经济时代新反垄断法的挑战。” 陈新和说。
　　程序员如何才能“远离”数据抓取？
　　然而，技术是无罪的，那么程序员应该有罪吗？按照上级的指示写了几行代码，你就莫名被关起来了？可怕的是，他不仅傻眼，而且还无处申诉。
　　在知乎上，关于爬虫犯罪的问题也不少。在“爬行动物合法还是非法？”的问题下 ()、知乎user@pen核心设计师表示，爬虫开发者的道德自给和经营者的良知是避免触碰法律底线的根本所在：
　　我们周围的网络已经密密麻麻地布满了各种网络爬虫。作为爬虫开发者，如何避免在使用爬虫时陷入困境的厄运？
　　1. 严格遵守网站 制定的Robots 协议；
　　2. 在避免反爬措施的同时，需要优化你的代码，避免干扰被访问的网站的正常运行；
　　3.在设置采集策略时，要注意对可能构成作品的视频、音乐等数据的编码和采集，或者针对某些特定的网站批量采集用户生成的内容；
　　4. 在使用和传播捕获的信息时，您应该查看捕获的内容。如发现属于用户的个人信息、隐私或他人商业秘密，应及时停止并删除。
　　因此，面对来自上级的危险爬虫请求，程序员应该采取良好的措施。
　　对于涉及法律风险的数据爬取需求，程序员最好在采集之前和上级进行一次深入的交谈，并给上级简单介绍一下所涉及的法律风险。如果对方仍然坚持采集，建议提前与公司签订免责协议，避免风险出现时被拉入水中。
　　参考：
　　" 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(Web爬取时代Linkedin很难确定网页抓取的合法性时代(组图))
　　网页抓取，也称为网页抓取、数据抓取或爬虫，是一种计算机程序技术，用于从 网站 中抓取大量数据并将其处理成结构化数据。
　　网页抓取常用：
　　基本上，网络抓取是互联网的一项功能。例如，SEO 需要创建一个站点地图并授予其允许 网站 由 Google 抓取它，以便在搜索结果中排名更高。许多咨询公司聘请专门从事网络抓取的公司来丰富他们的数据库，以便为他们的客户提供专业服务。
　　在数字时代，很难确定网络抓取的合法性。
　　为什么网页抓取具有负面含义：
　　网页抓取可用于恶意目的，例如：
　　采集私人或机密信息。忽略 网站 的条款和服务并在未经所有者许可的情况下将其删除。以一种可能导致 Web 服务器在超重负载下崩溃的方式滥用数据请求。
　　请务必注意，在以下情况下，负责的数据服务提供商将拒绝您的请求：
　　数据是私密的，需要用户名和密码 服务条款 (TOS) 明确禁止网络抓取 数据受版权保护 有人可以起诉的理由是什么？
　　网络数据使用不当可能会导致意想不到的后果。
　　HiQ 与 LinkedIn
　　你可能听说过 2017 年的 HiQ vs Linkedin 案。HiQ 是一家为企业人力资源部门抓取数据的数据科学公司。Linkedin 随后发了一封终止信，以阻止 HiQ 的爬取行为。HiQ随后提起诉讼，阻止Linkedin限制其访问网站。因此，法院作出有利于 HiQ 的裁决。这是因为 HiQ 在未登录的情况下从 Linkedin 上的公共个人资料中抓取数据。也就是说，抓取在互联网上公开共享的数据是完全合法的。
　　让我们再举一个例子来说明刮擦何时有害。示例：eBay 对 Bidder's Edge 的诉讼。如果您出于个人目的抓取网页，在合法使用的原则下是合法的。如果您想将抓取的数据用于其他目的，尤其是用于商业目的，那么复杂性就开始了。（引自 100 F.Supp.2d 1058（ND Cal. 2000））。
　　2000 年，eBay 成功地利用“侵权动产”理论获得了初步禁令，以阻止投标数据聚合商 Bidder's Edge 使用“爬虫”从 eBay网站 采集数据。该意见是将“动产侵权”应用于在线活动的一个典型例子。
　　只要您不以破坏性的速度进行抓取，并且来源是公开的，那么它就是合法的。建议您在抓取前检查目标网站 是否有任何与数据抓取相关的服务条款。如果显示“不允许爬取”，则应予以尊重。
　　建议：谨慎抓取，在开始抓取之前检查“Robots.txt”以保守。对数据的激进请求可能会对 Internet 服务器造成负担。请温柔一点。没有人愿意让服务器崩溃。明智地使用数据。您可以从采集的数据中获得洞察力并帮助您的业务发展。请在开始抓取之前联系 网站 的所有者。不要将抓取的数据不加选择地传递给任何人。如果是有价值的数据，请妥善保管。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(抓取网页数据违法吗？安全吗，爬虫技术的基础原理)
　　抓取网页数据违法吗？安全吗？互联网+时代到来，越来越多的新创业公司、个人、企业都将互联网作为一个获得新思维、新技术、新客户的平台。其中许多人总想着在自己的本行领域实现快速增长，因此许多互联网创业者、跨界创业者在三年前、甚至五年前涌进互联网行业。由于小众创业（甚至资金有限）的环境，获取有效流量成为每一个互联网创业者的迫切任务。
　　于是网站爬虫、社交媒体分析、网站分析、广告投放、电商数据分析、p2p爬虫抓取应运而生。本文章不会去深度揭秘爬虫技术的基础原理。任何一个抓取网站的过程都是一个信息获取的过程，通过任何一个抓取工具来获取并处理用户输入的信息，就是一个相互冲突的过程，当某一个信息去掉则整个数据流程都会失败。因此，掌握基本的数据获取原理对于创业者来说是十分必要的。
　　实现抓取的程序通常包括：运行环境的编写（涉及命令行编程、matlab编程）、网站的调试以及shell脚本编程。这些都是基础，也是上手学习新技术最容易理解的过程。掌握简单的爬虫技术对于某些特定的流量控制、资源控制需要依赖算法、算法框架的设计、以及数据设计。比如生活中的央视每天发布的信息中，banner位往往是在非常关键的位置放置定时的广告信息，但是定时广告可能就会产生三年前、五年前的数据，那么此时网站方就应该提供一种策略，让用户将信息转化为banner位、点击广告等信息，从而实现流量的优化。
　　这种情况就需要依靠算法来实现定时广告的存储设计。如下图，任意点开一个电商平台内的商品，按从左至右的顺序爬取，从上往下依次是类目、搜索量、评论、价格、浏览量、评分，假设筛选出最精准的低价款。通过第三维度、类目以及关键词的筛选，优化出价格、发布时间、评分等结果并存储于数据库。根据分析这些数据，实现定时广告的计划和设置，最终达到优化、促销等目的。
　　而其中的最难懂的自然是逻辑的处理了，关键是存在一些规则：在类目下，卖家必须按照其应发布的内容的类目严格排序。爬虫在访问网站时，应该从该项目的页面找出不同于其应在项目内的页面进行爬取；爬虫的存储结构应该尽可能的从对比度、颜色、图片、购物车等多个维度来划分；爬虫的处理函数应该要尽可能设计得简单些。这样可以不用写太多命令行代码，从而可以解放一部分业务人员的时间。
　　爬虫的工作原理使用函数作为对爬虫对象的抽象对象。例如在xxxx的网站页面，每一个链接的最终结果都是一个http请求。需要时请求http。处理爬虫并不需要知道http是怎么在局域网传输的，因为这些细节是可以保存在单独的数据。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(网络爬虫程序员被抓，我们还敢爬虫吗？使用帮助)
　　网络爬虫程序员被抓，我们还敢爬吗？使用帮助
　　近日，一家公司因涉嫌非法抓取用户招聘网站的简历信息而被查封，负责编写抓取程序的程序员也将面临牢狱之灾。
　　
　　它可能是这样的：
　　一个老板扔了一个网站给一个小程序员，让他把这个网站的数据抓起来，我们来分析一下。这个小程序员写了一段抓代码，测试了一下，程序没问题。他可以正常抓取到这个网站的数据，然后毫不犹豫的上线了。. 过了几天，这个小程序员发现抓取的速度有点慢，于是把1个线程改成10个线程，发布到网上，开始爬取，程序运行正常。
　　过了一会，网站master的主人发现最近流量激增，频繁宕机。然后组织公司的程序员调查系统问题。经调查，发现系统某界面被频繁访问，怀疑是恶意攻击，遂报案。警方通过访问源IP，查明了小程序员所在的公司，并将公司200人全部拘留调查。小程序员将面临牢狱之灾，因为他负责编写捕获程序。小程序员一脸懵，我只负责老板交给我的任务，我犯了什么法？
　　看完这条消息，程序员朋友们还不赶紧让你的爬虫程序下线，不然你就是下一个被抓的，你怕吗？
　　爬虫技术对于大部分程序员来说并不陌生，大部分程序员都做过爬虫的工作！记得毕业后加入的第一家公司是负责爬虫的。主要从各大高校官网抓取新闻信息，然后利用这些信息制作高校手机微官网。当然，我们也经历了大部分高校的默认。
　　今天我们不管爬虫是不是非法的，这个问题我们也不清楚。中国有很多大数据分析公司。他们可以提供各种数据点。他们的数据从何而来？有多少是合法来源？恐怕他们中的大多数都在爬行。今天我们盘点一下那些java爬虫技术。
　　一、Jsoup
　　HTML解析器可以直接解析一个URL地址和HTML文本内容。它提供了一个非常省力的 API，用于通过 DOM、CSS 和类似 jQuery 的操作方法获取和操作数据。这也是我使用的第一个爬虫技术。
　　二、HtmlUnit
　　HtmlUnit 是一个 java 无界面浏览器库。它可以模拟 HTML 文档，并提供相应的 API，让您可以调用页面、填写表单、点击链接等。这是一种模拟浏览器以进行测试的方法。使用 HtmlUnit 感觉就像在操作一个浏览器，它同时支持 css 和 js。
　　三、硒
　　Selenium 是用于 Web 应用程序测试的工具。Selenium 测试直接在浏览器中运行，就像真正的用户一样。支持的浏览器包括 IE（7、8、9、10、11)、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome、Opera 等）。
　　Selenium 我认为是最好的爬虫工具，因为它完全模拟了浏览器。浏览器被程序丢弃，模拟人为操作。在我的文章【硒武器！解放测试程序员的双手]。
　　最后，爬虫有风险，应谨慎使用。希望广大程序员朋友在使用爬虫技术时，有数据隐私的意识。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(万一博主使用三种不同的方式需要登录才能获取数据的网站数据POST)
　　目的是如果博主网站不能访问，他需要学习的东西就不存在了。
　　本文需要学习的是使用三种不同的方式爬取需要登录获取数据的网站数据
　　POST请求方式：需要在后台获取登录URL并填写请求体参数，然后POST请求登录，比较麻烦；
　　添加Cookies方式：先登录，将获取到的Cookies添加到Headers中，最后使用GET方式请求登录，最方便；
　　Selenium 模拟登录：无需手动操作，自动完成账号密码的输入，简单但速度较慢。
　　对于很多想先登录的网站来说，模拟登录往往是爬虫的第一道坎。本文介绍三种方式：POST请求登录、获取cookies登录、Seleium模拟登录。
　　摘要：在爬取的时候，除了常见的网站不用登录也可以爬取，还有一种类型的网站需要先登录。比如豆瓣、知乎、上篇文章中的桔子网文章。这类网站又可以分为：只需输入账号密码，除账号密码外还需要输入或点击验证码。本文以仅输入账号密码即可登录的聚子网为例，介绍三种常用的模拟登录方式。
　　POST请求方式：需要在后台获取登录URL并填写请求体参数，然后POST请求登录，比较麻烦；
　　添加Cookies方式：先登录，将获取到的Cookies添加到Headers中，最后使用GET方式请求登录，最方便；
　　Selenium 模拟登录：无需手动操作，自动完成账号密码的输入，简单但速度较慢。
　　下面，我们分别用代码实现上述三种方法。
　　1. 登陆页面
　　这是我们要获取内容的网页：
　　该网页需要登录才能查看数据信息。登录界面如下：
　　可以看到，只需要输入账号和密码即可登录，无需输入验证码，比较简单。接下来，我们使用一个测试账号和密码来实现模拟登录。
　　2. POST 提交请求以登录
　　首先，我们需要找到 POST 请求的 URL。
　　有两种方法，第一种是在网页devtools中查看请求，第二种是在Fiddler软件中查看。
　　先说第一种方法。
　　在登录界面输入账号密码，打开开发者工具，清除所有请求，然后点击登录按钮，就会看到生成了大量的请求。POST 请求的 URL 是哪个？这个需要一点经验，因为是登录，所以尽量点击带有“登录”字样的请求。这里我们点击第四个请求，在右侧的header中可以看到请求的URL。请求方式为 POST 类型，表示 URL 正确。
　　接下来，我们下拉到表单数据。这里有几个参数，包括身份和密码。这两个参数就是我们登录时需要输入的账号和密码，也就是POST请求需要携带的参数。
　　参数构造非常简单。接下来只需要使用Requests.post方法请求登录网站，然后就可以爬取内容了。
　　下面，我们尝试使用 Fiddler 获取 POST 请求。
　　如果你不熟悉 Fiddler 或者你的电脑上没有安装它，你可以先了解并安装它。
　　Fiddler 是一个客户端和服务器端的 HTTP 代理，也是最常用的 HTTP 数据包捕获工具之一。它可以记录客户端和服务器之间的所有 HTTP 请求。它可以分析请求数据、设置断点、调试 Web 应用程序、修改请求的数据，甚至可以针对特定的 HTTP 请求修改服务器返回的数据。它非常强大。它是一个强大的网络调试工具。
　　Fiddler下载地址：
　　使用教程：
　　接下来，我们通过 Fiddler 拦截登录请求。
　　点击登录后，在Fiddler官方页面，左侧可以看到很多请求。通过观察，第 15 次请求的 URL 收录一个“登录”字段，很可能是登录的 POST 请求。我们点击请求，回到右边，分别点击“inspectors”和“Headers”，可以看到是一个POST请求，URL和上面方法得到的URL是一样的。
　　接下来切换到右侧的Webforms选项，可以看到Body请求体。也与上述方法得到的相同。
　　获取到 URL 和请求体参数后，就可以开始使用 Requests.post 方法模拟登录了。
　　代码显示如下：
　　导入请求
　　标题 = {
　　'用户代理': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像 Gecko) Chrome/6< @6.0.3359.181 Safari/537.36',
　　}
　　数据 = {
　　'身份'：''，
　　'密码':'test2018',
　　}
　　网址='#39;
　　会话 = 请求。会话（）
　　session.post(url, headers = headers, data = data)
　　# 登录后，我们需要获取另一个网页中的内容
　　response = session.get('#39;, headers = headers)
　　打印（response.status_code）
　　打印（响应。文本）
　　使用 session.post 方法提交登录请求，然后使用 session.get 方法请求目标页面并输出 HTML 代码。可见，网页内容获取成功。
　　接下来介绍第二种方法。
　　3. 获取cookies，直接请求登录
　　上述方法中，我们需要到后台获取POST请求链接和参数，比较麻烦。接下来，我们可以尝试先登录，获取cookie，然后将cookie添加到Headers中，然后使用GET方式进行请求，过程就简单多了。
　　代码显示如下：
　　导入请求
　　标题 = {
　　'用户代理': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像 Gecko) Chrome/6< @6.0.3359.181 Safari/537.36',
　　'Cookie': '你的 cookie',
　　}
　　网址 = '#39;
　　会话 = 请求。会话（）
　　响应 = session.get('#39;, headers=headers)
　　打印（response.status_code）
　　打印（响应。文本）
　　可以看到，添加cookie之后，就不需要发起POST请求了，直接GET目标页面即可。可以看到，也可以成功获取到网页内容。
　　下面介绍第三种方法。
　　4. Selenium 模拟登录
　　这个方法很直接，用Selenium代替手动的方法，自动输入账号密码然后登录。
　　Selenium的使用在上一篇文章文章中有​​详细介绍，不熟悉的可以复习一下：
　　代码显示如下：
　　从硒导入网络驱动程序
　　从 mon.by 导入
　　从 selenium.webdriver.support 导入 expected_conditions 作为 EC
　　从 selenium.webdriver.support.wait 导入 WebDriverWait
　　浏览器 = webdriver.Chrome()
　　browser.maximize_window() # 最大化窗口
　　wait = WebDriverWait(browser, 10) # 等待 10s 加载
　　定义登录（）：
　　browser.get('#39;)
　　输入 = wait.until（EC.presence_of_element_located（
　　(By.XPATH, '//*[@id="create_account_email"]')))
　　input.send_keys('')
　　输入 = wait.until（EC.presence_of_element_located（
　　(By.XPATH, '//*[@id="create_account_password"]')))
　　input.send_keys('test2018')
　　提交 = wait.until(EC.element_to_be_clickable(
　　(By.XPATH, '//*[@id="login_btn"]')))
　　submit.click() # 点击登录按钮
　　获取页面索引（）
　　def get_page_index():
　　browser.get('#39;)
　　尝试：
　　print(browser.page_source) # 输出网页源代码
　　例外为 e：
　　打印（str（e））
　　登录（）
　　这里，我们先在网页中定位到账号节点位置：'//*[@id="create_account_email"]'，然后使用input.send_keys方法输入账号。同样，找到密码框并输入密码。然后定位登录按钮的位置：//*[@id="login_btn"]，然后使用submit.click()方法实现点击登录按钮的操作，完成登录。可以看到，也可以成功获取到网页内容。
　　以上是模拟需要登录网站的几种方式。登录后，您可以开始爬取所需的内容。
　　5. 总结：
　　本文分别实现了模拟登录的三种操作方式，建议先选择第二种方式，即先获取Cookies，然后直接用Get请求登录的方式。
　　本文模拟登录网站，只需要输入账号密码，不需要获取Authenticity_token等相关加密参数，也不需要输入验证码，所以方法比较简单. 但是，在模拟登录的时候，还是有很多加密参数、验证码输入等问题需要处理。稍后会介绍。 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
　　什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
　　下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
　　内容
　　1、爬虫之道
　　2、爬虫应用场景
　　3、反爬虫攻略
　　爬行动物的方式
　　从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
　　1、常规爬虫
　　常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
　　例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
　　1、确定目标地址
　　分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
　　2、目标信息分析
　　请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而你爬回来的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
　　
　　3、数据存储
　　解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
　　总结：可见常规爬虫必须提前知道需要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
　　随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
　　2、自动爬虫
　　有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
　　Puppeteer 是来自 Google Chrome 的一个无头 chrome 工具，它提供了一个高级 api 来控制无头 chrome。
　　puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
　　比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
　　接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
　　爬虫应用场景
　　前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
　　1、爬取网页数据
　　从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
　　2、UI 自动化测试
　　因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
　　3、生成页面截图和PDF
　　puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
　　4、监控网页数据
　　通过抓取前端数据，可以监控网站数据是否异常（如数据丢失0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
　　5、监控网页性能
　　它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
　　反爬虫策略
　　如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
　　1、屏蔽ip
　　这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
　　2、用图片替换敏感信息
　　电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
　　3、你看到的不是你得到的
　　通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
　　4、手动输入动态码
　　有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
　　5、合法渠道
　　爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面上还是有点边缘的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
　　来源 | 产品技术课程（ID：pm_it_course）
　　作者 | 小柠檬；编辑 | 鱼丸饺子 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(2019北京500强企业名单_排行榜123网中国企业500)
　　如果你的爬虫需要爬取的内容存在于页面的table标签中，那么本文探讨的方法对你很有帮助。
　　以下两个网址有非常规范的表格数据
　　北京有哪​​些世界500强企业？ 2019北京500强企业榜_排名123网络​
　　
　　中国企业500强_百度百科​
　　
　　前者是北京500强企业名单，后者是中国500强企业名单
　　
　　对于常规爬取，需要对页面进行分析，准确找到这部分内容的标签位置，然后进行定点爬取。分析了好几页，发现这些表的数据非常相似
　　它们存储在table标签中，第一个tr是第一行的标题，第二个tr是数据内容
　　








排名

公司名称(中英文)

营业收入(百万美元)



2

国家电网公司(STATE GRID)

348903.1



3

中国石油化工集团公司(SINOPEC GROUP)

326953



4

中国石油天然气集团公司(CHINA NATIONAL PETROLEUM)

326007.6

　　既然都长得一样，不如写一个通用的表单抓取函数，这样当你再次遇到这种类型的页面时，可以快速抓取，为什么不写一个通用的表单抓取爬虫，因为获取的页面不同方式不同，但是只要获取到了html，剩下的解析提取过程都是一样的。
　　如果你想让一个函数处理所有情况，你需要对表格有特殊的了解，这样这个函数才能覆盖大部分情况。至于少数特殊页面，不在此功能范围内。
　　第一个 tr 是标题行，它的内部标签可以是 th 或 td。对于tbody中的tr，其内部都是td，写程序时要注意。获取 td 内容时，只关心实际的文本内容，不想要粗体标签或链接。因此，代码中只需要提取td下的文本内容即可。
　　思路定了，代码好写
　　import pprint
import requests
from lxml import etree
def get_table_from_html(html):
tree = etree.HTML(html)
# 寻找所有的table标签
table_lst = tree.xpath("//table")
table_data_lst = []
for table in table_lst:
table_data_lst.append(get_table(table))
return table_data_lst
def get_table(table_ele):
"""
获取table数据
:param table_ele:
:return:
"""
tr_lst = table_ele.xpath(".//tr")
# 第一行通常来说都是标题
title_data = get_title(tr_lst[0])
# 第一行后面都是数据
data = get_data(tr_lst[1:])
return {
'title': title_data,
'data': data
}
def get_title(tr_ele):
"""
获取标题
标题可能用th 标签，也可能用td标签
:param tr_ele:
:return:
"""
# 先寻找th标签
title_lst = get_tr_data_by_tag(tr_ele, 'th')
if not title_lst:
title_lst = get_tr_data_by_tag(tr_ele, 'td')
return title_lst
def get_data(tr_lst):
"""
获取数据
:param tr_lst:
:return:
"""
datas = []
for tr in tr_lst:
tr_data = get_tr_data_by_tag(tr, 'td')
datas.append(tr_data)
return datas
def get_tr_data_by_tag(tr, tag):
"""
获取一行数据
:param tr:
:param tag:
:return:
"""
datas = []
nodes = tr.xpath(".//{tag}".format(tag=tag))
for node in nodes:
text = node.xpath('string(.)').strip()
datas.append(text)
return datas
def get_html(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36',
}
res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
return res.text
def run():
url = 'https://baike.baidu.com/item/% ... 39%3B
# url = "https://www.phb123.com/qiye/35109.html"
html = get_html(url)
table_lst = get_table_from_html(html)
pprint.pprint(table_lst)
if __name__ == '__main__':
run()
　　目前我只使用了几个网页进行测试。如果遇到此方法无法准确爬取的页面，可以给我留言，我会根据页面内容改进此表单爬取方法 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(2.-toggle爬取数据，发现问题元素都选择好了)
　　这是简易数据分析系列文章的第10期。
　　友情提示：这篇文章文章内容很多，信息量很大。希望大家在学习的时候多读几遍。
　　我们在朋友圈刷微博的时候，总是强调“刷”这个词，因为在看动态的时候，当内容被拉到屏尾的时候，APP会自动加载下一页的数据，从体验上来说看，数据将不断加载，永无止境。
　　今天我们要讲的是如何使用Web Scraper来抓取滚动到最后的网页。
　　今天的实践网站是知乎的数据分析模块的精髓。该网站是：
　　这次要刮的内容是精英帖的标题、回答者和点赞数。下面是今天的教程。
　　1.创建站点地图
　　一开始，我们需要创建一个容器，其中收录要捕获的三种数据。为了实现滚动到最后加载数据的功能，我们选择容器的Type为Element scroll down，即滚动到网页底部加载数据。
　　在这种情况下，所选元素被命名为 div.List-item。
　　为了复习上一节通过数据个数控制记录数的方法，我们在元素名后面加上nth-of-type(-n+100)，暂时只抓取前100个数据。
　　然后我们保存容器节点，在这个节点下选择要抓取的三种数据类型。
　　第一个是标题，我们命名为title，选中的元素命名为[itemprop='知乎:question'] a：
　　然后是响应者姓名和点赞数，选中元素名称为#Popover10-toggle a和button.VoteButton--up：
　　2. 爬取数据，发现问题
　　元素全部选中，我们按照Sitemap 知乎_top_answers -> Scrape -> Start craping 的路径爬取数据。等了十多秒才看到结果，内容让我们傻眼了：
　　数据呢？我要捕获哪些数据？为什么这一切都变成了空？
　　在计算机领域，null一般代表一个空值，表示什么都没有。当放置在 Web Scraper 中时，这意味着没有捕获任何数据。
　　我们可以回想一下，网页上确实有数据。在整个操作过程中，唯一的变量就是选择元素的操作。所以，一定是我们在选择元素时出错，导致内容匹配出现问题，无法正常爬取数据。要解决这个问题，我们需要看一下页面的构成。
　　3.分析问题
　　要查看一个网页的构成，我们需要用到浏览器的另一个功能，就是选择视图元素。
　　1.我们点击控制面板左上角的箭头，此时箭头颜色会变为蓝色。
　　2.然后我们将鼠标移到标题上，标题将被蓝色半透明蒙版覆盖。
　　3.我们再次点击标题，会发现我们会跳转到Elements子面板，里面收录了一些很难看懂的五颜六色的代码
　　这里不要害怕，这些HTML代码不涉及任何逻辑，它们只是网页中的一个骨架，提供一些排版功能。如果平时用markdown写，可以把HTML理解为markdown，功能更复杂。
　　结合HTML代码，我们看一下匹配规则[itemprop='知乎:question']
　　首先这是一个树结构：
　　首先是一个名为 h2 的标签
　　...，它有一个 class='ContentItem-title' 属性；
　　里面还有一个叫div的标签
　　...
　　, 它有属性 itemprop='知乎:question';
　　在 div 标签中还有一个名为 a 的标签...；
　　a标签里有一行，就是我们要抢的标题：如何快速成为数据分析师？
　　从可视化的角度来看，上一句其实是一个嵌套结构。我提取了关键内容。内容结构是否清晰得多？
　　如何快速成为一名数据分析师？ 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(爬虫为什么要学习爬虫的相关笔记，爬虫的分类
)
　　本系列是关于自己学习爬虫相关的笔记。如果有任何错误，请纠正我
　　什么是爬虫 为什么要学爬虫
　　在数据量爆炸式增长的互联网时代，网站与用户的交流本质上是数据的交换。分析数据可以帮助企业做出更好的决策，这涉及到大数据分析，而爬虫是数据分析的第一步。
　　爬行动物的价值
　　在网上抓取数据是给我用的。有很多数据，就像拥有一个数据库一样。下一步是如何将爬取的数据产品化和商业化。
　　爬行动物是合法的还是非法的？
　　爬虫用于批量获取网页的公共信息，即前端展示的数据信息。因此，既然是公共信息本身，它实际上就像一个浏览器。浏览器解析并显示页面内容，爬虫也是如此，但是爬虫会批量下载，所以是合法的。违法情况是配合爬虫，利用黑客技术攻击网站后台，盗取后台数据（如用户数据等）
　　爬虫带来的风险主要体现在以下两个方面： 那么，作为爬虫开发者，如何进行爬虫呢？爬虫的分类python爬虫（1）获取网页的过程；
　　获取网页是向返回整个网页数据的 URL 发送请求。类似于在浏览器中输入 URL 并回车，您可以看到 网站 的整个页面。
　　获取网页的基本技术：requests、urllib 和 selenium
　　获取网页的先进技术：多进程多线程爬取、登录爬取、突破IP封禁、使用服务器爬取。
　　(2）解析网页（提取数据）；
　　解析网页就是从整个网页的数据中提取出想要的数据。与您希望如何在页面中查找产品价格类似，价格是您要提取的数据。
　　解析网页的基本技术：re正则表达式、BeautifulSoup和lxml。
　　网页解析高级技术：解决中文乱码。
　　(3）存储数据。
　　存储数据也很容易理解，就是存储数据。我们可以存储在 csv 或数据库中。
　　存储数据的基本技术：保存为txt文件和保存为csv文件
　　存储数据的先进技术：存储在 MySQL 数据库和 MongoDB 数据库中
　　爬行动物的矛和盾
　　有一种说法，互联网上50%的流量是由爬虫创造的。这种说法虽然有些夸张，但也体现了爬行动物的普遍性。爬虫之所以无处不在，是因为爬虫可以给互联网企业带来收益。
　　对于相关的电商网站，很多电商网站愿意通过比价网站或者其他购物信息网站来爬取，因为可以给他们带来产品更多的流量。但他们不愿意从其他电商网站获取价格信息和产品描述，因为他们担心其他电商网站恶意比价或抄袭。同时，他们经常爬取其他电商网站的数据，希望能看到其他人的价格。
　　反爬机制
　　门户网站通过制定相应的策略和技术手段，防止爬虫程序爬取网站数据。
　　反反爬策略
　　爬虫利用相应的策略和技术手段破解门户网站的反爬虫手段，从而爬取对应的数据。
　　机器人协议
　　几乎在爬虫技术诞生的同时，反爬虫技术也诞生了。1990年代，当搜索引擎网站使用爬虫技术对网站进行爬取时，一些搜索引擎从业者和网站站长通过邮件讨论了一个“君子协议”——robots.txt。即网站有权指定网站中哪些内容可以被爬虫爬取，哪些内容不能被爬虫爬取。这不仅可以保护隐私和敏感信息，还可以被搜索引擎收录使用，增加流量。
　　历史上第一起关于爬虫的诉讼诞生于 2000 年。eBay 将汇总价格信息的价格比较网站BE 告上法庭。eBay 声称它已经将哪些信息无法捕获到机器人协议中。但BE违反了该协议。但BE认为，eBay上的内容是用户的集体贡献，不归用户所有，爬虫协议不能作为法律依据。最终，经过行业内的反复讨论和法庭上的几轮较量，eBay最终胜诉，也开创了以爬虫机器人协议为主要参考的先河。
　　最后，网站的协议详情可以通过网站域名+/robots.txt的形式访问，例如：
　　User-agent: Baiduspider
Disallow: /
User-agent: baiduspider
Disallow: / 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(
什么是网页抓取？Web搜集如何工作？最简单的方法)
　　
　　什么是网页抓取？
　　简而言之，网络抓取允许您从 网站 中提取数据，因此可以将其保存在计算机上的文件中，以便稍后在电子表格中访问。通常，您只能查看下载的网页，不能提取数据。是的，可以手动复制其中的某些部分，但这种方式非常耗时且不可扩展。网页抓取从选定的页面中提取可靠的数据，因此该过程变得完全自动化。接收到的数据稍后可用于商业智能。换句话说，一个人可以处理任何类型的数据，因为到目前为止，Web 非常适合抓取大量数据以及不同的数据类型。图片、文本、电子邮件甚至电话号码 - 都将被提取以满足您的业务需求。对于某些项目，可能需要特定数据，例如财务数据、房地产数据、评论、价格或竞争对手数据。它也可以使用网络刮刀快速轻松地提取。但最重要的是，您最终会以您选择的格式获得提取的数据。它可以是纯文本、JSON 或 CSV。
　　网络抓取如何工作？
　　当然，有很多方法可以提取数据，但这里是最简单和最可靠的方法。它的工作原理如下。
　　
　　1.请求-响应
　　任何网络爬虫（也称为“爬虫”）的第一步是从目标 网站 请求特定 URL 的内容。以 HTML 格式获取请求的信息。请记住，HTML 是用于在网页上显示所有文本信息的文件类型。
　　2.解析和提取
　　HTML是一种结构简单明了的标记语言。解析适用于任何计算机语言，将代码视为一堆文本。它在内存中生成计算机可以理解和使用的结构。为简单起见，我们可以说 HTML 解析获取 HTML 代码，获取并提取相关信息 - 标题、段落、标题。链接和格式（例如粗体文本）。所以你只需要一个正则表达式来定义一个正则语言，所以正则表达式引擎可以为那个特定的语言生成一个解析器。因此，模式匹配和文本提取是可能的。
　　3.下载
　　最后一步 - 以您选择的格式（CSV、JSON 或数据库）下载并保存数据。一旦可访问，就可以在其他程序中检索和实现它。换句话说，抓取不仅使您能够提取数据，还可以将其存储在本地中央数据库或电子表格中，并在以后需要时使用。
　　网络搜索的高级技术
　　
　　今天，计算机视觉技术以及机器学习技术被用于从图像中区分和抓取数据，类似于人类可以做到这一点。所有的工作都非常简单。机器系统学会拥有自己的分类并为它们分配所谓的置信度分数。它是统计可能性的度量。因此，如果分类被认为是正确的，则意味着它接近于训练数据中识别的模式。如果置信度分数太低，系统会启动新的搜索查询以选择最有可能收录先前请求数据的文本堆。在系统尝试从被认为是新的文本中删除相关数据并将原创数据中的数据与接收到的结果相协调之后。如果置信度分数仍然太低，
　　网络抓取有什么用？
　　
　　使用网络抓取有很多方法可以做到这一点，基本上在每个已知领域。但是，让我们仔细看看网络抓取被认为最有效的一些领域。
　　价格监控
　　有竞争力的定价是电子商务企业的主要策略。在这里取得成功的唯一方法是跟踪您的竞争对手及其定价策略。解析后的数据可以帮助您定义自己的定价策略。它比手动比较和分析要快得多。在价格监控方面，网络抓取非常有效。
　　领先一步
　　营销对于任何企业都是必不可少的。要使营销策略取得成功，不仅需要获取相关各方的详细联系信息，还需要与他们取得联系。这是潜在客户生成的本质。网页抓取可以改进流程并提高效率。潜在客户是加速营销活动的第一件事。要接触你的目标受众，你很可能需要大量的数据，例如电话号码、电子邮件等。当然，手动从网络上成千上万的 网站 中采集数据是不可能的。但是网络抓取可以帮助您！它提取数据。该过程不仅准确而且快速，只需要一小部分时间。接收到的数据可以轻松集成到您的销售工具中。
　　竞争分析
　　竞争一直是任何企业的血肉，但今天，了解您的竞争对手至关重要。它使我们能够更有效地了解他们的优势和劣势、策略和评估风险。当然，这只有在您拥有大量相关数据的情况下才有可能。网络抓取在这里也有帮助。任何策略都从分析开始。但是如何处理分散在各处的数据呢？有时甚至无法手动访问它。如果手动操作很困难，请使用网络抓取。通过这种方式，您几乎可以立即获得开始工作所需的数据。这里的好处是——爬虫越快，竞争分析就越好。
　　提取图像和产品描述
　　当客户进入任何电子商务网站时，他首先看到的是视觉内容，例如图片、视频。但是，您如何在一夜之间创建所有数量的产品描述和图像？只是刮网。所以当你想到开始一个全新的电子商务的想法时网站，你的内容是有问题的——图片描述等。雇佣某人只是复制、粘贴或编写的旧好方法从头开始的内容可能有效，但不一定会永远持续下去。请改用网络抓取并查看结果。换句话说，网络抓取让您作为电子商务网站所有者的生活更轻松。
　　抓取软件合法吗？
　　网页抓取软件正在处理数据——从技术上讲，它是数据提取的过程。但是，如果它受法律保护或受版权保护怎么办？自然而然出现的第一个问题是“合法吗”？这是一个棘手的问题，到目前为止，即使在层之间，也没有对此有坚定的看法。这里有几点需要考虑：
　　1、公共数据可以无限期地丢弃，没有任何限制。但是，如果您进入私人数据，可能会给您带来麻烦。
　　2、滥用方式或将个人数据用于商业目的的最佳方式违反，请避免。
　　3、删除受版权保护的数据是非法和不道德的。
　　4、为了安全起见，请遵守 Robots.txt 要求和服务条款 (ToS)。
　　5、也可以使用 API 进行抓取。
　　6、认为抓取速度在 10-15 秒内。否则，您可能会被阻止进行下一步。
　　7、如果您想安全，请不要频繁访问您的服务器，也不要以激进的方式处理网络抓取。
　　网络搜索的挑战
　　
　　Web 抓取在某些方面可能具有挑战性，尽管它通常相对简单。您可能遇到的主要挑战如下：
　　1.频繁的结构变化
　　一旦设置了刮刀，大游戏就开始了。换句话说，设置工具是第一步，因此您将面临一些意想不到的挑战：
　　所有 网站 都在不断更新他们的用户界面和功能。这意味着 网站 结构一直在变化。就爬虫而言，只要您牢记现有结构，任何更改都可能破坏您的计划。相应地更改爬虫后，问题将得到解决。因此，为了获得完整和相关的数据，刮板应在结构发生变化后立即不断更换。
　　2. 蜜罐陷阱
　　请记住，所有收录敏感数据的 网站 都会采取预防措施以这种方式保护数据，它们被称为 HoneyPots。这意味着您所有的网络抓取都可以被阻止，请尝试找出这次出了什么问题。HoneyPots 是爬虫可以访问的链接，但被开发用于检测爬虫并阻止它们提取数据。在大多数情况下，它们是 CSS 样式设置为 display:none 的链接。隐藏它们的另一种方法是将它们从可见区域中移除或赋予它们背景颜色。当您的爬虫“被困”时，IP 会被标记甚至被阻止。深层目录树是检测爬虫的另一种方法。因此，需要限制检索到的页面数量或限制遍历深度。
　　3.刮板技术
　　刮板技术已经发展到网络技术，因为有很多数据不应该共享，这很好。但是，如果不牢记这一点，它最终可能会被阻止。以下是您应该知道的最基本要点的简短列表：
　　网站越大越能保护数据和定义爬虫。例如，LinkedIn、Stubhub 和 Crunchbase 使用强大的反爬虫技术。
　　对于这样的 网站，可以使用动态编码算法和 IP 阻止机制来阻止 bot 访问。
　　显然，这是一个巨大的挑战——应该避免阻塞，因此解决方案变成了一个费时费力且成本高昂的项目。
　　4.数据质量
　　获取数据只是要实现的目标之一。为了有效地工作，数据应该是干净和准确的。换句话说，如果数据不完整或有很多错误，它是没有用的。从业务角度来看，数据质量是首要标准，归根结底，您需要准备好数据以供使用。
　　如何开始爬网？
　　我们很确定——诸如“我如何开始抓取网络并增强我的营销策略？”之类的问题。浮现在你的脑海。
　　1、自己写代码，这需要你有很好的编程知识。你可以根据你要爬取的网站制定不同的爬取代码。
　　2、带有一些网页抓取工具和网页抓取服务
　　3、拥有一支专门针对您的业务需求编写爬虫的开发人员团队，让您获得一个独特的工具，而无需担心权利纠纷。如果您决定订购一些现有的刮刀，总成本将大大降低。开发人员也可以根据要求自由匹配和创建一个好的爬虫，为什么不这样做呢？
　　
　　基于网页抓取、数据分析和数据可视化的 SaaS MVP
　　综上所述
　　网络抓取是一种非常强大的工具，可用于提取数据并获得其他竞争优势。您越早开始探索，对您的业务就越有利。有多种方法可以开始探索网络爬虫的世界，您可以从免费的网络爬虫开始，然后继续使用根据您的需求和要求开发的独特工具。
　　它也可以使用网络刮刀快速轻松地提取。这意味着您所有的网络抓取都可以被阻止，请尝试找出这次出了什么问题。从业务角度来看，数据质量是首要标准，归根结底，您需要准备好数据以供使用。有多种方法... 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(什么是网页抓取？Web搜集如何工作？最简单的方法)
　　什么是网页抓取？
　　简而言之，网络抓取允许您从 网站 中提取数据，因此可以将其保存在计算机上的文件中，以便稍后在电子表格中访问。通常，您只能查看下载的网页，不能提取数据。是的，可以手动复制其中的某些部分，但这种方式非常耗时且不可扩展。网页抓取从选定的页面中提取可靠的数据，因此该过程变得完全自动化。接收到的数据稍后可用于商业智能。换句话说，一个人可以处理任何类型的数据，因为到目前为止，Web 非常适合抓取大量数据以及不同的数据类型。图片、文本、电子邮件甚至电话号码 - 都将被提取以满足您的业务需求。对于某些项目，可能需要特定数据，例如财务数据、房地产数据、评论、价格或竞争对手数据。它也可以使用网络刮刀快速轻松地提取。但最重要的是，您最终会以您选择的格式获得提取的数据。它可以是纯文本、JSON 或 CSV。
　　网络抓取如何工作？
　　当然，有很多方法可以提取数据，但这里是最简单和最可靠的方法。它的工作原理如下。
　　
　　1.请求-响应
　　任何网络爬虫（也称为“爬虫”）的第一步是从目标 网站 请求特定 URL 的内容。以 HTML 格式获取请求的信息。请记住，HTML 是用于在网页上显示所有文本信息的文件类型。
　　2.解析和提取
　　HTML是一种结构简单明了的标记语言。解析适用于任何计算机语言，将代码视为一堆文本。它在内存中生成计算机可以理解和使用的结构。为简单起见，我们可以说 HTML 解析获取 HTML 代码，获取并提取相关信息 - 标题、段落、标题。链接和格式（例如粗体文本）。所以你只需要一个正则表达式来定义一个正则语言，所以正则表达式引擎可以为那个特定的语言生成一个解析器。因此，模式匹配和文本提取是可能的。
　　3.下载
　　最后一步 - 以您选择的格式（CSV、JSON 或数据库）下载并保存数据。一旦可访问，就可以在其他程序中检索和实现它。换句话说，抓取不仅使您能够提取数据，还可以将其存储到本地中央数据库或电子表格中，并在以后需要时使用。
　　网络搜索的高级技术
　　
　　今天，计算机视觉技术以及机器学习技术被用于从图像中区分和抓取数据，类似于人类可以做到这一点。所有的工作都非常简单。机器系统学会拥有自己的分类并为它们分配所谓的置信度分数。它是统计可能性的度量。因此，如果分类被认为是正确的，则意味着它接近于训练数据中识别的模式。如果置信度分数太低，系统会启动新的搜索查询以选择最有可能收录先前请求数据的文本堆。在系统尝试从被认为是新的文本中删除相关数据并将原创数据中的数据与接收到的结果相协调之后。如果置信度分数仍然太低，
　　网络抓取有什么用？
　　
　　使用网络抓取有很多方法可以做到这一点，基本上在每个已知领域。但是，让我们仔细看看网络抓取被认为最有效的一些领域。
　　价格监控
　　有竞争力的定价是电子商务企业的主要策略。在这里取得成功的唯一方法是跟踪您的竞争对手及其定价策略。解析后的数据可以帮助您定义自己的定价策略。它比手动比较和分析要快得多。在价格监控方面，网络抓取非常有效。
　　领先一步
　　营销对于任何企业都是必不可少的。要使营销策略取得成功，不仅需要获取相关各方的详细联系信息，还需要与他们取得联系。这是潜在客户生成的本质。网页抓取可以改进流程并提高效率。潜在客户是加速营销活动的第一件事。要接触你的目标受众，你很可能需要大量的数据，例如电话号码、电子邮件等。当然，手动从网络上成千上万的 网站 中采集数据是不可能的。但是网络抓取可以帮助您！它提取数据。该过程不仅准确而且快速，只需要一小部分时间。接收到的数据可以轻松集成到您的销售工具中。
　　竞争分析
　　竞争一直是任何企业的血肉，但今天，了解您的竞争对手至关重要。它使我们能够更有效地了解他们的优势和劣势、策略和评估风险。当然，这只有在您拥有大量相关数据的情况下才有可能。网络抓取在这里也有帮助。任何策略都从分析开始。但是如何处理分散在各处的数据呢？有时甚至无法手动访问它。如果手动操作很困难，请使用网络抓取。通过这种方式，您几乎可以立即获得开始工作所需的数据。这里的好处是——爬虫越快，竞争分析就越好。
　　提取图像和产品描述
　　当客户进入任何电子商务网站时，他首先看到的是视觉内容，例如图片、视频。但是，您如何在一夜之间创建所有数量的产品描述和图像？只是刮网。所以当你想到开始一个全新的电子商务的想法时网站，你的内容是有问题的——图片描述等。雇佣某人只是复制、粘贴或编写的旧好方法从头开始的内容可能有效，但不一定会永远持续下去。请改用网络抓取并查看结果。换句话说，网络抓取让您作为电子商务网站所有者的生活更轻松。
　　抓取软件合法吗？
　　网页抓取软件正在处理数据——从技术上讲，它是数据提取的过程。但是，如果它受法律保护或受版权保护怎么办？自然而然出现的第一个问题是“合法吗”？这是一个棘手的问题，到目前为止，即使在层之间，也没有对此有坚定的看法。这里有几点需要考虑：
　　1、公共数据可以无限期地丢弃，没有任何限制。但是，如果您进入私人数据，可能会给您带来麻烦。
　　2、滥用方式或将个人数据用于商业目的的最佳方式违反，所以请避免。
　　3、删除受版权保护的数据是非法和不道德的。
　　4、为了安全起见，请遵守 Robots.txt 要求和服务条款 (ToS)。
　　5、也可以使用 API 进行抓取。
　　6、认为抓取速度在 10-15 秒内。否则，您可能会被阻止进行下一步。
　　7、如果您想安全，请不要频繁访问您的服务器，也不要以激进的方式处理网络抓取。
　　网络搜索的挑战
　　
　　Web 抓取在某些方面可能具有挑战性，尽管它通常相对简单。您可能遇到的主要挑战如下：
　　1.频繁的结构变化
　　一旦设置了刮刀，大游戏就开始了。换句话说，设置工具是第一步，因此您将面临一些意想不到的挑战：
　　所有 网站 都在不断更新他们的用户界面和功能。这意味着 网站 结构一直在变化。就爬虫而言，只要您牢记现有结构，任何更改都可能破坏您的计划。相应地更改爬虫后，问题将得到解决。因此，为了获得完整和相关的数据，刮板应在结构发生变化后立即不断更换。
　　2. 蜜罐陷阱
　　请记住，所有收录敏感数据的 网站 都会采取预防措施以这种方式保护数据，它们被称为 HoneyPots。这意味着您所有的网络抓取都可以被阻止，请尝试找出这次出了什么问题。HoneyPots 是爬虫可以访问的链接，但被开发用于检测爬虫并阻止它们提取数据。在大多数情况下，它们是 CSS 样式设置为 display:none 的链接。隐藏它们的另一种方法是将它们从可见区域中移除或赋予它们背景颜色。当您的爬虫“被困”时，IP 会被标记甚至被阻止。深层目录树是检测爬虫的另一种方法。因此，需要限制检索到的页面数量或限制遍历深度。
　　3.刮板技术
　　刮板技术已经发展到网络技术，因为有很多数据不应该共享，这很好。但是，如果不牢记这一点，它最终可能会被阻止。以下是您应该知道的最基本要点的简短列表：
　　网站越大越能保护数据和定义爬虫。例如，LinkedIn、Stubhub 和 Crunchbase 使用强大的反爬虫技术。
　　对于这样的 网站，可以使用动态编码算法和 IP 阻止机制来阻止 bot 访问。
　　显然，这是一个巨大的挑战——应该避免阻塞，因此解决方案变成了一个费时费力且成本高昂的项目。
　　4.数据质量
　　获取数据只是要实现的目标之一。为了有效地工作，数据应该是干净和准确的。换句话说，如果数据不完整或有很多错误，它是没有用的。从业务角度来看，数据质量是首要标准，归根结底，您需要准备好数据以供使用。
　　如何开始爬网？
　　我们很确定——诸如“我如何开始抓取网络并增强我的营销策略？”之类的问题。浮现在你的脑海。
　　1、自己编码，这需要你有很好的编程知识，可以根据你要爬的网站制定不同的爬取代码。
　　2、带有一些网页抓取工具和网页抓取服务
　　3、拥有一支专门针对您的业务需求编写爬虫的开发人员团队，让您获得一个独特的工具，而无需担心权利纠纷。如果您决定订购一些现有的刮刀，总成本将大大降低。开发人员也可以根据要求自由匹配和创建一个好的爬虫，为什么不这样做呢？
　　
　　基于网页抓取、数据分析和数据可视化的 SaaS MVP
　　综上所述
　　网络抓取是一种非常强大的工具，可用于提取数据并获得其他竞争优势。您越早开始探索，对您的业务就越有利。有多种方法可以开始探索网络爬虫的世界，您可以从免费的网络爬虫开始，然后转向根据您的需要和要求开发的独特工具。
　　它也可以使用网络刮刀快速轻松地提取。这意味着您所有的网络抓取都可以被阻止，请尝试找出这次出了什么问题。从业务角度来看，数据质量是首要标准，归根结底，您需要准备好数据以供使用。有多种方法... 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(大数据时代下几种采集数据为例算法借鉴入门方法)
　　本教程讨论大数据采集网络爬虫的基本流程和爬取策略。希望大家看完这篇文章有所收获，帮助大家更深入的了解相关内容。
　　
　　大数据时代，数据采集推动数据分析，数据分析推动发展。但在这个过程中存在很多问题。以最简单最基本的爬虫采集数据为例。过程中会出现IP阻塞、爬取限制、非法操作等问题，所以在爬取数据之前，一定要了解爬虫的注意事项网站是否涉及非法操作，找到合适的代理IP访问网站等一系列问题。
　　掌握爬虫技术也成为了当下技术流的营销推广人员的必修课。爬虫入门，你必须了解这些知识。
　　一、网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.首先选择一个精心挑选的种子 URL 的子集；
　　2.将这些网址放入待抓取的网址队列中；
　　3. 从待爬取URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机IP，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawl URL 队列。
　　4.分析已经爬取的URL队列中的URL，分析其中的其他URL，将这些URL放入待爬取的URL队列，从而进入下一个循环。
　　二、抓取策略
　　在爬虫系统中，待爬取的 URL 队列是一个重要的部分。待爬取的URL队列中的URL的排列顺序也是一个重要的问题，因为它涉及到先爬到哪个页面，再爬到哪个页面。确定这些 URL 排列顺序的方法称为爬取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：
　　1.部分PageRank策略
　　PartialPageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起形成一组网页，计算每个页面的PageRank值。计算完成后，计算待爬取的URL队列中的URL。按 PageRank 值排序并按该顺序抓取页面。
　　如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，一个折中的方案是每次爬取K个页面都重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，给这些页面一个临时的PageRank值：把这个网页的所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，从而形成未知页面的PageRank值，从而参与排序.
　　2.广度优先遍历策略
　　广度优先遍历的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入待爬取URL队列的末尾。也就是说，网络爬虫会先爬取起始网页链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续爬取该网页链接的所有网页。
　　3.大网站优先策略
　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　4.反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。
　　5.OPIC 政策政策
　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的现金分配给从P分析的所有链接，P的现金被清空。根据现金数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。
　　6.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，每次一个链接跟踪每个链接，处理完该行后移动到下一个起始页，并继续跟踪该链接。
　　三、从爬虫的角度划分互联网
　　相应地，互联网上的所有页面可以分为五个部分：
　　1.下载了未过期的网页
　　2.已下载和过期网页：抓取的网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态的，互联网上的一些内容发生了变化。您访问的页面已过期。
　　3.待下载页面：URL队列中待抓取的页面
　　4. 已知网页：没有被爬取过，也不在待爬取的URL队列中，但是通过分析已经爬取过的页面得到的URL或者待爬取的URL对应的页面都可以视为已知网页。
　　5.还有一些网页是爬虫无法直接爬取下载的。称为不可知网页。
　　Sunsoft，一款好用的换IP互联网推广工具，海量IP，一键切换，增加权重必备！
　　本文由 Job Coordinate 整理发布，想要了解更多相关知识，请关注 Job Coordinate IT 知识库！ 查看全部

　　抓取网页数据违法吗(蝙蝠侠IT如何做好网站页面收录与抓取内容阐述)
　　网站页面收录和爬取已经成为SEO从业者的重中之重。很多SEO小伙伴经常在社区讨论页面爬取的问题。几乎每个网站的爬取特性都不一样。
　　影响因素也不同。讨论最多的话题之一是：如果网站不主动提交，会不会影响整个网站的爬取频率。
　　面对这样的问题，我们需要根据实际情况进行分析。
　　
　　那么，如果网站不主动提交，会不会影响页面的爬取频率？
　　根据以往对搜索引擎蜘蛛的研究经验，蝙蝠侠IT将通过以下内容进行阐述：
　　1、新网站
　　从目前来看，如果你在操作一个新的网站，那么成本最低的链接抓取是网站主动链接提交。如果省略此操作，将使用外部链接。使用 收录 单词进行爬网的策略。
　　我们认为这不是不可能的，但是对于同一时期内相同的预期目标，后者的运营成本相对较高。
　　而搜索引擎提供了这种便利条件，我们为什么不合理利用呢？
　　当然，有的SEO从业者说，我们也需要根据长期的运营策略，发送外部链接，并使用链接进行爬取和排名，这并不冲突。
　　这并没有什么问题，如果你有一个相对充足的时间框架也可以。
　　2、老车站
　　如果您是经验丰富的运营商网站，我们认为在一定条件下，您无需考虑提交链接。原因是：如果你的网站更新频率和页面质量保持在更高的输出频率和高质量。
　　在某些情况下，搜索引擎非常愿意主动抓取你的目标页面，你甚至不需要提交。毕竟，全网提交的链接爬取是有一定时间的。
　　而且高质量的老网站往往在生成数据的同时秒爬，比快速收录链接提交的爬取省时多了。这样的网站，我们也建议大家不要刻意主动提交链接。
　　老的网站在什么情况下需要主动提交链接？
　　一般：
　　①您的网站添加了相关目录，建议您积极提交新目录中的内容。
　　② 网站修改后可以合理配置301重定向，可以主动提交新的目标网址。
　　③如果网站内页目录层次比较深，缺少相关内链，需要积极提交配合。
　　3、相关
　　①网站主动提交秒爬，突然好几天都不爬了！
　　Answer：导致这个问题的核心因素可能是某个链路质量评估问题。搜索引擎通常根据现有的特征链接类型来判断相关链接的估计质量。
　　如果你前期提交的页面链接质量经过评估比较差，后期主动提交很容易造成不爬。
　　② 网站爬取频率很不稳定！
　　回答：这个问题有两种情况。一是你的服务器比较不稳定，或者你的服务器爬取压力有限，无法将相关数据合理反馈给搜索引擎。
　　另一种情况可能涉及到匹配CDN的问题。如果你的网站配置了相关的CDN，当一个节点出现临时访问问题时，对方总是会尝试定位相同的内容。不同节点去获取相关信息，导致数据采集不稳定。
　　③ 网站内容将长时间不被爬取！
　　在排除统计工具和配置策略的情况下，我们认为网站长期不爬虫可能是核心因素：
　　第一：页面质量比较差。
　　第二：目标页面的权限比较低。通常，解决方案是建立高质量的外部链接。
　　第三：网站没有归档。
　　4、策略
　　通常我们建议尝试养成网站站内页面被搜索引擎主动抓取的习惯，而不是依赖链接提交。原因很简单。链接提交系统，爬取策略要有时间段，同时也会面临策略调整的特点。
　　一般来说：对于一个网站，一定要优先提交优质内容和长尾内容。当一个目录持续获得有效搜索点击时，往往页面爬取的频率很高。
　　总结：网站主动提交不会影响页面的爬取频率吗？还有很多细节需要讨论，以上内容仅供参考！ 查看全部